Data Warehouse OLAP

On Line Analytical Processing

Procesamiento Analítico en Línea¿Qué es OLAP?La necesidad de tener DW OLAPImaginemos el siguiente escenario: Una cadena de supermercados posee una (o varias)

bases de datos operacional que registra información sobre:

Supermercados( y sus descripciones) Productos (y sus descripciones) Precios de productos y promociones Proveedores y partes entregados por ellos Inventarios en bodegas y supermercados Ordenes de compra a proveedores, transacciones y

facturas Transacciones de venta en cada supermercado Programa clientes frecuentes, recursos humanos, etc.

Procesamiento Transaccional En Línea(OLTP).

Esta base de datos está optimizada para realizar procesamiento transaccional (OLTP).

Complejidad de la base de datos Debido a que la base de datos está

normalizada, esta puede llegar a tener 500 tablas ( no es extraño encontrar base de datos con cientos de tablas).

Por ejemplo, solo para describir a los supermercados podrías tener:

Supermercado:

-Marketing(publicidad, comerciales, vías de nuevos mercados.etc.)

-Ventas(Totales del periodo, de otros periodos, de cada producto.etc.)

-Comercialización y atención al cliente(Proveedores-distribuidores)

-Estudios de mercado(Mercado meta, clientes potenciales, etc.)

-Análisis de competencia(Comparaciones de precios, etc.)

-Contabilidad(Ventas, costos, caja, auditoria interna)

-Producción(Proveedores, inventario de mercadería, etc..)

-Almacenaje(Inventarios al comienzo del periodo, inventario actual, etc.)

Y MUCHOS MAS…….

Puede ser difícil visualizar una Base de Datos de esta naturaleza

Complejidad de la Base de Datos

Consultas Analíticas (Reportes)

Un analista de la cadena de supermercados necesita investigar las ventas totales.

Se contacta con el administrador de la base de datos y le solicita la siguiente información

Ventas totales por semana, supermercado y tipo de producto

Productos más vendidos en los últimos dos meses

Etc. El administrador calcula estos datos vía consultas

SQL de la siguiente forma:

Consultas Analíticas (Reportes)

Proceso Tradicional para calcular Consultas analíticas

Después de leer el reporte, el analista observa que las ventas de la semana X del año 2010 son especialmente altas: necesita saber por qué.

Solicita al administrador las ventas por día en la semana X del 2010.

Otra futuras indagaciones generan una serie de solicitudes/entregas de reportes entre el analista y el administrador de la base de datos

Data Warehouse OLAPIdea: construyamos un sistema para el ANALISTA con las

siguientes características: Guarde datos sobre un único tema o proceso

Ejemplo, proceso de venta obtenido de la base de datos operacional.

No es necesario que los datos estén totalmente actualizados.

Fácil de visualizar, por ejemplo, datos organizados de acuerdo a conceptos que sean fáciles de entender para los analistas: Modelo Multidimensional.

Fácil formulación de consultas, consultas a distintas granularidades: Operadores.

Respuestas en el orden de los pocos segundos.

ESTO ES UN DATA WAREHOUSE OLAP

Esto es una Data Warehouse OLAP

Colaboración BI Visualización

AnálisisGeoespacial

AnálisisVentas y Marketing

Creación de SitiosB2B y B2C

Gestión de Proyectos

Análisis de

datosDATA WAREHOUSE

OLAP

Business Intelligence

“Conjunto de herramientas y servicios destinado a la gestión eficiente del conocimiento y la información en empresas y organizaciones”

Nos permite: Convertir los datos en información Tomar mejores decisiones rápidamente Utilizar un método razonable para la gestión

empresarial

Arquitectura de un Data Warehouse OLAP

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

Tecnologías OLTP vs OLAP

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

Estructura dinámica, abundantes cambios

Modelo de Datos Multidimensional

El proceso a analizar se representa como: Un conjunto de Dimensiones:

Perspectivas que usamos para visualizar el proceso.

Estructuradas como jerarquías Generalmente pequeñas.

Un conjunto de hechos (facts): Asignaciones de mediciones a puntos en

espacios formados por dimensiones. Agrupados en tablas de hechos Esta tabla cambia frecuentemente. Grande (GB’s o TB’s)

Cubos

Tabla de Hechos Claves externas Medidas

Dimensiones

ProductoId

Nombre

Tamaño

…

ClienteId

Nombre

Provincia

…

TiempoFecha

Año

Mes

Dia

…

Tabla de

Hechos

19982000

1999 La Paz

Cochabamb

aProducto1

Producto2

Producto 3

19982000

1999 Santa

Cruz

La Paz

Cochabamba

Producto1

Producto2

Producto 3

Santa Cru

z

Opciones de almacenamiento

MOLAP Almacenamiento en estructura

multidimensional de Analysis Services Mayor rapidez de respuesta

ROLAP Almacenamiento en base de datos relacional Para grandes volúmenes de datos

HOLAP Híbrido Respuesta rápida y gran cantidad de datos en

origen

Costo del software.

Preguntas y dudas

???

PREGUNTAS

¿Viendo las características de Data Warehouse OLAP podría optimizar la atención al cliente ?

¿Teniendo una micro-empresa o mediana-empresa seria eficiente implementar el Data Warehouse OLAP?