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Microsoft Business IntelligenceIntroducción
Salvador Ramos
Salvador Ramos
MVP SQL Server
MCP / MCTS SQL Server
Columnista de dotNetManía
Co-autor de varios libros
Mi web: [email protected]
www.sqlserversi.com
• 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
Agenda
Balanced ScorecardPerformance Point 2007
Excel
Demo
• Acceso ad-hoc desde Excel
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
Performance Management
ForecastingQué sucederá?
Planning, Budgeting, Consolidation
Qué quiero que suceda?
Pasado, presente y futuro
Reporting
Qué ha sucedido?Scorecards & Dashboards
Qué está sucediendo?
Analytics
Por qué?
EstrategiaEstrategia
8
Performance Management
Reporting
Qué ha sucedido?Scorecards & Dashboards
Qué está sucediendo?
Analytics
Por qué?
EstrategiaEstrategia
9© 2008 Solid Quality Mentors
BI: Herramientas y Componentes
E.T.L.
(SSIS)
data
Warehouse
*relacional*
Informes de usuario
Informes analíticos
(SSRS)
Excel
Sharepoint
BI Portal,
Performance Point 2007
Proclarity
Otros…
cubos
(SSAS)
OLAP
OtrosCRM
ERP
• 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
Tecnologías OLTP vs OLAP (II)
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
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
– Consultas dinámicas
– Información al instante
– El usuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes
cubos
SSAScubos
SSAScubos
SSASCUBOS
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
• MiembrosProducto1
Producto2
Producto 3
Cubos, dimensiones y medidas
ArticulosPC’s
Monitores
Periféricos
Portátiles
Cableado
Portátiles
06
Tiempo
03 04 05
GeografíaMadrid
Barcelona
Murcia
27 Unidades
28.300€ Importe
26.300€ Costo
2.000€ Benef.
Murcia
06
Mostrar las ventas de
Portátiles
Durante el año 2006
En Murcia
Sistemas OLAP con Datawarehouse
E.T.L.
(SSIS)
data
Warehouse
*relacional*
Informes de usuario
Informes analíticos
(SSRS)
Excel
Sharepoint
BI Portal,
Performance Point 2007
Proclarity
Otros…
cubos
(SSAS)
OLAP
OtrosCRM
ERP
Plataforma Microsoft Business Intelligence
END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS
ExcelExcel PerformancePoint ServerPerformancePoint Server
BI PLATFORM
SQL Server SQL Server Reporting ServicesReporting Services
SQL Server SQL Server Analysis ServicesAnalysis Services
SQL Server DBMSSQL Server DBMS
SQL Server Integration ServicesSQL Server Integration Services
SharePoint ServerSharePoint Server
DELIVERY
ReportsReports DashboardsDashboards Excel Excel WorkbooksWorkbooks
AnalyticAnalyticViewsViews ScorecardsScorecards PlansPlans
Sistemas transaccionales
• Reporting sobre el relacional
Otros
CRM
ERP
Datawarehouse
• Almacén de datos procedentes de los sistemas OLTP. Repositorio colectivo.
• Almacén “relacional” de datos centralizado
• Datos organizados en grupos temáticos
• Los datos son:
• Consistentes
• Depurados
• Históricos (no volátiles)
• Suministra datos rápida y eficientemente
• Datamarts
• Ralph Kimball (www.kimballgroup.com)
• Bill Inmon (http://www.inmoncif.com)
data
Warehouse
*relacional*
cubos
(SSAS)
OLAP
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
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)
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’)
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)
Construyendo un DW
E.T.L.
(SSIS)
data
Warehouse
(relacional)
Otros
CRM
ERP
Area Intermedia 1
Area Intermedia 2
E.T.L.
(SSIS)
E.T.L.
(SSIS)
Y si no puedo construir un DW …
• No puedo utilizar OLAP ?
•SI QUE PUEDO !!! Y debo hacerlo
PROCESAR
Informes de usuario
Informes analíticos
SSRS
Excel
Sharepoint
BI Portal,
Performance Point 2007
Proclarity
Otros…cubos
(SSAS)
OtrosCRM
ERP
Arquitectura Realista
Arquitectura Propuesta
SQL Server 2005
Servicios Análisis
Universal Data Model (UDM)
Arquitectura sin OLAP
Repositorio
SQL Server
2005
OtrosCRM
ERP
AS/400
Arquitectura con OLAP
Repositorio
SQL Server
2005
cubos
(SSAS)
OtrosCRM
ERP
AS/400
Plataforma completa
SSIS /SSAS /SSRS
• DEMO
• Mostrar proyecto desde BIDS
Integration Services
• DEMO
• Mostrar proyecto desde BIDS
Analysis Services
• 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.
Data Mining
• DEMO
• Report Manager (http://localhost/reports)
• Mostrar proyecto desde BIDS
• Report Builder
Acceso a datos Reporting Services
•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
Lenguaje MDX
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 (?)
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,…)
Preguntas ?
Salvador Ramos
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