14/4/2013

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TEHUACÁN

TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN

SISTEMAS DE CALIDAD EN TI

ING. OCTAVIO SÁNCHEZ DELGADO

NOMBRE DEL TRABAJO: INFORME CREANDO UN DATA MART UTILIZANDO ANALYSIS SEVICES

ALUMNA:

LORZA BARRAGÁN IRENE

CREANDO UN DATA MART UTILIZANDO ANALYSIS SEVICES

Un data warehouse: es una colección de datos, orientados, integrados, organizados para el apoyo

de un proceso de ayuda a la decisión. Es el almacenamiento separado y homogéneo donde se

encuentran datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.

Un data mart: un data mart forma parte de un data ware. Es una base de datos departamental

especializada en un área de negocio. Una de las características que presenta un data mart es que

dispone una estructura de datos para analizar la información detalladamente obteniendo resultados

que ayuden al desarrollo de la empresa.

El objetivo de obtener cualquier información en cualquier momento, existan o no los índices

necesarios en la base de datos, es una tarea demasiado difícil para las bases de datos relacionales.

Por ello, ha surgido la tecnología Data Warehouse que se apoya en otro tipo de bases de datos. Se

define un nuevo entorno, el OLAP (Procesamiento Analítico en Tiempo Real) en contraste con el

existente OLTP (Procesamiento de Transacciones en Tiempo Real).

Una las ventajas de las bases de datos para OLAP tienen una estructura totalmente distinta,

orientada a alta velocidad de recuperación de la información para consultas. Se les suele llamar

bases de datos multi-dimensionales o también 'híper-cubos'.

Para crear un data mart el Microsoft SQL Server R2 es una plataforma especialmente popular en la

instalación de data marts. El precio/rendimiento y las capacidades de la plataforma de Microsoft se

adecuan perfectamente a las prioridades de selección de los clientes que se encuentran

implementando data marts. Utilizando la herramienta Analysis Services proporcionando un intervalo

de soluciones para crear e implementar las bases de datos analíticas que se usan como respaldo

para la toma de decisiones en las aplicaciones Excel, PerformancePoint, Reporting Services y otras

de Business Intelligence.

Este modelo basa en los datos históricos que ya están recopilados en bases de datos

transaccionales y otros almacenes de datos y se anotan con metadatos que permiten medir, tratar y

comparar datos empresariales en consultas o en informes personalizados.

Una vez diseñado un modelo, se implementa en un servidor de Analysis Services como una base de

datos, donde se pone a disposición de los usuarios autorizados que se conectan a él a través de

Excel y de otras herramientas gráficas.

Se realizó una práctica creando la estructura de un data mart en Microsoft SQL Server R2 junto con

la herramienta Analysis services para esta práctica se utilizó una Base de datos ficticia ya que la

creamos se utilizó SQL Server Business Intelligence Development Studio y creamos un proyecto

Analysis Services, se hizo la conexión a las base de datos creada en SQL server después se crea

una un nuevo data source de vistas seleccionando la tabla la cual se le realizara un reporte

realizando consultas por periodos de tiempo.

A continuación se presenta el procesos que se siguió para realizar esta práctica.

1. En esta practica se creo la base de datos y se realizao el data mart con la tabla que trae por default.

2. se creó un nuevo proyecto en SQL Server Bussiness Intelligence Development – Analysis Services Proyect

3. creamos un nueva data source para crear nuestra conexión a nuestra base datos que será analizada.

.

4. se crea un Data Source Views.

5. ahora se crea las dimenciones en este caso se realizara por tiempo. En la segunda imagen elegimos la segunda opcion ya que la dimensión contendrá los datos para el intervalo de fechas, atributos y calendarios que usted especifique.

6. elegimos en que periodos queremos presentar nuestros resultados ya sea por año, semestre, trimestre, etc. En la segunda ventana elegimos el tipor de calendario en el que se mostrara nuestra dimension.

Despues de que termine con este procesos ya se puede realizar algunas consultas por el periodo que querramos por ejemplo. Realice una consulta por Month Of Year que sólo nos muestro los doce meses del año sin indicar a qué año pertenece. Este tipo de atributo es necesario, para cuando necesitemos crear algún informe que permita el análisis comparativo de los mismos meses para distintos años, como se muestra en las siguientes figuras: