dts y analysis services 2000

Analysis Services

Salvador Ramos

MVP SQL Server

MCP SQL Server

Columnista de dotNetManía

Mi web: www.helpdna.net [email protected]

Tecnologías OLTP vs OLAP

OnLine Transaction Processing

Sistemas transaccionales, enfocados a gestionar un gran número de transacciones concurrentes

Permiten insertar, actualizar, borrar y consultar una pequeña cantidad de registros

OnLine Analytical Processing

Enfocados al análisis de grandes cantidades de datos

Proporcionan respuestas rápidas y complejas

Tecnologías OLTP vs OLAP

OLTP

Orientado a lo operativo (procesos)

Predomina la actualización

Se accede a pocos registros

Datos altamente normalizados

Estructura relacional

Rápidos tiempos de respuesta.

Estructura estática

OLAP

Orientado a temas

Predomina la consulta. Datos históricos

Procesos masivos, se accede a muchos registros

Datos Denormalizados

Estructura multidimensional

Respuesta masiva, no inmediata

Estructura dinámica, abundantes cambios

Business Intelligence

“Conjunto de herramientas y servicios destinado a la gestión eficiente del conocimiento y la información en empresas y organizaciones”

Nos permite:

Convertir los datos en información

Tomar mejores decisiones rápidamente

Utilizar un método razonable para la gestión empresarial

Solución Microsoft BI

Colaboración BI Visualización

Análisis

Geoespacial

Análisis

Ventas y Márketing

Creación de Sitios

B2B y B2C

Gestión de

Proyectos

Análisis

de datos

Componentes

Herramientas de

análisis y reporting

ERP

CRM ETL ETL

OLTP Area intermedia Area presentación Acceso a datos

Aplicación 1

Aplicación 2

Aplicación N

DataWarehouse

Cubos

Analysis Services

Datawarehouse

Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo

Almacén de datos centralizado

Datos organizados en grupos temáticos

Los datos son:

Consistentes

Depurados

Históricos (no volátiles)

Suministra datos rápida y eficientemente

Datamarts

DTS herramienta ETL

Conjunto de servicios para ETL

Modelo de objetos e interfaces gráficos

Pueden ser utilizados desde entornos de desarrollo que soporten COM

Incluyen asistentes que facilitan las tareas

Diseñador de paquetes

DTS herramienta ETL

Permiten operar con los datos:

Importación

Exportación

Transporte

Transformación

Los datos pueden proceder de

Cualquier fuente Ole Db

Cualquier fuente ODBC

Ficheros planos

Diseño de un DW

Definir objetivos y requerimientos Revisar los informes actuales

Investigar todas las posibles fuentes de información que alimentarán el DW

Diseño y modelado Definir las tablas del área intermedia, que

alimentarán dimensiones y tablas de hechos

Realizar los precálculos necesarios

Crear índices y vistas

Elegir el esquema más adecuado: Estrella (star)

Copo de nieve (snowflacke)

Diseño de un DW

Estrategia de extracción y transformación

Decidir en cada caso si se realizará una extracción completa o incremental

Diseño del sistema de extracción incremental

Utilizar triggers, replicación u otras técnicas

Transformación de los datos

Asegurar la validez, integridad y utilidad de los datos

Comprobar que todas las claves externas encuentren valores, y evitar claves nulas

(ej: sustituirlas por 0 -> „Sin familia‟)

BBDD Multidimensionales

Son contenedores de cubos relacionados y objetos que comparten

La unidad de almacenamiento es el cubo (en los SGDBR es la tabla)

Opciones de almacenamiento

MOLAP

Almacenamiento en estructura multidimensional de Analysis Services

Mayor rapidez de respuesta

ROLAP

Almacenamiento en base de datos relacional

Para grandes volúmenes de datos

HOLAP

Híbrido

Respuesta rápida y gran cantidad de datos en origen

Elementos de la base de datos

Origenes de datos

Cubos

Dimensiones compartidas

Modelos de minería de datos

Funciones de base de datos (seguridad)

Sólo autenticación windows

Cubos

Tabla de Hechos

Claves externas

Medidas

Dimensiones

Producto

Id

Nombre

Tamaño

…

Cliente

Id

Nombre

Provincia

…

Tiempo

Fecha

Año

Mes

Dia

…

Tabla de

Hechos

Producto1

Producto2

Producto 3

Producto1

Producto2

Producto 3

Dimensiones

Agregaciones

Son sumas precalculadas de los datos para acelerar el tiempo de respuesta

Jerarquías y niveles

Miembros

Tipos de dimensiones

Regulares

Virtuales (a partir de propiedades)

Padre-Hijo o Primario-Secundario

Según su ámbito

Privadas

Compartidas

Medidas y Miembros calculados

Medidas

Conjunto de valores de una columna de la tabla de hechos del cubo

Miembros calculados

Medidas calculadas mediante una fórmula MDX

Tipos de cubos

Normales

Vinculados

Apuntan a un cubo de otro servidor

Virtuales

Se crean a partir de varios cubos existentes

(‘equivalentes a vistas en SGDBR’)

Analysis Manager

Analysis Services

Demo 3

El lenguaje MDX

MultiDimensional eXpressions (Lenguaje de expresiones multidimensionales)

Es el equivalente a SQL para bases de datos multidimensionales

También tiene una instrucción SELECT

SELECT <espec-eje>, <espec-eje> …

FROM <espec-cubo>

WHERE <espec-rebanador>

Nos permite crear Miembros calculados y Conjuntos con nombre

Dispone de múltiples funciones avanzadas

El lenguaje MDX

Demo 5

Conectividad

PivotTable Service (PTS)

Es el cliente de los servicios OLAP

Proporciona la interfaz para conectarnos desde las aplicaciones

ADO MD (ActiveX Data Objects MultiDimensional)

ADO MD .Net

Herramientas cliente OLAP

SQL Server 2000 Reporting Services

Microsoft Excel

Microsoft Data Analyzer

Herramientas desarrolladas por nosotros

AddIn para Excel

Aplicaciones asp o asp.net

Webparts para Sharepoint

Herramientas de terceros

Microsoft Excel

Consultas ad-hoc

Para mostrar datos utiliza

Tablas dinámicas

Gráficos dinámicos

Necesita MS Query instalado

Se puede publicar en web (OWC)

Microsoft Excel

Demo 6


Herramienta para usuarios

Facilita el análisis de datos de negocio

Interfaz muy amigable

Consultas ad-hoc

Formas de visualización

Gráfico de barras

Gráfico de tarta

Datos numéricos


Demo 7

Agenda (seguir si da tiempo) Tecnologías OLTP vs OLAP

Business Intelligence

Diseño de Datawarehouse y soluciones OLAP

Introducción a Data Mining

Introducción al lenguaje MDX y herramientras cliente OLAP

Novedades de OLAP y DTS en SQL Server 2005

Novedades DTS

DTS, ahora „Integration Services‟

Se ha reescrito todo el código

Servicio windows independiente

Incrementa su potencia y funcionalidad

Incrementa su rendimiento

Nuevo entorno de desarrollo MS Development Evironment

Integrados con la plataforma .Net

Novedades DTS

Nuevo entorno de desarrollo, en vez de crear un paquete DTS, se crean proyectos

„Data Transformation Project‟

MS Development Environment

Ejemplo agregación

Novedades Analysis Services

Nuevas herramientas

2000

Enterprise Manager

Query Analyzer

Analysis Manager

Report Manager

2005

BI Development Studio (BIDS)

Orientado a Soluciones y Proyectos (similar a vs.net)

Incluye un Debugger

SQL Server Management Studio


Mejoras para el modelado de datos

Data Source Views

Tenemos una capa más de abstracción

Podemos trabajar de forma desconectada

Podemos renombrar entidades

Intellicube, nos facilita la construcción de cubos

el Repository (por defecto en Access), se sustituye por metadatos en XML

Deployment Wizard (facil despliegue)


UDM – Unified Dimensional Model

Se integran todos los tipos de Data Sources

Combina las mejores características de los modelos relacionales y OLAP

Querys interactivas con mejor rendimiento

Alto rendimiento gracias a Proactive Caching


KPI Framework

Nuevos tipos de dimensiones

Nuevos algoritmos de Data Mining

MDX Scripts (servidor) y MDX Debugging

BI Development Studio

Preguntas y dudas

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