Presentación de la plataforma Microsoft Business Intelligence, técnicas de construcción de un Data Warehouse. Charlas impartidas en diferentes grupos de usuarios .Net

1. Microsoft Business Intelligence
Introducción
Salvador Ramos
webmaster@helpdna.net

2. Salvador Ramos
MVP SQL Server
MCP / MCTS SQL Server
Columnista de dotNetManía
Co-autor de varios libros
Mi web: www.helpdna.net
webmaster@helpdna.net
www.sqlserversi.com

3. Agenda
• Business Intelligence (BI)
• OLTP vs OLAP
• Datawarehouse, OLAP
• Proyectos de Inteligencia de Negocio (BI) con
herramientas de Microsoft
• Conocimientos necesarios para abordar proyectos de
BI

4. Balanced Scorecard
Performance Point 2007

5. Excel

6. Demo
• Acceso ad-hoc desde Excel

7. Business Intelligence
• Procesos, herramientas, y tecnologías para convertir
datos en información, e información en
conocimiento, de forma que nos ayude en la toma de
decisiones.
• Nos permite:
• Convertir los datos en información
• Tomar mejores decisiones rápidamente
• Utilizar un método razonable para la gestión empresarial

8. BI: Herramientas y Componentes
Otros
CRM
ERP
Informes de usuario
Informes analíticos
data (SSRS)
E.T.L. Warehouse Excel
(SSIS) *relacional* Sharepoint
BI Portal,
Performance Point 2007
Proclarity
Otros…
cubos
(SSAS)
OLAP

9. 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

10. Tecnologías OLTP vs OLAP (II)
OLTP OLAP
• Orientado a lo operativo • Orientado a temas
(procesos)
• Predomina la actualización • Predomina la consulta.
Datos históricos
• Se accede a pocos registros • Procesos masivos, se accede
• Datos altamente a muchos registros
normalizados • Datos Denormalizados
• Estructura relacional
• Estructura multidimensional
• Rápidos tiempos de • Respuesta masiva, no
inmediata
respuesta.
• Estructura dinámica,
• Estructura estática abundantes cambios

11. Sistemas relacionales vs Sistemas OLAP
• Sistemas Relacionales
• Tablas: Información en 2 dimensiones
– Consultas estáticas
– Lentas si leen muchos datos
– Nuevos informes necesitan desarrollo
• Sistemas OLAP (multidimensionales)
• Cubos: Información en N dimensiones cubos
– Consultas dinámicas SSAS
cubos
SSAS
cubos
– Información al instante SSAS
CUBOS
– El usuario diseña con facilidad
y flexibilidad sus informes

12. Dimensiones
• Jerarquías y niveles
o Tiempo (año, trim, mes, dia)
o Geografía (país, prov, poblac)
o Artículo (fam, grupo, art)
• Agregaciones
• Son sumas precalculadas de los
datos para acelerar el tiempo de
respuesta
• Miembros Producto1
Producto2
Producto 3

13. Cubos, dimensiones y medidas
Mostrar las ventas de Articulos
PC’s
Portátiles
Durante el año 2006 Portátiles
En Murcia 27 Unidades Periféricos
28.300€ Importe
Geografía 26.300€ Costo Monitores
Madrid 2.000€ Benef.
Cableado
Barcelona
Murcia
Murcia
03 04 05 06
06
Tiempo

14. Sistemas OLAP con Datawarehouse
Otros
CRM
ERP
Informes de usuario
Informes analíticos
data (SSRS)
E.T.L. Warehouse Excel
(SSIS) *relacional* Sharepoint
BI Portal,
Performance Point 2007
Proclarity
Otros…
cubos
(SSAS)
OLAP

15. Plataforma Microsoft Business Intelligence
DELIVERY
SharePoint Server
Excel
Reports Dashboards Workbooks Analytic Scorecards Plans
Views
END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS
Excel PerformancePoint Server
BI PLATFORM
SQL Server SQL Server
Reporting Services Analysis Services
SQL Server DBMS
SQL Server Integration Services

16. Sistemas transaccionales
• Reporting sobre el relacional
ERP
CRM
Otros

17. Datawarehouse
• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio
colectivo.
• Almacén “relacional” de datos centralizado
• Datos organizados en grupos temáticos
• Los datos son: data
Warehouse
• Consistentes *relacional*
• Depurados
• Históricos (no volátiles)
• Suministra datos rápida y eficientemente cubos
(SSAS)
• Datamarts OLAP
• Ralph Kimball (www.kimballgroup.com)
• Bill Inmon (http://www.inmoncif.com)

18. Datawarehouse (II)
• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP.
Repositorio colectivo
• Almacén de datos centralizado
• Datos organizados en grupos temáticos
• Los datos son:
• Consistentes (ej: qué entendemos por “margen”)
• Depurados (ej: “taller m. garcia”, “taller mec. Garcia)
• Históricos (no volátiles)
• Suministra datos rápida y eficientemente
• Datamarts

19. Construyendo 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:
o Estrella (star)
o Copo de nieve (snowflacke)

20. Construyendo un DW (II)
• 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
o (ej: sustituirlas por 0 -> „Sin familia‟)

21. Diseño de DW
• Ralph Kimball vs Bill Inmon
• http://sistemasdecisionales.blogspot.com/2006/09/inmon-o-kimball-o-
cuanto-apreciamos-la.html
• Slowly Changing Dimensions
• Type 0: no changes
• Type 1: overwrite
• Type 2: partitioning history
• (Type 3: alternate realities)
• (Hybrid)
• Inferred members (miembros inferidos)

22. Construyendo un DW
ERP
Area Intermedia 1
E.T.L.
(SSIS)
data
E.T.L. Warehouse
CRM Area Intermedia 2
(SSIS) (relacional)
E.T.L.
(SSIS)
Otros

23. Y si no puedo construir un DW …
• No puedo utilizar OLAP ?
• SI QUE PUEDO !!! Y debo hacerlo
Otros
CRM
ERP
Informes de usuario
Informes analíticos
SSRS
PROCESAR Excel
Sharepoint
BI Portal,
Performance Point 2007
Proclarity
cubos
Otros…
(SSAS)

24. Arquitectura Realista

25. Arquitectura Propuesta
SQL Server 2005
Servicios Análisis
Universal Data Model (UDM)

26. Arquitectura sin OLAP
Otros
CRM
ERP
AS/400
Repositorio
SQL Server
2005

27. Arquitectura con OLAP
Otros
CRM
ERP
AS/400
Repositorio
SQL Server
2005
cubos
(SSAS)

28. Plataforma completa

29. SSIS /SSAS /SSRS

30. Integration Services
• DEMO
• Mostrar proyecto desde BIDS

31. Analysis Services
• DEMO
• Mostrar proyecto desde BIDS

32. Data Mining
• Exploración y análisis de grandes cantidades de datos
con el fin de obtener o descubrir patrones, reglas y
tendencias de utilidad.
• En vez de buscar información concreta que tenemos en
mente (como hacemos en los cubos), son los algoritmos de
minería los que nos devuelven asociaciones , predicciones,
etc para que nosotros las analicemos.

33. Acceso a datos Reporting Services
• DEMO
• Report Manager (http://localhost/reports)
• Mostrar proyecto desde BIDS
• Report Builder

34. 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>
Muy diferente al SELECT de SQL
• Dispone de múltiples funciones avanzadas

35. Necesitamos conocimientos de …
• Para construcción de un Datawarehouse (Relacional)
• SQL Server y Transact SQL
• Teoría de construcción de DW, modelado dimensional
• SQL Server Integration Services
• Para Base de datos multidimensional (“cubos OLAP”)
• Modelado dimensional
• SQL Server Analysis Services
• Lenguaje MDX (?)

36. Necesitamos conocimientos de …
• Reporting Empresarial
• Reporting Services – Admistración
• Reporting Services – Desarrollo de informes
• Monitorización y Analysis
• Sharepoint
• Base teórica sobre KPIs y Performance Management
• Performance Point Server – Monitoring and Analysis
• (Recomendable conocer metodologías como BSC,…)

37. Preguntas ?
Salvador Ramos
webmaster@helpdna.net

38. Sígueme en
• http://helpdna.net
• http://sqlserversi.com
• http://youtube.com/sqlserversi
• http://blogs.solidq.com/BICorner

39. Estamos en contacto
• https://mvp.support.microsoft.com/profile/salvador
• http://twitter.com/salvador_ramos
• http://www.linkedin.com/in/SalvadorRamos
• https://www.xing.com/profile/Salvador_Ramos
• http://facebook.com/profile.php?id=1144972796
webmaster@helpdna.net