Data Warehouse OLAP On Line Analytical Processing.
-
Upload
manuel-avino -
Category
Documents
-
view
19 -
download
0
Transcript of Data Warehouse OLAP On Line Analytical Processing.
Data Warehouse OLAP
On Line Analytical Processing
Procesamiento Analítico en Línea¿Qué es OLAP?La necesidad de tener DW OLAPImaginemos el siguiente escenario: Una cadena de supermercados posee una (o varias)
bases de datos operacional que registra información sobre:
Supermercados( y sus descripciones) Productos (y sus descripciones) Precios de productos y promociones Proveedores y partes entregados por ellos Inventarios en bodegas y supermercados Ordenes de compra a proveedores, transacciones y
facturas Transacciones de venta en cada supermercado Programa clientes frecuentes, recursos humanos, etc.
Procesamiento Transaccional En Línea(OLTP).
Esta base de datos está optimizada para realizar procesamiento transaccional (OLTP).
Complejidad de la base de datos Debido a que la base de datos está
normalizada, esta puede llegar a tener 500 tablas ( no es extraño encontrar base de datos con cientos de tablas).
Por ejemplo, solo para describir a los supermercados podrías tener:
Supermercado:
-Marketing(publicidad, comerciales, vías de nuevos mercados.etc.)
-Ventas(Totales del periodo, de otros periodos, de cada producto.etc.)
-Comercialización y atención al cliente(Proveedores-distribuidores)
-Estudios de mercado(Mercado meta, clientes potenciales, etc.)
-Análisis de competencia(Comparaciones de precios, etc.)
-Contabilidad(Ventas, costos, caja, auditoria interna)
-Producción(Proveedores, inventario de mercadería, etc..)
-Almacenaje(Inventarios al comienzo del periodo, inventario actual, etc.)
Y MUCHOS MAS…….
Puede ser difícil visualizar una Base de Datos de esta naturaleza
Complejidad de la Base de Datos
Consultas Analíticas (Reportes)
Un analista de la cadena de supermercados necesita investigar las ventas totales.
Se contacta con el administrador de la base de datos y le solicita la siguiente información
Ventas totales por semana, supermercado y tipo de producto
Productos más vendidos en los últimos dos meses
Etc. El administrador calcula estos datos vía consultas
SQL de la siguiente forma:
Consultas Analíticas (Reportes)
Proceso Tradicional para calcular Consultas analíticas
Después de leer el reporte, el analista observa que las ventas de la semana X del año 2010 son especialmente altas: necesita saber por qué.
Solicita al administrador las ventas por día en la semana X del 2010.
Otra futuras indagaciones generan una serie de solicitudes/entregas de reportes entre el analista y el administrador de la base de datos
Data Warehouse OLAPIdea: construyamos un sistema para el ANALISTA con las
siguientes características: Guarde datos sobre un único tema o proceso
Ejemplo, proceso de venta obtenido de la base de datos operacional.
No es necesario que los datos estén totalmente actualizados.
Fácil de visualizar, por ejemplo, datos organizados de acuerdo a conceptos que sean fáciles de entender para los analistas: Modelo Multidimensional.
Fácil formulación de consultas, consultas a distintas granularidades: Operadores.
Respuestas en el orden de los pocos segundos.
ESTO ES UN DATA WAREHOUSE OLAP
Esto es una Data Warehouse OLAP
Colaboración BI Visualización
AnálisisGeoespacial
AnálisisVentas y Marketing
Creación de SitiosB2B y B2C
Gestión de Proyectos
Análisis de
datosDATA WAREHOUSE
OLAP
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
Arquitectura de un Data Warehouse OLAP
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
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
Estructura dinámica, abundantes cambios
Modelo de Datos Multidimensional
El proceso a analizar se representa como: Un conjunto de Dimensiones:
Perspectivas que usamos para visualizar el proceso.
Estructuradas como jerarquías Generalmente pequeñas.
Un conjunto de hechos (facts): Asignaciones de mediciones a puntos en
espacios formados por dimensiones. Agrupados en tablas de hechos Esta tabla cambia frecuentemente. Grande (GB’s o TB’s)
Cubos
Tabla de Hechos Claves externas Medidas
Dimensiones
ProductoId
Nombre
Tamaño
…
ClienteId
Nombre
Provincia
…
TiempoFecha
Año
Mes
Dia
…
Tabla de
Hechos
19982000
1999 La Paz
Cochabamb
aProducto1
Producto2
Producto 3
19982000
1999 Santa
Cruz
La Paz
Cochabamba
Producto1
Producto2
Producto 3
Santa Cru
z
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
Costo del software.
Preguntas y dudas
???
PREGUNTAS
¿Viendo las características de Data Warehouse OLAP podría optimizar la atención al cliente ?
¿Teniendo una micro-empresa o mediana-empresa seria eficiente implementar el Data Warehouse OLAP?