No pierdas el tiempo, implementa Tablas Temporales en tu Data Warehouse Javier Loria JLoria@PrimusData.net Ronald Hanna Ronald@FullTechnology.com /in/JavierSQL.

Presentación del tema: "No pierdas el tiempo, implementa Tablas Temporales en tu Data Warehouse Javier Loria JLoria@PrimusData.net Ronald Hanna Ronald@FullTechnology.com /in/JavierSQL."— Transcripción de la presentación:

1 No pierdas el tiempo, implementa Tablas Temporales en tu Data Warehouse
Javier Loria Ronald Hanna /in/JavierSQL @JavierSQL

2 Organiza

3 Silver / Bronze Gold / Organizer Sponsors

4 Ronald Hanna Q., desde el 2006 Gerencio Proyectos de desarrollo e implementación de soluciones de inteligencia de negocios en la empresa FullTechnology. Soy certificado Microsoft en Inteligencia de negocios desde el 2013, y continúo día a día en conocimiento constante. Ofreciendo servicios en diferentes países, como: Panamá, EEUU, Ecuador, and Costa Rica. Ronald Hanna Q. * Mi experiencia y portafolio de servicios es reflejada en las diferentes compañías donde se ha enfocado nuestros proyectos en los diferentes campos, como : Finanzas, industrias, servicios, cadenas de restaurantes, farmacias, entre otras. Ronald Mi especialidad es implementar la mejor solución de inteligencia de negocios para su empresa. Implementar soluciones de BI es algo que me gusta, y no he podido de dejar, sigo implementando y trabajando en ello. Siempre hay nuevas cosas. Analizar y encontrar la mejor opción es un reto diario. Our Developers are certified in: Microsoft, ITIL, ISTQB, MICIT.

5 Javier Loria Mentor de Primus Data
Arquitecto y Diseñador de Software Conferenciante y Blogger Javier Loria Pragmatico: El pragmatismo considera al pensamiento un instrumento o herramienta para la predicción, la resolución de problemas y la acción, y rechaza la idea de que la función del pensamiento es describir, representar o reflejar la realidad. Diseño Empatico: El fundamento del diseño empático es la observación y su objetivo de identificar las necesidades latentes del cliente para crear productos que los clientes ni siquiera saben que desean o, en algunos casos, soluciones que los clientes tienen dificultades para prever debido a la falta de familiaridad con las posibilidades que ofrecen las nuevas tecnologías o porque están encerrados en una vieja mentalidad. Agil:

6 ¡Felicidad! El sabor de la cerveza puede desencadenar la liberación de dopamina en el cerebro. Causante de las sensaciones placenteras Ronald Ustedes se imaginan qué pasaría si el aprendizaje produjera los mismos efectos que la cerveza ? Seríamos los más inteligentes del siglo XXI. Neurotransmisor en el Sistema nervioso central, asociado de liberar placer y felicidad. Causante de las sensaciones placenteras  Los participantes en el estudio recibieron una cantidad muy pequeña de su cerveza preferida, 15 mililitros, durante un periodo de tiempo de 15 minutos, lo que les permitió probar la cerveza sin dar lugar a ningún nivel detectable de alcohol en sangre o efecto intoxicante. Mediante el uso de un compuesto en el escáner de emisión de positrones que se dirige a los receptores de dopamina en el cerebro, los expertos pudieron evaluar los niveles de dopamina que se producen después de que los participantes degustaron los líquidos. Además de los resultados de la exploración PET, los participantes reportaron un deseo creciente de cerveza tras la degustación, sin respuestas similares después de probar la bebida deportiva, a pesar de que muchos pensaban que Gatorade, en realidad, sabía mejor, resumió Brandon G. Oberlin, investigador postdoctoral y autor principal del artículo. Según investigadores de la Escuela de Medicina de la Universidad de Indiana, en Bloomington (Estados Unidos)

7 Histórico Ronald No tenemos una cerveza, pero imaginémosla.
Dejemos la pereza y el cansancio en el pasado, disfrutemos del conocimiento. Histórico

8 ¡Trabajemos en lo que nos hace felices!
Ronald Sintámonos feliz ahora. A mi me hace feliz esto, la tecnología, implementar proyectos de inteligencia de negocios. Me da un poco de nervio estar aquí con ustedes, pero disfruto estar aquí hablando, así que lo sigo haciendo. Qué les hace feliz a cada uno de ustedes ? Actual

9 Definiciones Así lo hacemos Tablas Temporales Conclusiones

10 Definiciones

11 Simplista: Ignorancia, Falta de Atención, Pereza, Decepción: Fácil para nosotros
Simplicidad: conciencia, conocimiento, espiritu de ayuda, honestidad/sinceridad: Facil para ellos ¿Qué es Data Warehouse?

12 Data Warehouse Un almacén de datos es una colección de datos
orientada a temas, integrada, variable en el tiempo, y no volátil que apoya el proceso de toma de decisiones de la administración. Definición de DW Data Warehouse

13 Proceso Data Warehouse
Fuentes ETL Datamart ETL ERP CRM SCM SFA LOB etc Data Warehouse ETL Datamart ETL Datamart Stage ODS ETL ETL Datamart ERP: Enterprise Resource Planning CRM: Customer Relationship Management SCM: Supply Chain Management SFA: Sales Force Automation LOB: Line of Bussiness Others EL Data Lake Proceso Data Warehouse

14 Variante de tiempo

15 Así lo hacemos

16 Así lo hacemos Esquema de Data Warehouse Carga del DW
Fuentes para cargar el DM BMW X3 Así lo hacemos

17 Diagrama

18 Esquema de Data Warehouse

19 Paquete de Carga-SSIS

20 Fuentes de los Datamart

21 Otras alternativas Implementación de triggers
Tiempo de implementación y desarrollo Sujeto a errores Criterios no considerados Fotos o copia de la tabla ¿Considero todos los registros? ¿Qué filas cambiaron ? ¿Corrió el job? ¿Sigue funcionando? Ronald Otras alternativas

22 Tablas Temporales

23 INSERT-UPDATE-DELETE
Consultas temporales AS OF FROM TO BETWEEN CONTAINED DML SELECT INSERT-UPDATE-DELETE DDL CREATE TABLE ALTER TABLE Sin cambios Nuevo enfoque Tablas Temporales Introducción

24 Como funciona: DDL

25 Tabla Temporal (Datos actuales)
Tabla histórica Cómo funciona: DDL

26 1 2 3 Crear Tabla Temporal

27 Agregar Temporalidad a Tabla Existente

28 Tablas Temporales: DML

29 Como funciona: DDL

30 Cómo funcionan? 2 1 Insert / Bulk Insert 2 Update / Delete Viejos
Tabla Temporal (Datos actuales) Tabla histórica Viejos 2 1 Insert / Bulk Insert 2 Update / Delete Cómo funcionan?

31 INSERT SysStartTime: Inicio transacción en tiempo UTC. SysEndTime: :59: UPDATE Copia fila actual a tabla histórica con SysEndTime en tiempo UTC. Actualiza fila en tabla actual con SysStartTime en tiempo UTC Inicio de la transacción. DML (1/3)

32 DELETE Copia fila actual a tabla histórica con SysEndTime en tiempo UTC. Remueve la fila actual de la tabla temporal. MERGE Se comporta como INSERT, UPDATE o DELETE para cada una de las filas dependiendo de la acción aplicada. DML (2/3)

33 SELECT DML (3/3) Tradicional: Solo toma datos de la tabla actual.
Si las columnas están HIDDEN NO las retorna con SELECT *. La tabla histórica también se puede referenciar. … O usar las habilidades Temporales DML (3/3)

34 Tablas Temporales: DML

35 Consultas Temporales

36 FOR SYSTEM_TIME AS OF <PointInTime>:
START <= <PointInTime> and END > <PointInTime> AS OF <PointInTime>: START < <End> and END > <Begin> FROM <Begin> TO <End> START <= <End> and END > <Begin> BETWEEN <Begin> AND <End> START <= <End> and END >= <Begin> CONTAINED IN (<Begin>, <End>) Todas las filas ALL: START <= end_date_time AND END > start_date_time FOR SYSTEM_TIME

37 Tablas Temporales Como funcionan DDL Consultas Temporales CONTAINED
BETWEEN FROM TO AS OF BMW X3 ROW START ROW END HIDDEN Tablas Temporales

38 Limitaciones Tabla Temporal Tabla histórica
TRUNCATE TABLE no esta soportado. INSERT/UPDATE no pueden referenciar columnas de periodo de sistema. ON DELETE/UPDATE CASCADE NO esta soportado. (SQL 2017*) Replicación (Merge no soportado) NO puede tener CONSTRAINTS (PK, FKs, CHECKS, etc.) NO soporta Vistas Indexadas. NO soporta modificaciones PAGE Compressed (Predeterminada)-Índice Cluster sobre columnas Start-End En SQL 2107 si esta soportado. Limitaciones

39 Proceso Data Warehouse
Usted esta aquí Fuentes ETL Datamart ETL ERP CRM SCM SFA LOB etc Data Warehouse ETL Datamart ETL Datamart Stage ODS T ETL Datamart ERP: Enterprise Resource Planning CRM: Customer Relationship Management SCM: Supply Chain Management SFA: Sales Force Automation LOB: Line of Bussiness Others EL Data Lake Proceso Data Warehouse

40 ¿Beneficios? Ronald “No solo es por satisfacción”

41 Un activo importante La información es valiosa
Ahorro económico y esfuerzo para creación de tablas históricas para auditorías Información relevante del negocio para toma de decisiones (Cambios de precios, estrategias de ventas anteriores) Trazabilidad de los cambios ( ¿Qué pasó? , ¿ Quién lo hizo?) Ronald Un activo importante

42 Definiciones Así lo hacemos Tablas Temporales Conclusiones

43 ¡ Gracias ! Ronald Hanna Javier Loria
Javier Loria /in/JavierSQL @JavierSQL ¡ Gracias !