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Implementación de Datawarehouse “Data Warehousing y OLAP para la Industria de Comidas Rápidas” ABRAHAM, Leandro BOTTA, Adrián FRATTE, Daniel

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Implementación de Datawarehouse“Data Warehousing y OLAP para la Industria de Comidas Rápidas”

ABRAHAM, LeandroBOTTA, Adrián

FRATTE, Daniel

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Marco teóricoDefinición (Oracle)

◦Colección de Datos Orientada a temas especificos Integrada No volatil Variante en el tiempo Organizada para apoyar las necesidades

de la administración

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Marco teórico¿Para qué?

◦Accesibilidad a la Información Independencia de procedencia Diversas Fuentes

◦Apoyo toma decisiones Análisis sobre solo datos de interes Visión amplia

◦Orientado al usuario final No necesidad de conocimientos técnicos

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Marco teóricoOLTP vs OLAP

Operaciones

Lectura / Escritura Lectura

Uso

Operacional día a día Análisis

Tamaño de BD

Medianas (1 GB) Grandes (1 TB)

Datos

Actuales y en detalle Históricos, agregados a distintos nivéles

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Marco teóricoModelo de datos DW

◦Tablas de hechos Variables Centrales

Ej.: Ventas: cuanto gané?, cantidad vendida? Sumarizan, cuentan

◦Dimensiones Criterios de análisis

Ej.: tiempo, productos, tienda

◦Índices Información relevante del hecho Relación entre medidas de distintos hechos

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Marco teóricoArquitectura

ETL

Fuentes internas (Ej.: BD Trans.)

Fuentes externas

DW

Consultas e informes

OLAP

Data Minning

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Marco teóricoDiseño lógico

Esquema Estre

lla

•Desnormalizado

•Mas usado

•Eficiente

Esquema Copo

de niev

e

•Normalizado

•Más intuitivo

Esquema mixt

o

•Partes de cada uno

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Marco teórico

Diseño físico◦Definición del esquema físico

ROLAP Físicamente BD relacional Vistas de la BD

MOLAP Físicamente multidimensional Más eficiente pero más costoso

◦Diseño del ETL

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Marco teóricoETL

◦Extraction se extraen los datos de las diversas

fuentes (formatos, origenes, etc) primarias

◦Transformation se llevan a un formato único manteniendo

la consistencia y las referencias

◦Load se realiza la carga del almacén de datos

con todas estas fuentes.

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Marco teóricoOperadores

◦Drill Disgregar los datos: mayor nivel de detalle

Up/Down: dimensión definida en la consulta Across: en otras dimensiones

◦Roll Agregar los datos: menor nivel de detalle

Up/Down: dimensión definida en la consulta Across: en otras dimensiones

◦Slice & Dice: seleccionar y proyectar◦Pivot:

Reorientar dimensiones Filas Columnas

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Descripción del Caso

Negocio de la comida rápida: “Springwood Corporation”

Industria altamente competitivaCambios pequeños en operaciones

◦Gran impacto en la línea de operaciones.

Necesidad de acceso rápido a la información completa

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Modelo Relacional

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Solución propuesta

Herramienta◦ SQL Server 2008 ◦ Analisys Services◦ IDE: Business Intelligence

Development Studio Diseño Lógico

◦ Esquema Copo de Nieve

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Solución propuesta Cubo Ingresos VS Egresos

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Solución propuesta Cubo Ventas-Productos

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Solución propuestaCubo Costos

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Solución propuestaCubo Ventas Principal

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Solución propuestaCubo Encuestas

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Proceso de ETLBD Empleados BD Ventas

Facturasde Compras

Empresasy Áreas

OtrosDocumentos

Proceso deExtracción de Datos

AlmacénIntermedio

(Ms. Access)

Proceso deTransformación

y carga de Datos

BD Multidimensional(SQL Server)

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Proceso de ETL Generación de datos:

◦Aplicación Delphi◦Poblar la BD Relacional Access

(almacén intermedio)◦Se pobló el almacén intermedio con

información de varios periodos anteriores

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Proceso de ETL Almacén intermedio

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Proceso de ETL Almacén intermedio

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Proceso de ETL Migración a SQL Server

◦Herramienta Microsoft SQL Server Migration Assistant for Access v4.2

◦Base de datos relacional de Access a SQL server

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Proceso de ETL Generación del Datawarehouse Herramienta “SQL Server Business

Intelligence Development Studio” (BIDS)

◦Creación de la fuente de datos (BD SQL Server migrada)

◦Creación de las vistas◦Creación de Dimensiones necesarias◦Creación de los cubos necesarios

Medidas Dimensiones

◦Procesar los cubos

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Navegación de los cubosBrowser: arrastramos medidas y

dimensiones

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Presentación al usuarioMS ExcelExtracción de los datos del

WarehousePresentación de los datos en

Interfaz amigableReportes y gráficosCapacidad de filtrar y operar

entre las dimensiones de forma sencilla

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Presentación al usuarioVentas por Tienda y área

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Presentación al usuarioVentas por tipo de venta

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Presentación al usuarioEvolución en el tiempo

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Presentación al usuarioTop 10 de Ventas por Item de Menu

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Presentación al usuarioPorcentaje de ventas por compañía madre

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Presentación al usuarioCompras por tienda y área

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Presentación al usuarioEvolución de compras en el tiempo

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Presentación al usuarioVentas VS Compras en el tiempo

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Presentación al usuarioIngresos VS Egresos (2010 – 2011)

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Presentación al usuarioEvaluación temporal de motivación

y satisfacción

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Presentación al usuarioMotivación y satisfacción por

empresa y tienda

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¡ MUCHAS GRACIAS !