CI2355 – Almacenes de datos y OLAP

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
OLAP - Herramienta para el A.D.
Advertisements

OLAP Mg. Samuel Oporto Díaz.
DESARROLLO DE UN SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL ANÁLISIS DE INFORMACIÓN ACADÉMICA Danilo Castro T. GISC-PG 2011.
OLAP DSS OLTP ERP o Islas Funcionales
Bases De Datos Para El Soporte En La Toma De Decisiones
ORACLE OLAP Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina
Data Warehouse y Sistemas de Soporte a la Decisión
Vanessa Cobis - Gledys Sulbarán Caracas, 14 de Abril de 2009.
BASES DE DATOS MULTIDIMENSIONALES
DESARROLLO DE CUBOS OLAP
ORACLE OLAP Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina
Modelo Multidimensional
Especialista en Business Intelligence Analysis Services SSAS (Sesión 10) Microsoft SQL Server 2008 R2 (2013) Suscribase a o escríbanos.
Las Bodegas de Datos (Data warehouses)
Análisis dimensional Aplicaciones del Análisis de Datos: –Formular queries –Extraer datos aggregados –Analizar resultados –Visualizar resultados El conjunto.
Ruteo – continuación - Forouzan, capítulo 6.

Implementación de Datawarehouse
Paola Saavedra -
Consulta Típica en OLAP
Graficaci ó n IA7200-T Dr. Juan Jos é Flores Romero
OLAP vs OLTP.
MODELADO DIMENSIONAL Corporación Universitaria de Ciencia y Desarrollo Ing. Andrés Vargas -
Chihuahua, 9-11 de octubre de 2003 José Hernández Orallo
Arquitectura de computadores
Modelado de datos. La pregunta central ¿De qué modo deben diseñarse las bases de datos que conforman un Data Warehouse para soportar eficientemente los.
Arquitectura de Computadoras Héctor Antonio Villa Martínez
Introducción a los gráficos
Taller de Base de Datos Procesamiento Analítico en Línea ¿Qué es OLAP? Imaginemos el siguiente escenario: Una cadena de supermercados posee una (o varias)
Universidad Tecnológica del Centro Programa de la Asignatura ARQUITECTURA DEL COMPUTADOR Universidad Tecnológica del Centro Programa de la Asignatura ARQUITECTURA.
ORACLE OLAP CAECE Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina *Kleinlein, Guillermo *Schiano di Cola, Emiliano.
Martes 21 de febrero de 2012 Decima clase de 1:30 horas. Van 13:30 horas.
SISTEMAS DE BASES DE DATOS MASIVOS (U. N.) / GESTIÓN Y EL PROCESAMIENTO DE GRANDES VOLÚMENES DE DATOS (U. de A.) Francisco Moreno & Freddy Duitama 2015-II.
Datawarehousing. Business Intelligence software que le posibilita a los usuarios la obtención de informaciones corporativas mas fácilmente. El software.
La Empresa La Problemática Estado Actual, Bases de datos relacionales Problemas con las consultas No muestra datos históricos Poca integridad en.
Unidad de Aprendizaje DATA WAREHOUSE I Tema: PRESENTACIÓN E INTRODUCCIÓN Dra. Carmen Liliana Rodríguez Páez Ingenieriera en Sistemas Inteligentes Universidad.
Autor: Carlos Eric Teliszewski Universidad de Palermo (UP)
1 Conferencia 5 OLAP. 2 Contenido Definición OLAP. Reglas de Codd. Gestores que dan soporte OLAP y los diferentes modos de Almacenamiento.
SPA 201 Chapter 12 lunes, el 12 de noviembre. Con tu compañero(a 12-7 ¡A la montaña!
1 Conferencia 1 Introducción a los Data Warehouse.
Título del Proyecto Times New Roman, tamaño 66. Nombres de los autores Datos de la Institución de adscripción de los autores. Marcar con números superíndices.
Data Warehouse RONALD FERNANDO QUINTERO VEGA DIEGO ALEJANDRO VALENCIA RIVERA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CREAD-HONDA 2017.
Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática –
Data Warehouse - OLAP.
Arquitectura de computadoras
Motivación Data Mining
(Arial 60pt, negrita, MAYÚSCULAS, centrado, máximo dos líneas)
1X_CALIFICACIONES_APELLIDOS:
EL 653 Introducción.
Plan de Negocios de Planta de Producción de xxx
 Agregar texto Autoría Data Versión  Agregar texto.
Análisis Dimensional.
CI2355 – Almacenes de datos y OLAP
NORMAS ISO.
3.3. Arquitectura de los almacenes de datos
Coloma Alonso, F. , Ángel Solanes Puchol* Universidad Miguel Hernández
Título del trabajo Autor/es Institución/es de trabajo
CC60K Temario semestre
Datawarehousing : fundamentos
Introducción a la Investigación de Mercados
Migración de una B.D de Excel a Access
OBTENER CONOCIMIENTO Conocimiento Minería Bodega de Datos ETL
Intelligent Databases and Information Systems research group Department of Computer Science and Artificial Intelligence E.T.S Ingeniería Informática –
Técnicas de venta.
Table 2.3-1a (p. 9) SI and CGS Units Elementary Principles of Chemical Processes, 4/E by Richard M. Felder, Ronald W. Rousseau, and Lisa G. Bullard Copyright.
MODULOS. MODULOS OPCIONES DE NAVEGACION F3 - Nuevo (Adiciona) F4 - Editar F5 - Duplica F6 - Consulta F7 - Guardar F8 - Eliminar F9 - Inicio.
ES:E - Objectius Donar una visió inicial de l’Enginyeria del Software
Proceso de Compra y Pago
Diseño del título Subtítulo.
La Metodología Kimball, es una metodología empleada para la construcción de un almacén de datos (data warehouse, DW) que no es más que, una colección de.
Transcripción de la presentación:

CI2355 – Almacenes de datos y OLAP

Estudio de caso: ventas al detalle Procesos Granularidad Dimensiones Hechos 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Esquema preliminar 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Hechos 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Dimensión Fecha 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Dimensión Fecha (cont.) 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Detalle tabla Fecha 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Dimensión Producto 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Detalle tabla Producto 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Ventas por departamento 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Drill down por jerarquía 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Drill down sin usar jerarquía 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Principio de diseño Drilling down es agregar encabezados obtenidos de las tablas de dimensiones Drilling up es quitar encabezados Lo podemos hacer con atributos que son parte o no de una jerarquía 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Dimensión Tienda 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Dimensión Promoción 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Consultas 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Resultados 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Resultados 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Embelleciendo el esquema 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Snowflaking 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Demasiadas dimensiones 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Análisis de carrito de supermercado 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos

Referencias Golfarelli, M., Rizzi, S. Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw- Hill, 2009 Jiawey, H., Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques (Second Edition). Morgan- Kaufmann, 2006 Kimball, R., Ross, M. The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling (Second Edition). John Wiley & Sons, 2002 2012-04-30 CI2355 - Almacenes de Datos