analisis trabajo nuevo

7/23/2019 Analisis Trabajo Nuevo

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1

INTRODUCCIÓN

El recorrido Información-Tecnología que ya ha demostrado sus ventajas y beneficios

ha sido y es nuestro gran aliado. La necesidad de información apropiada en tiempo y

en forma para la toma de decisiones es una e!igencia creciente entre las

organi"aciones. En ocasiones inclusive constituye la #ventaja estrat$gica% que

permite alcan"ar el $!ito de los emprendimientos y&o proyectos.

Los diversos sistemas inform'ticos ()I* de una empresa registran y procesan una

cantidad considerable de datos respecto de las transacciones efectuadas por lo que

se torna imprescindible una integración y nacionali"ación de los mismos que brinde

información apropiada y oportuna como soporte fle!ible para la toma de decisiones

que aseguren una eficiente y efica" gestion empresarial. +on el registroprocesamiento y acumulación de información se adquiere conocimiento mediante el

cual se logran ventajas competitivas y mejoras de gestión. ,inalmente el avance e

integración de conocimientos da lugar a la sabiduría aspecto que hace la diferencia

entre las empresas líderes y e!itosas en su desempeo.

Es así como se pudo afirmar cómo las herramientas de procesos de an'lisis de datos

en linea (L/0* que act1an sobre los almacenes de datos nos muestran que un

mismo dato puede ser visto desde distintas perspectivas del negocio siendo el dato

originario #1nico% hace al dato reutili"able para distintos fines.

Lo nuestro intenta lograr que utili"ando la misma base puedan desagregarse datos y

utili"ando como herramienta fundamental la tecnología se pueda implementar junto al

sistema contable un sistema que permita concomitantemente una información que

ayude al empresario a tomar decisiones para el futuro aplicando lo que denominamos

la #multifuncionalidad de datos%. 2onde trabajamos con el siguiente esquema primario3

estados contables 4 informacion adicional digitali"ada a traves de datos

multifuncionales

FACULTAD DE CIENCIAS CONTABLES Y FINANCIERAS



2

Modelo M u ltidimen s i o nal:Tal ve" el principal obst'culo que puede encontrar una persona al momento de

trabajar con una representación abstracta de una realidad que conoce bien es tener que adaptarse a un modelo o forma de trabajo muy distante de como esa

persona ra"ona o visuali"a esa realidad.

El $!ito de las planillas de c'lculo se debe en gran medida a que su modelo de

datos en forma de grilla fue y es f'cilmente aceptado. Los usuarios adoptan ese

modelo en forma natural porque les es cercano a la forma en que piensan o reali"an

su trabajo.

La estructuración de la información en una base de datos en un sistema

LT0 persigue fines t$cnicos muy específicos orientados a que las aplicaciones (que

mediati"an entre esa compleja representación y el usuario* se ejecuten

eficientemente.

0ara que un usuario pueda trabajar en forma directa sobre la información sin las

restricciones que plantea una aplicación específica es necesario presentar y organi"ar

esa información en una forma dirigida a las personas y no a los sistemas. Eso

es lo que se consigue a trav$s del llamado Modelo Multi d im ensiona l.

Las bases de datos multidimensionales se utili"an principalmente para crear

aplicaciones L/0 y pueden verse como bases de datos de una sola tabla su

peculiaridad es que por cada dimensión tienen un campo (o columna* y otro campo

por cada m$trica o hecho es decir estas tablas almacenan registros cuyos campos

son de la forma3

2onde los campos 5 5 hacen referencia a las dimensiones de la tabla y los campos 5 5

a las m$tricas o hechos que se quiere almacenar estudiar o anali"ar.

6eamos un caso cl'sico. )upongamos que un responsable del 'rea comercial de una

empresa necesita anali"ar las ventas. 7n modelo multidimensional clasifica y

cuantifica todos los elementos que deben considerarse para anali"ar un tema. 0ara

este caso podríamos tener como clasificación3

,echa +liente 0roducto 8egión geogr'fica y 6endedor




3

9 como medidas3 7nidades 6enta +osto y 8esultado (ver cuadro :o. ;*.

7na forma simple de entender como se refleja cada hecho de la realidad en este

modelo es en forma de grilla donde las columnas son clasificaciones o medidas y las

filas son cada uno de los hechos (en este ejemplo ventas*.<odelos <ultidimensionales

El modelo se completa con la posibilidad de ordenar en forma jer'rquica cada una de

las dimensiones (columnas de la tabla anterior*.

En nuestro ejemplo las fechas se organi"arían en aos meses y días los productosen líneas y familias las regiones en países provincias y localidades.La principal función del modelo es permitir que el usuario consulte cualquier lainformación a trav$s de cualquier combinación de las dimensiones y medidas. En el ejemplo un usuario podría comen"ar un an'lisis de las ventas verificando laevolución del margen de ventas de los 1ltimos tres meses.


CUADRO 6

CUADRO 7



4

En caso de encontrar un valor bajo en alguno de ellos con gran facilidad puedeconsultar las medidas unidades venta y costo. En caso de que el motivo de esa baja

fuera una baja en las unidades vendidas podría e!plorar si ese comportamiento se

mantiene para los distintos productos o regiones de venta.

Las operaciones b'sicas para reali"ar la e!ploración anterior no requieren el

conocimiento de detalles t$cnicos ni de lenguajes de consulta. /sí como en una

planilla es f'cil seleccionar una celda o una columna este modelo admite un control

completo de las consultas a trav$s de un di'logo sencillo basado en el uso delmouse.

Capacidad de Análisis: 0ara que los usuarios sean capaces de e!plotar el

potencial de la información en forma efectiva es necesario brindarles una buena

combinación de facilidades avan"adas para la manipulación y presentación de

datos.

Entre las características de L/0 dirigidas

en este sentido se destacan la utili"ación de

avan"adas interfaces gr'ficas capaces de

presentar la información en forma

num$rica o gr'fica y de permitir el di'logo

con el usuario directamente sobre la

información que es visuali"ada.




5

Es decir que el usuario que reali"a consultas o an'lisis trabaje directamente con el

sistema ejecutando no una sino varias consultas en una misma sesión de trabajo.

Esto esta motivado en que el an'lisis de la información no tiene un caminopreestablecido ya que justamente depende de la valoración de cada situación que se

plantea y de la b1squeda de causas y consecuencias a las que da lugar.

7n sistema que asista realmente al usuario en este trabajo debe poder incorporarse

al propio proceso de b1squeda que el analista reali"a. 0ara ello adem's de prever

un conjunto de capacidades particulares (como se presentó m's arriba* es

fundamental establecer tiempos de respuesta muy altos que permitan que el usuario

se concentre en su objetivo y mediante una secuencia de ciclos compuestos de3elaboración de la consulta visuali"ación de resultados nueva consulta se logre una

cabal percepción y comprensión de la situación. La resolución de la consulta

normalmente es reali"ada en t$rminos de unos pocos segundos.

Estos tiempos de respuesta nunca han podido obtenerse mediante el trabajo directo

sobre las bases de datos operativas. 0ara lograrlo se requiere un enfoque en el que

la información de an'lisis sea preparada a priori y est$ disponible en forma

independiente y sobre sistemas capaces de alcan"ar la fle!ibilidad y velocidad en las

operaciones específicas que el an'lisis requiere.

Accesibili d ad: El potencial de L/0 estaría seriamente comprometido si por

distintos motivos el mismo no pudiera alcan"ar a las personas que lo requieren para

aumentar su nivel de trabajo y efectividad.




Esta tecnología es de gran valor para los niveles ejecutivos y gerenciales debido a la

importancia que reviste el contar con información oportuna y facilidades para su

an'lisis en el momento de la toma de decisiones. 0ero tambi$n tiene un alto valor

para otros niveles de una organi"ación.

0or ejemplo para la fuer"a de venta de una organi"ación que pretende poder dirigir

su actividad a la concreción de los objetivos planteados tanto la capacidad de

an'lisis de los planes en los t$rminos que la organi"ación se los propone (satisfacción

del cliente m'rgenes brutos a obtener etc.* como el seguimiento del nivel de

cumplimiento en forma diaria pueden impulsar radicalmente los resultados de su

actividad.

0ara facilitar el acceso a esta tecnología la misma debe poder desarrollarse

bas'ndose en la infraestructura com1nmente disponible en una organi"ación (red

local 0+s*. 0or otra parte el potencial de esta herramienta no debe quedar limitado

a los confines de la organi"ación debiendo ser posible la utili"ación de la

computación móvil y de las redes como Internet.

Beneficios:

Los beneficios que son posibles de obtener mediante la aplicación de esta tecnología

est'n estrechamente vinculados con el poder que la información puede aportar a

las organi"aciones que logren la capacidad de aplicarla como un agente activo para

la mejora de los procesos y desarrollo de una ventaja competitiva.

El uso oportuno eficiente y profundo de la información por parte de cada uno

de los niveles de la organi"ación puede ser la base de una mejora sustancial

en el desarrollo de los procesos y la capacidad de la empresa de alcan"ar sus

objetivos.

tro de los beneficios de esta tecnología es la reducción de los costos propios

de la generación y trabajo con la información mediante la aplicación de

mecanismos integrados y modernos de e!tracción armado distribución

comprensión y an'lisis.

a est!ate " ia:

debido a la imperiosa necesidad de las organi"aciones de poner en pr'ctica los

beneficios de esta tecnología y a su capacidad de integración con la tecnología ya

e!istente es que se abre la oportunidad de encarar su incorporación mediante

proyectos cortos y de alto impacto en las 'reas claves.

La estrategia consiste en el desarrollo de modelos multidimensionales que ataquen la



descripción de 'reas o temas específicos. Estos modelos son puestos en

marcha e incorporados al proceso diario de trabajo aprovechando los cortos tiempos

que tambi$n presenta el entrenamiento en el uso de los sistemas por parte de los

usuarios finales.

#I#T$MA OA%

CONT$&TO

La propuesta de +odd consistía en reali"ar una disposición de los datos en vectores

para permitir un an'lisis r'pido. Estos vectores son llamados cubos. 2isponer los

datos en cubos evita una limitación de las bases de datos relacionales que no son

muy adecuadas para el an'lisis instant'neo de grandes cantidades de datos. Las

bases de datos relacionales son m's adecuados para registrar datos provenientes de

transacciones (conocido como LT0 o procesamiento de transacciones en línea*.

/unque e!isten muchas herramientas de generación de informes para bases de datos

relacionales $stas son lentas cuando debe e!plorarse toda la base de datos.

0or ejemplo una empresa podría anali"ar algunos datos financieros por producto por

período por ciudad por tipo de ingresos y de gastos y mediante la comparación de

los datos reales con un presupuesto. Estos par'metros en función de los cuales se

anali"an los datos se conocen como dimensiones. 0ara acceder a los datos sólo es

necesario inde!arlos a partir de los valores de las dimensiones o ejes.

El almacenar físicamente los datos de esta forma tiene sus pros y sus contras. 0or

ejemplo en estas bases de datos las consultas de selección son muy r'pidas (de

hecho casi instant'neas*. 0ero uno de los problemas m's grandes de esta forma de

almacenamiento es que una ve" poblada la base de datos $sta no puede recibir

cambios en su estructura. 0ara ello sería necesario redisear el cubo.

D$'INICION$#

<ediante la funcionalidad L/0 es posible llevar adelante la forma m's

sencilla de an'lisis permitiendo que cualquier persona pueda ver de manera

minuciosa subconjuntos de datos interrelacionados o =cubos= simplemente

con un clic. Los usuarios pueden anali"ar los datos empleando características

L/0 est'ndar como page-by sort filtros drill-up&do>n para obtener distintas

vistas de los reportes. Los /n'lisis L/0 ofrecen a los usuarios acceso a sus

data >arehouses para que puedan obtener las funcionalidades de an'lisis

avan"ados que requieren los po>er users y los analistas.

En un sistema L/0 puede haber m's de tres dimensiones por lo que a loscubos L/0 tambi$n reciben el nombre de hipercubos. Las herramientas

comerciales L/0 tienen diferentes m$todos de creación y vinculación de

estos cubos o hipercubos (v$ase Tipos de L/0 en el artículo sobre L/0*. L/0 es el acrónimo en ingl$s de procesamiento analítico en línea (n-Line

/nalytical 0rocessing*. Es una solución utili"ada en el campo de la llamada



Inteligencia empresarial(o ?usiness Intelligence* cuyo objetivo es agili"ar laconsulta de grandes cantidades de datos. 0ara ello utili"a estructurasmultidimensionales (o +ubos L/0* que contienen datos resumidos degrandes ?ases de datos o )istemas Transaccionales (LT0*. )e usa eninformes de negocios de ventas mar@eting informes de dirección minería de

datos y 'reas similares.

La ra"ón de usar L/0 para las consultas es la rapide" de respuesta. 7na

base de datos relacional almacena entidades en tablas discretas si han sidonormali"adas.

Esta estructura es buena en un sistema LT0 pero para las complejas

consultas multitabla es relativamente lenta. 7n modelo mejor para b1squedas(aunque peor desde el punto de vista operativo* es una base de datosmultidimensional.

La principal característica que potencia a L/0 es que es lo m's r'pido a la

hora de ejecutar sentencias )AL de tipo )ELE+T en contraposición con LT0que es la mejor opción para operaciones de tipo I:)E8T 702/TE 9 2ELETE.

La e!plotación de sistemas 2ataBarehouse a trav$s de datos obtenidos

directamente de sistemas transaccionales LT0 (n-line Transaction0rocessing* se basa fundamental y b'sicamente en estructuras agrupadas oinformación previamente pre-calculada y procesada. La información reportadaest' compuesta y gestionada desde conceptos basados en datosagregados y coeficientes de gestión que los cuadros directivos de laorgani"ación pueden definir y consultar seg1n las dimensiones de negocio quese definan o el 'rea a la que pertene"ca.

La información es gestionada y procesada en grandes bloques organi"ativos

como puede ser la estructura geogr'fica o acad$mica llamadosdimensiones. 2ichas dimensiones de negocio se estructuran a su ve" endistintos niveles de detalle (por ejemplo la dimensión geogr'fica puedeconstar de los niveles país comunidad autónoma provincia población ycódigo postal*.

Este tipo de sistemas ha e!istido desde hace tiempo en el mundo de la

inform'tica bajo distintas denominaciones3 cuadros de mando <I) EI)etc. /unque su implementación al margen del entorno 2ataBarehouse

puede repercutir sobre estos sistemas en una mayor rigide" dificultad deactuali"ación y mantenimiento tiempos de respuesta inaceptablesincoherencias de la información falta del dato agregado etc.

Los sistemas de soporte a la decisión usando tecnologías de 2ataBarehouse sellaman sistemasL/0 (n Line /nalytical 0rocessing*. En general estos sistemas L/0 deben3

• )oportar requerimientos complejos de an'lisis

• /nali"ar datos desde diferentes perspectivas

• )oportar an'lisis complejos contra un volumen ingente de datos

La principal características de los sistemas L/0 es que son entornos especialmentediseados para la ejecución de an'lisis multidimensionales de los datos corporativos



que soportan amigablemente los an'lisis de cualquier usuario así como lasposibilidades de navegación seleccionando la información a obtener permitiendoel an'lisis de datos segmentados y que permiten ir reduciendo el conjunto dedatos reportados. Este tipo de selecciones se refleja en la visuali"ación de laestructura multidimensional mediante unos campos de selección que nos

permitan elegir el nivel de agregación (jerarquía* de la dimensión y&o la elección de undato en concreto pudiendo con ello reali"ar entre otras las acciones de rotar bajar atributos navegar e!pandir o colapsar los datos mostrados.

'uncionalidad

En la base de cualquier sistema L/0 se encuentra el concepto de cubo L/0(tambi$n llamado cubo multidimensional o hipercubo*. )e compone de hechosnum$ricos o medidas que se clasifican por dimensiones. El cubo de metadatos es

típicamente creado a partir de un esquema en estrella o copo de nieve esquema delas tablas en una base de datos relacional. Las medidas se obtienen de los registrosde una tabla de hechos y las dimensiones se derivan de la dimensión de los cuadros.

El cambio que propone la tecnología L/0 es en esencia una revisión del

enfoque que tradicionalmente se ha aplicado al desarrollo de los sistemas de

apoyo a la toma de decisiones y de an'lisis del negocio.

La concentración en la atención de los sistemas de información en las

operaciones de la empresa dio lugar a sistemas especiali"ados en el

tratamiento eficiente y seguro de altos vol1menes de transacciones cortas

(facturación movimientos de inventarios etc.*. Esto es conocido como LT0

(n-Line Transaction 0rocessing*.

0ero dentro de la óptica de los sistemas dirigidos a LT0 el soporte de las

actividades de an'lisis jugó un papel secundario generalmente caracteri"ado

por m$todos de trabajo que acceden en forma directa a la #base de datos% (la

misma que est' soportando las operaciones on-line* con la finalidad de e!traer

y procesar la información.



Este enfoque tiene tres consecuencias negativas sobre los resultadosobtenidos3

•

se recarga el ambiente que sostiene las aplicaciones de misión crítica dela empresa.

• se va en contra de los mecanismos de optimi"ación de las #bases de datos%

especialmente previstos para el trabajo transaccional.

• no se han desarrollado herramientas efectivas y específicas para la función de

an'lisis. )i bien han surgido varias propuestas aisladas las limitaciones

presentadas por las mismas (en gran medida como consecuencia de los dos

puntos anteriores* no han permitido su difusión y aplicación pr'ctica.

Lo m's importante de la propuesta L/0 es que parte de un redimensionamiento de

la importancia del an'lisis de la información y plantea un conjunto de t$cnicas y

sistemas que rompen con la subordinación de esta 'rea al de las operaciones. Esa

ruptura se e!presa en los siguientes elementos que la caracteri"an3

C 7n nuevo <odelo de 2atos

C 2esarrollo de T$cnicas para el /n'lisis de 2atos

C E!tremadamente bajos tiempos de respuesta

C /lta accesibilidad a la información por parte de personas sitios y medios.

TI%O# D$ #I#T$MA OA%



#istemas MOA%

La arquitectura de sistemas <L/0 se fundamenta para proporcionar elan'lisis en bases de datos multidimensionales. )u principal premisa es que setrata del entorno L/0 mejor implantado y adaptado para el almacenamiento y

gestión de datos multidimensionalmente. 0or el contrario la arquitectura y gestiónde entornos 8L/0 presupone que las capacidades L/0 est'nperfectamente implantadas y reflejadas sobre bases de datos relacionales.

7n sistema <L/0 usa una base de datos multidimensional en la que lainformación se almacena multidimensionalmente para ser visuali"adamultidimensionalmente (valga la redundancia*. El sistema <L/0 utili"a unaarquitectura de dos niveles3 La bases de datos multidimensionales y el motor analítico.

C La base de datos multidimensional es la encargada del manejo acceso y

obtención del dato.C El nivel de aplicación es el responsable de la ejecución de losrequerimientos L/0. El nivel de presentación se integra con el de aplicación yproporciona un interfa" a trav$s del cual los usuarios finales visuali"an los an'lisisL/0. 7na arquitectura cliente&servidor permite a varios usuarios acceder a lamisma base de datos multidimensional.

La información procedente de los sistemas transaccionales se carga en elsistema <L/0 mediante una serie de rutinas o procedimientos batch. 7na ve"cargado el dato elemental en la ?ase de 2atos multidimensional (<22?* sereali"an una serie de c'lculos en batch para obtener los datos agregados a trav$sde las dimensiones de negocio rellenando la estructura <22? y generando loscubos multidimensionales que dar'n cobertura a los informes implementados en elnivel de aplicación.

Tras cargar esta estructura se generan unos índices y algoritmos de tablas hashpara mejorar los tiempos de acceso a las consultas.

7na ve" que el proceso de compilación ha finali"ado la <22? est' lista para suuso. Los usuarios solicitan informes a trav$s del interface y la lógica de aplicación

de la <22? obtiene el dato.

La arquitectura <L/0 requiere unos c'lculos intensivos de compilación. Lee dedatos precompilados y tiene capacidades limitadas de crear agregacionesdin'micamente o de hallar ratios que no se hayan precalculados y almacenadospreviamente.



#istemas R O A%

En una arquitectura 8L/0 el sistema accede directamente a los datosalmacenados en un 2ataBarehouse para proporcionar los an'lisis L/0solicitados. La premisa de estos sistemas es que las capacidades L/0 sesoportan mejor contra las bases de datos relacionales m's que tenerlasdirectamente implementadas en la base de datos (como en entornos <L/0*. Laesencia de estos entornos es las acciones de filtrado y agregación es equivalente ala inclusión de una cl'usula #BDE8E= en una sentencia )AL.

El sistema 8L/0 utili"a una arquitectura de tres niveles. La base de datosrelacional maneja los requerimientos de almacenamiento de datos y el motor 8L/0 proporciona la funcionalidad analítica.

El nivel de base de datos usa bases de datos relacionales para elmanejo acceso y obtención del dato.

El nivel de aplicación es el motor que ejecuta las consultasmultidimensionales de los usuarios.

El motor 8L/0 se integra con niveles de presentación a trav$s de loscuales los usuarios reali"an los an'lisis L/0.

2espu$s de que el modelo de datos para el 2ataBarehouse se ha definido losdatos se cargan desde el sistema transaccional. )e ejecutan rutinas de bases dedatos para agregar el dato si así es requerido por los modelos de datos.)e crean entonces los índices para optimi"ar los tiempos de acceso alas consultas.

Los usuarios finales ejecutan sus an'lisis multidimensionales a trav$s delmotor 8L/0 que transforma din'micamente sus consultas a consultas )AL. )e

ejecutan estas consultas )AL en las bases de datos relacionales y sus resultadosse relacionan mediante tablas cru"adas y conjuntos multidimensionales paradevolver los resultados a los usuarios.

La arquitectura 8L/0 es capa" de usar datos precalculados si estos est'ndisponibles o de generar din'micamente los resultados desde los datos



elementales si es preciso. Esta arquitectura accede directamente a los datos del2ataBarehouse y soporta t$cnicas de optimi"ación de accesos para acelerar las consultas. Estas optimi"aciones son entre otras particionado de los datos anivel de aplicación soporte a la desnormali"ación y m1ltiples joins entre tablas.

#istemas ( O A%

L/0 Dibrido (DL/0* se refiere a tecnologías que combinan<L/0 y 8L/0.

La tecnología DL/0 intenta combinar las ventajas de <L/0 y 8L/0implementando tecnologías basadas en cubos para obtener rendimientos lo m'sr'pidos posible y cuando se necesita detalle de la información DL/0 puedereali"ar =drill through= desde los cubos a la capa de datos relacional



R O A % )s . M O A % *C o m p a ! a t i) a +

+uando se comparan las dos arquitecturas se pueden reali"ar las siguientesobservaciones3

C El 8L/0 delega la negociación entre tiempo de respuesta y elproceso batch al dise-o del sistema. <ientras el <L/0 suele requerir quesus bases de datos se precompilen para conseguir un rendimiento aceptableen las consultas incrementando por tanto los requerimientos batch.

C Los sistemas con alta volatilidad de los datos (aquellos en los quecambian las reglas de agregación y consolidación* requieren unaarquitectura que pueda reali"ar esta consolidación ad-hoc . Los sistemas8L/0 soportan bien esta consolidación din'mica mientras que los <L/0

est'n m's orientados hacia consolidaciones batch.

C Los 8L/0 soportan an'lisis L/0 contra grandes vol1menes dedatos elementales mientras que los <L/0 se comportanra"onablemente en vol1menes de datos controlados. El volumen de datoscon los que se trabaja son los que est'n implementados en el cubo de an'lisismientras que en los entornos 8L/0 en todo momento se dispone de latotalidad de la base de datos.

C Los entorno <L/0 almacenan los datos en estructuras conformato de matrices multidimensionales mientras que los 8L/0 gestionan lainformación mediante metadatos que mapean esquemas de base de datos enestrella en vistas multidimensionales.

C Igual que las organi"aciones usan variedad de herramientas para eltrabajo cotidiano pueden ser requeridos diferentes tipos de herramientasL/0 dependiendo del nivel o 'rea de an'lisis. Entornos de planificación talescomo forecastingF an'lisis financieros y locali"ación de recursos puedenrequerir entornos <22?. <ientras entornos de an'lisis de ventas o campaasde mar@eting que requieren datos con millones de continuos cambios tanto deproductos como de clientes o atributos requieren entornos 8L/0.

C El rendimiento puede ser mas lento pues cada informe 8L/0

fundamentalmente es una sentencia )AL (o m1ltiples sentencias )AL* en labase de datos relacional por lo que el tiempo de respuesta puede ser grande sila cantidad de datos a manejar es grande. En entornos <L/0 el rendimientoes e!celente pues los cubos que dan respuesta a los informes est'npreviamente generados y reali"ar las consultas de filtrado de manera inmediata.

C En sistemas 8L/0 las consultas est'n limitadas por el propio)AL por lo que la resolución de informes mediante sentencias )ALpuede ser de mayor o menor complejidad esta limitación se ha intentadomitigar con la inclusión de funciones m's o menos complejas o medianteejecuciones multipaso. )e pueden reali"ar c'lculos todo lo complejos que

estimemos oportunos pues se pre-generan cuando se crea el cubo.



MOA% ROA%

/lum. 7niv+ampus +olec.

7niversidad+ampus

+entro

/l u m n o

7niversidad+ampus

+entro

0

l a " as

Tit.

++//

<atricula

/sig. centro

0la"as

++E

7n entorno <L/0 como se aprecia en el dibujo anterior genera previamente los cubos multidimensionales

que le permitir'n los an'lisis que se estimen necesarios. Esto significa que p.e. al reali"ar an'lisis decr$ditos matrícula o notas por cualquier atributo organi"ativo (universidad campus centro* sobre un

atributo característico del alumno (se!o edad provincia* el sistema acceder' al primer cubo y resolver'la consulta agregando lo datos directamente de dicho cubo multidimensional3

7niversidad+ampus

+entro

/

l u m n o

+omo el dato est' previamente agregado los tiempos de respuesta son pr'cticamente inmediatos.

7n entorno 8L/0 como se aprecia en el dibujo anterior se basa directamente en esquemas en estrella

típicos de bases de datos relacionales esto significa que al reali"ar an'lisis de cr$ditos matrícula o notaspor cualquier atributo organi"ativo (universidad campus centro* sobre un atributo característico del

alumno (se!o edad provincia* el sistema generar' la sentencia )AL que de respuesta al informe solicitado3

/lum. 7niv +ampus

)elect 7niversidadse!o sum(creditos*

,rom matriculas alumno Bhere matricula.dniGalumno.dni

Tit. <atricula

++// /sig. centro

group by 7niversidad se!o

+omo la consulta se calcula y ejecuta en tiempo real el dato : est' previamente agregado y el tiempo derespuesta depender' de la complejidad volumen de datos y n1mero de tablas involucradas en la

consulta.

)ituación diferente nos encontramos cuando la consulta solicitada aglutina datos de 'reas dean'lisis diferentes3

(omb!e Mu,e!

7niversidad se!o C!-ditos N %DI C!-ditos N %DI

Cádi/ H HH H H

#e)illa J KH J K

%ablo Ola)ide ; M

: o t a

s

: N 2

o c t o r e s

+ r $ d

i t o s

< a t r i c u l a s

: N 0 2 I

: N 0 / )

T +

+ r $ d i t o s

< a t r i c u l a s

C!-ditos

7niversidad se!o (omb!e Mu ,e!

Cádi/ H H

#e)illa J K

%ablo Ola)ide ;

0a-n O OP

Alme!1a H HH

Mála"a KQ QO

2!anada J JK

C3!doba HQ HQ

(uel)a H H

: o t a s

C!-ditos

7niversidad se!o (omb !e Mu,e!

Cádi/ H H

#e)illa J K

%ablo Ola)ide ;

0a-n O OP

Alme!1a H HH

Mála"a KQ QO

2!anada J JK

C3!doba HQ HQ

(uel)a H H



0a-n O HQ O HJ

Alme!1a H HH H H

Mála"a KQ H KQ H;

2!anada J K J KJ

C3!doba HQ HM HQ H

(uel)a H H H H

El entornos <L/0 debe disponer de la información agregada en el cubo correspondiente3

El entornos 8L/0 no se debe reali"ar ninguna modificación en el modelo de datos

implementado el motor de consultas de la herramienta resuelve la consulta directamentemediante una resolución )AL3

Tit.

/lum. 7niv

<atricula

+ampus

0la"as

+olec.

+reate table TTH as )elect7niversidad se!o sum(dni*

as 02I,rom 0la"as empleado

Bhere matricula.dniGempleado.dni and tipoGFKF


+reate table TTQ as )elect

7niversidad se!o

sum(creditos* as creditos

)elect 7niversidad se!ose!o 02I creditos ,rom

TTH TTQBhere TTH.universidad G

TTQ.universidad and

TTH.se!o G TTQ.se!o group

by 7niversidad se!o

++// /sig. centro ++E ,rom matriculas alumnoBhere

matricula.dniGalumno.dni




Bases de datos multidimensionales )s. Cubos OA%

+ada una de estas tablas puede asimilarse a un hipercubo o -m's concretamente si

de herramientas L/0 se trata- a un cubo L/0 donde las dimensiones del mismo secorresponden los campos de dimensiones de la tabla (campos 5 5* y el valor

almacenado en cada celda del cubo equivale a la m$trica o m$tricas (campos 5 5*

almacenadas en la tabla.

Implementaci3n

Lo m's importante a tener en cuenta para implementar esta estructura de datos es

que la tabla contiene todas las n-tuplas con los valores de las dimensiones o índice

del cubo y los valores de las m$tricas previamente calculados para el cruce de

valores del índice en cuestión.

$,emplo

2ada la siguiente especificación para una tabla (o hipercubo* en una base de datos

multidimensional3

2imensión (Tiempo 0roductos*

Rerarquía (/o-S)emestre-S<es-S)emana*(+ategoría-SLínea-S<arca*

Elementos (Q; QM ... )H-; ... Ene-; ... Q;Q....*

(Todos <'quinas 8efacciones <'quinas caras <'quinas ?aratas <'quina

H...*

Dechos (6entas Inventario 2efectos 2evoluciones*

<$tricas (023G2evoluciones&6entas 2efectos*

la tabla resultante podría tener la forma siguiente3

Tabla

Tiempo 0roductos 6entas Inventario 2efectos 2evoluciones 0&2 2efectos

Q; Todos H Q H H&H

Ene; <'quina H H H H H H&H H

...



CONCU#ION$#

/ partir de datos contables ingresados en dos dimensiones nos permitee!traer información particionada (segmentada* para ayudar a la toma dedecisiones gerenciales.

En realidad no es m's que la automati"ación del proceso que haría un ser

humano leyendo los distintos informes y e!trayendo conclusiones uobteniendo #im'genes% de la realidad. El aporte de las herramientasutili"adas consiste en la obtención autom'tica de la información num$ricae!acta y oportuna.

0'rrafo aparte merecería el entorno requerido para que estos elementosse utilicen de manera eficiente ya que se requiere de cierta madure"organi"acional e inform'tica. Esto es no se trata sólo de adquirirlos sinoque adem's se debe contar con un buen sistema de procesamiento detransacciones que le brinde soporte y sobre todo de un usuariocapacitado para su formulación y aplicación a la estrategia de laorgani"ación3 objetivos e!plícitos y capacidad decisional.

:o obstante consideramos que la formulación de los requerimientos debeser parte sustancial de nuestra tarea como profesionales.



Biblio"!af1a:

- +asares +laudio3 2ata>arehousing. <$!ico.

- Denderson U 0orter. 7sa.

- /rima +arlos Dideo3 )istemas de informaVWes gerenciais. ?rasil.

- Laundon y Laundon

- Ximball 8alph3 Aprofundando-se no Data Mining. DBMS. ?rasil.

- 0eleias Ivam 8icardo3 +ontroladoria3 gestYo efica" utili"ando padrWes.

)Yo 0aulo3 )araiva.

- 2id +abbah Elias y +arvalho 8oberta3 / utili"aVYo do data warehouse na

geraVYo de informaVWes para tomada de decisYo 6III +ongresso /?+ 0orto )eguro

?rasil.

- 8odrígue" Isabel. /plicando el poder de la información (L/0*. 7ruguay.

- Laporta 8icardo. )istemas Inform'tico E80 en +ostos ()IZE+)*. 7ruguay.



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