oracle olap caece integrantes: aizaga, martiniano gallegos, marina kleinlein, guillermo schiano...

ORACLE OLAP CAECEORACLE OLAP CAECE

Integrantes:*Aizaga, Martiniano*Gallegos, Marina*Kleinlein, Guillermo*Schiano di Cola, Emiliano

OLAP - Online Analytical Processing

OnlineOnline Utiliza reportes dinámicos con datos constantemente actualizados.

Analytical ProcessingAnalytical Processing Concepto clave de OLAP.

Permite:- Navegar por información multidimensional.- Implementar reglas de negocio en forma

transparente.- Subir o bajar de niveles de detalles.- Obtener resultados ya procesados en forma

rápida.


Modelo OLAP

MedidasMedidas - Tipo de datos: Numéricas, decimales, enteras, texto, fecha y booleano.

- Categoría: Almacenadas o calculadas

Dimensiones Dimensiones Son creadas para luego usarlas repetidamente. Son compartidas entre las medidas. Tres componentes:

- Jerarquías: Estructura lógica que agrupa registros.

- Niveles: representan una posición de la jerarquía.

- Atributos: OO permite crear gran cantidad de atributos.


Modelo OLAP


Productos

Categoría

Subcategoría

Producto

Niveles

Jerarquías / Niveles


Arquitectura Oracle OLAP

Niveles / Atributos



Pensada para solucionar la dificultad de manejar DB´s separadas para el modelo dimensional y el relacional.

Reduce los costos de mantenimiento.

Aumenta la disponibilidad de los datos.

Mejora la seguridad.

Los datos son mas fiables.



Maneja 3 tecnologías:

Tecnología relacional: proporciona una interfaz SQL a los datos.

Tecnología de Objetos: permite gestionar datos no relacionales.

Tecnología OLAP: proporciona funcionalidad analítica.

Todas las tecnologías están contenidas en un solo proceso; se trata a la DB como una sola instancia integrada.


Arquitectura de ORACLE OLAP - Beneficios

Por tener una base de datos integrada:Por tener una base de datos integrada:

Gestión más simpleGestión más simple Alta disponibilidadAlta disponibilidad Seguridad mejoradaSeguridad mejorada Acceso abierto desde clientes SQL y OLAP Acceso abierto desde clientes SQL y OLAP APIAPI Ciclo de información reducidoCiclo de información reducido Mayor fiabilidad de la informaciónMayor fiabilidad de la información

Por estar basado en un modelo Por estar basado en un modelo multidimensional:multidimensional:

Es fácilmente entendible por los usuarios Es fácilmente entendible por los usuarios no expertos.no expertos. Proporciona el contexto para la selección Proporciona el contexto para la selección de datos.de datos. Simplifica el proceso de definición de Simplifica el proceso de definición de cálculos hasta que usuarios no expertos cálculos hasta que usuarios no expertos pueden usar el lenguaje de cálculopueden usar el lenguaje de cálculo


Componentes de ORACLE OLAP

Se subdivide en dos grandes áreas:

Analytic Workspace

El AW (Analytic Workspace): Son tablas especiales donde se almacenan los datos del modelo multidimensional. Provee una interfaz SQL para el modelo multidimensional. Provee una capa de acceso universal para todas las

herramientas de BI.


Componentes de ORACLE OLAP


Oracle BI Spreadsheet Add-InFacilita acceder a los datos OLAP a través de planillas de cálculo.Permite un acceso seguro a la fuente de datos OLAP y utilizar Excel como herramienta de acceso a los datos de la DB.

Ejemplo de reporte de Oracle OLAP en Excel


Oracle BI Discoverer

Ejemplo de pantalla de OracleBI Discoverer

Permite realizar consultas, reportes y análisis sobre los modelos dimensionales y sobre los modelos relacionales.

Permite acceder y analizar los datos dimensionales de la base de datos sin la necesidad de comprender conceptos avanzados de base de datos.


Herramientas para construir un AW

Analytic Workspace Manager Analytic Workspace Manager (AWM)(AWM)

Oracle BI Warehouse Builder Oracle BI Warehouse Builder (OWB)(OWB)- Un modelo AW creado con AWM puede ser reutilizado en el repositorio OWB.

- Ambas utilidades generan scripts que pueden ser invocados y programados desde scripts PL/SQL u otras herramientas para programar eventos.


Analytic Workspace Manager (AWM)

Permite construir y mantener el AW desde una Permite construir y mantener el AW desde una fuente de datos limpia.fuente de datos limpia.

Se focaliza solamente en crear los AwsSe focaliza solamente en crear los Aws

Proceso de creación compuesto de 3 pasos:Proceso de creación compuesto de 3 pasos:

- Diseñar el modelo dimensional.- Mapear el modelo dimensional con los datos

fuente.- Cargar los datos en el AW


OracleBI Warehouse Builder (OWB)

Administra los Aws.Administra los Aws.

Es una herramienta ETL.Es una herramienta ETL.

Administra el proceso completo de:Administra el proceso completo de:

- Juntar datos Obtiene los datos de distintos sistemas fuentes.

- Limpiar datos Realiza actividades de transformación y limpieza de los datos.


ORACLE Data Mining

El proceso de ODM se realiza en la base de El proceso de ODM se realiza en la base de datos ORACLE.datos ORACLE.

ODM soporta la mayoría de las funciones de ODM soporta la mayoría de las funciones de Data Mining.Data Mining.

El API de ODM da soporte a aplicaciones que El API de ODM da soporte a aplicaciones que automatizan la extracción de datos. automatizan la extracción de datos.

Crea un modelo con instrucciones para Crea un modelo con instrucciones para preparación de los datos.preparación de los datos.

El análisis predictivo automatiza el proceso de El análisis predictivo automatiza el proceso de Data Mining.Data Mining.


ORACLE Data Mining - Fases

Obtención de datos &

preparación

Definición del problema

Construcción del modelo &

evaluación

Obtención de conocimiento

•Acceso a los datos.•Muestreo de datos.•Transformación de datos.

•Crear el modelo.•Testear el modelo.•Evaluar & interpretar el modelo.

•Aplicaciones externas.•Reportes personalizados.•Modelo de aplicación.


ORACLE Data Mining

Data Mining SupervisadoData Mining Supervisado- El aprendizaje es dirigido por un atributo

conocido.- Atributos independientes- Genera un modelo predictivo

Data Mining no SupervisadoData Mining no Supervisado- Atributos dependiente e independientes.- No hay conocimiento previo.- Se usa para propósito predictivo y para

realizar predicciones.


Algunos casos de éxito

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