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ORACLE OLAP CAECE Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina *Kleinlein, Guillermo *Schiano di Cola, Emiliano.

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1 ORACLE OLAP CAECE Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina *Kleinlein, Guillermo *Schiano di Cola, Emiliano

2 OLAP - Online Analytical Processing Online Online Utiliza reportes dinámicos con datos constantemente actualizados. Analytical Processing Analytical Processing Concepto clave de OLAP. Permite: - Navegar por información multidimensional. - Implementar reglas de negocio en forma transparente. - Subir o bajar de niveles de detalles. - Obtener resultados ya procesados en forma rápida. ORACLE OLAP CAECE

3 Modelo OLAP Medidas Medidas - Tipo de datos: Numéricas, decimales, enteras, texto, fecha y booleano. - Categoría: Almacenadas o calculadas Dimensiones Dimensiones Son creadas para luego usarlas repetidamente. Son compartidas entre las medidas. Tres componentes: - Jerarquías: Estructura lógica que agrupa registros. - Niveles: representan una posición de la jerarquía. - Atributos: OO permite crear gran cantidad de atributos. ORACLE OLAP CAECE

4 Modelo OLAP ORACLE OLAP CAECE ProductosHardwareLaptopsL1L2Pc´sSoftwareXYY1Y2 Productos Categoría Subcategoría Producto Niveles Jerarquías / Niveles

5 ORACLE OLAP CAECE Arquitectura Oracle OLAP Niveles / Atributos

6 ORACLE OLAP CAECE Arquitectura Oracle OLAP Pensada para solucionar la dificultad de manejar DB´s separadas para el modelo dimensional y el relacional. Reduce los costos de mantenimiento. Aumenta la disponibilidad de los datos. Mejora la seguridad. Los datos son mas fiables.

7 ORACLE OLAP CAECE Arquitectura Oracle OLAP Maneja 3 tecnologías: Tecnología relacional: proporciona una interfaz SQL a los datos. Tecnología de Objetos: permite gestionar datos no relacionales. Tecnología OLAP: proporciona funcionalidad analítica. Todas las tecnologías están contenidas en un solo proceso; se trata a la DB como una sola instancia integrada.

8 ORACLE OLAP CAECE Arquitectura Oracle OLAP

9 ORACLE OLAP CAECE Arquitectura de ORACLE OLAP - Beneficios Por tener una base de datos integrada: Gestión más simple Gestión más simple Alta disponibilidad Alta disponibilidad Seguridad mejorada Seguridad mejorada Acceso abierto desde clientes SQL y OLAP API Acceso abierto desde clientes SQL y OLAP API Ciclo de información reducido Ciclo de información reducido Mayor fiabilidad de la información Mayor fiabilidad de la información Por estar basado en un modelo multidimensional: Es fácilmente entendible por los usuarios no expertos. Es fácilmente entendible por los usuarios no expertos. Proporciona el contexto para la selección de datos. Proporciona el contexto para la selección de datos. Simplifica el proceso de definición de cálculos hasta que usuarios no expertos pueden usar el lenguaje de cálculo Simplifica el proceso de definición de cálculos hasta que usuarios no expertos pueden usar el lenguaje de cálculo

10 ORACLE OLAP CAECE Componentes de ORACLE OLAP Se subdivide en dos grandes áreas: Analytic Workspace El AW (Analytic Workspace): Son tablas especiales donde se almacenan los datos del modelo multidimensional. Provee una interfaz SQL para el modelo multidimensional. Provee una capa de acceso universal para todas las herramientas de BI. Componentes Oracle OLAP API AW Funcionalidad de OLAP API

11 ORACLE OLAP CAECE Componentes de ORACLE OLAP

12 ORACLE OLAP CAECE Oracle BI Spreadsheet Add-In Facilita acceder a los datos OLAP a través de planillas de cálculo. Permite un acceso seguro a la fuente de datos OLAP y utilizar Excel como herramienta de acceso a los datos de la DB. Ejemplo de reporte de Oracle OLAP en Excel

13 ORACLE OLAP CAECE Oracle BI Discoverer Ejemplo de pantalla de OracleBI Discoverer Permite realizar consultas, reportes y análisis sobre los modelos dimensionales y sobre los modelos relacionales. Permite acceder y analizar los datos dimensionales de la base de datos sin la necesidad de comprender conceptos avanzados de base de datos.

14 ORACLE OLAP CAECE Herramientas para construir un AW Analytic Workspace Manager (AWM) Oracle BI Warehouse Builder (OWB) - Un modelo AW creado con AWM puede ser reutilizado en el repositorio OWB. - Ambas utilidades generan scripts que pueden ser invocados y programados desde scripts PL/SQL u otras herramientas para programar eventos.

15 ORACLE OLAP CAECE Analytic Workspace Manager (AWM) Permite construir y mantener el AW desde una fuente de datos limpia. Se focaliza solamente en crear los Aws Proceso de creación compuesto de 3 pasos: - Diseñar el modelo dimensional. - Mapear el modelo dimensional con los datos fuente. - Cargar los datos en el AW

16 ORACLE OLAP CAECE OracleBI Warehouse Builder (OWB) Administra los Aws. Es una herramienta ETL. Es una herramienta ETL. Administra el proceso completo de: - Juntar datos Obtiene los datos de distintos sistemas fuentes. - Limpiar datos Realiza actividades de transformación y limpieza de los datos.

17 ORACLE OLAP CAECE ORACLE Data Mining El proceso de ODM se realiza en la base de datos ORACLE. El proceso de ODM se realiza en la base de datos ORACLE. ODM soporta la mayoría de las funciones de Data Mining. ODM soporta la mayoría de las funciones de Data Mining. El API de ODM da soporte a aplicaciones que automatizan la extracción de datos. El API de ODM da soporte a aplicaciones que automatizan la extracción de datos. Crea un modelo con instrucciones para preparación de los datos. Crea un modelo con instrucciones para preparación de los datos. El análisis predictivo automatiza el proceso de Data Mining. El análisis predictivo automatiza el proceso de Data Mining.

18 ORACLE OLAP CAECE ORACLE Data Mining - Fases Obtención de datos & preparación Definición del problema Construcción del modelo & evaluación Obtención de conocimiento Acceso a los datos. Muestreo de datos. Transformación de datos. Crear el modelo. Testear el modelo. Evaluar & interpretar el modelo. Aplicaciones externas. Reportes personalizados. Modelo de aplicación.

19 ORACLE OLAP CAECE ORACLE Data Mining Data Mining Supervisado Data Mining Supervisado - El aprendizaje es dirigido por un atributo conocido. - Atributos independientes - Genera un modelo predictivo Data Mining no Supervisado Data Mining no Supervisado - Atributos dependiente e independientes. - No hay conocimiento previo. - Se usa para propósito predictivo y para realizar predicciones.

20 ORACLE OLAP CAECE Algunos casos de éxito


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