Grandes de Bases de Datos. Almacenes de Datos (DW) e Inteligencia de negocios IN (BI)

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1 Grandes de Bases de Datos Almacenes de Datos (DW) e Inteligencia de negocios IN (BI)

2 Qué es Inteligencia de Negocios? Las TI permiten la toma de decisiones basadas en procesos de análisis sobre datos simples o complejos Administración de BD Consultas y reportes Análisis de datos y simulaciones Paneles Minería de datos

3 Por qué IN (BI)? Proyectar la dirección de las organizaciones a un nivel de administración superior Toma de decisiones con mejor información Análisis competitivos Estrategias de publicidad enfocadas Escenarios y predicciones de negocios Optimización en operación Cumplimiento con regulaciones

4 Se usa la BI realmente? Desde 2009 Existen sistemas que integran procesos de toma de decisiones de manera colaborativa dentro de plataformas BI Desde el 2010 El 20% de las organizaciones contaba con una aplicación analítica específica de la industria, entregada a través de software como servicio (SaaS) como un componente estándar de su cartera de BI

5 Se usa la BI realmente? Para 2012 Más del 35% de las empresas globales no toman decisiones adecuadas sobre cambios significativos en sus negocios y mercados (o hacen decisiones no adecuadas). Las unidades de negocio controlarán al menos el 40% del presupuesto total de BI Una tercera parte de aplicaciones analíticas aplicadas a procesos de negocio se entregarán mediante aplicaciones genéricas (no desarrollos específicos)

6 Conocimientos y habilidades Conocimiento de BD y almacenes de datos (DWH) Administrar, integrar y probar sistemas de BD Administrar sistemas de reportes Implementar políticas, requerimientos de seguridad y regulaciones

7 Elementos de BI Almacenamiento Almacenes de datos Análisis Estadística Minería de datos Presentación Visualización

8 Almacenes de datos Conceptos básicos Arquitecturas Data Marts Estructuras de datos y flujo de datos Modelado dimensional Extracción, limpieza, congregación y entrega de datos Generación y entrega de reportes Monitoreo y verificación de desempeño

9 Almacenes de datos Un Data Warehouse (DW - almacén de datos), generaliza y consolida datos en espacios de múltiples dimensiones.

10 Almacenes de datos La construcción de un DW incluye limpieza, transformación e integración de los datos

11 Almacenes de datos Proveen herramientas de proceso analítico en línea (OLAP) para el análisis interactivo de datos de múltiples dimensiones en varias granularidades. Facilita la generalización efectiva de los datos y la minería de datos. En conjunto con operaciones OLAP, tenemos funciones de minería de datos como clasificación, predicción, asociación y cúmulos.

12 Almacenes de datos Uso de datos concentrados según área

13 Definición El término de Data Warehouse se dio a conocer en el artículo "An architecture for a business and information system" en El término que se empleo en tal artículo fue "Business Data Warehouse" el cuál propone un repositorio de datos y herramientas para su uso.

14 Definición Base de datos de soporte de decisiones que se mantiene separada de las bases de datos operacionales de la organización en cuestión. Un almacén de datos es una colección de datos Orientada a un objetivo Integrada Variante en el tiempo No volátil utilizada principalmente en la organización para la toma de decisiones [1] [1] William H. Inmon

15 Orientado a Objetivo Organización de los datos en objetos mejor definidos. Exclusión de los datos que no son útiles en el proceso. Enfoque en el modelado y análisis de datos para los encargados de decisiones. $

16 Integrados Múltiples fuentes de datos heterogéneas. Pre-procesamiento de datos

17 Variante en tiempo El horizonte de datos es mayor que una BD operacional Cada elemento contiene una referencia al tiempo, explicita o implícitamente. (aunque no necesariamente el elemento principal)

18 Almacenamiento físico distinto del ambiente operacional Actualizaciones operacionales no se reflejan en el ambiente del DW Procesamiento de transacciones? Recuperación? Concurrencia? Dos actividades: Carga inicial Acceso a datos No volátil

19 Diferencias entre Sistemas Operacionales de Bases de Datos y Data Warehouse Transacción y procesamiento de consultas. Esos sistemas son conocidos como sistemas de procesamiento de transacciones en línea (OLTP). Cubren la mayor parte de las operaciones diarias de una organización, tales como venta, inventario, etc.

20 Diferencias entre Sistemas Operacionales de Bases de Datos y Data Warehouse Sirven a los usuarios o trabajadores del conocimiento en el papel de análisis de datos y toma de decisiones. Pueden organizar y presentar los datos en varios formatos de tal forma que se acomoden a las necesidades de los diferentes usuarios. Estos sistemas son conocidos como sistemas de procesamiento analítico en línea (OLAP).

21 OLTP vs OLAP Característica OLTP OLAP Funcionalidad Operación diaria Diseño Datos Orientado a la aplicación - Relacional Actualizados, aislados, no repetidos Soporte de Decisiones Orientado a objetivos - Estrella, copo de nieve Históricos, consolidados Vista Detallada, plana relacional Resumida, múltiples dimensiones Uso Estructurado, repetitivo Ad Hoc Unidad Transacciones simples Consultas complejas Acceso Lectura/Escritura Lectura Registros Millones Billones Tamaño BD 100GB/1000GB 1TB/1000TB Métrica "Throughput" de transacciones "Response" de consultas

22 Dónde debe encontrarse?

23 Dónde debe encontrarse?

24 Dónde debe encontrarse?

25 Dónde debe encontrarse? Desempeño BD operaciones diseñadas y optimizadas para cargas de trabajo distintas Consultas OLAP complejas degradan el desempeño (bloqueos, etcétera) Organización de datos especial que permite: Métodos de acceso y de implementación para datos de múltiples dimensiones Vistas y consultas de datos de múltiples dimensiones

26 Dónde debe encontrarse? Funcionalidad Datos faltantes: Requieren datos históricos, que generalmente no mantienen las BD operacionales Consolidación de datos: Requieren consolidación (agregación, resúmenes) de datos - múltiples fuentes de datos externas Calidad de Datos: Necesidad de procesamiento previo a los datos

27 DW y herramientas OLAP están basadas en un modelo de datos multidimensional tiendaweb: Modelo de datos de múltiples Se han vendido $120,000 dimensiones Se han vendido $120,000 durante el último trimestre Se han vendido $120,000 en DVD s durante el último trimestre Se han vendido $120,000 en DVD s durante el último trimestre en la ciudad de Monterrey Cada elemento, agrega valor al contexto de enunciado inicial

28 Modelo de datos de múltiples DW y herramientas OLAP están basadas en un modelo de datos multidimensional TABLA DE HECHOS dimensiones Nombres de hechos, medidas, llaves a otras tablas de dimensión Medidas numéricas: Unidades vendidas, dinero, etcétera. Modelo más común en DW

29 Modelo de datos de múltiples DW y herramientas OLAP están basadas en un modelo de datos multidimensional TABLA DE DIMENSION dimensiones Representa información contextual al hecho y agrega significado Ayuda al análisis desde distintos puntos de vista sobre los hechos Se organiza en forma de atributos y jerarquías

30 Modelo de datos de múltiples dimensiones Los datos se encuentran organizados en múltiples dimensiones y cada dimensión contiene múltiples niveles de abstracción definidos por jerarquías de conceptos. Ejemplo?

31 Modelo de datos de múltiples dimensiones Los datos se encuentran organizados en múltiples dimensiones y cada dimensión contiene múltiples niveles de abstracción definidos por jerarquías de conceptos. Ejemplo?

32 Modelo de datos de múltiples dimensiones Los datos se encuentran organizados en múltiples dimensiones y cada dimensión contiene múltiples niveles de abstracción definidos por jerarquías de conceptos. Esta organización provee a los usuarios de la flexibilidad de analizar los datos desde distintas perspectivas. Existen un número de operaciones de cubo OLAP para materializar esas diferentes vistas, permitiendo consultas interactivas y análisis de los datos.

33 De tablas a cubos tiendaweb Venta de varios productos Según clasificación de producto Según el color, tamaño o el peso del producto. Venta durante varios años Por años, meses, días Venta hacia clientes en distintos lugares Por Zona, País, Ciudad, Localidad. Venta mediante varios tipos de formas de pago Venta por detalles del cliente Según su grado escolar, numero de hijos, etcétera.

34 De tablas a cubos Dimensiones: Tiempo, Producto

35 Cubos de datos en 3D Italia Mexico Francia China Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad

36 Cubos de datos en 3D Italia Mexico Francia China Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad

37 Cubos de datos en 3D Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad

38 Cubos de datos en 4D Forma de Pago Visa MasterCard American Express Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad, Forma de Pago

39 Modelo multidimensional Conjunto de HECHOS en un espacio de múltiples dimensiones. Un hecho, contiene: Una dimensión de métrica Un conjunto de dimensiones en las cuales se analizan los datos. Conforman un sistema de coordenadas y cada dimensión tiene un conjunto de atributos. Los atributos de una dimensión se encuentran relacionados por un orden parcial Jerárquico.

40 Modelo multidimensional Un modelo relacional no-normalizado Compuesto de tablas con atributos. Relaciones definidas por llaves foráneas. Organizado para su comprensión y facilidad para hacer análisis, en lugar de actualizaciones. Consultado y mantenido por SQL o herramientas administrativas de propósito especial

41 ER vs Modelo multidimensional Una tabla por entidad Minimizar redundancia de datos Optimizado para la actualización Modelo de procesamiento de transacciones Una tabla de hechos para organizar los datos Maximizar comprensión Optimizado para acceso Modelo de almacenes de datos

42 Tabla de hechos Contiene varias llaves foráneas Tiende a contener bastantes registros Hechos útiles tienden a ser numéricos y aditivos Atributos No-llave (Los atributos en las tablas de dimensión son constantes. Los hechos varían con la granularidad de la tabla de hechos). Lo que se mide

43 Tablas de dimensión Contienen texto e información descriptiva Una tabla (o jerarquía de tablas) conectada(s) con una tabla de hechos mediante llaves y llaves foráneas. Valores univaluados para cada registro de la tabla de hechos (1 en una relación 1-M). Generalmente, la fuente de restricciones de interés. Las características

44 Medida La información contenida en la tabla de hechos, debe ser ponderada Una medida es cualquier valor o cantidad que representa un métrica alienada a la organización Se utilizan intercambiablemente hecho, medida o métrica Un grupo de medidas es una colección de medidas asociadas a una tabla de hechos

45 Los tipos básicos son: Hechos totalmente aditivos Se pueden calcular para todas las dimensiones asociadas Ejemplo: Total de ventas para clientes, localidades y fechas Hechos semi aditivos Medida Se pueden calcular para algunas de las dimensiones asociadas. Ejemplo: El balance bancario de un cliente NO se puede calcular en la dimensión de fecha de manera aditiva

46 Los tipos básicos son: Hechos no aditivos No se pueden calcular para ninguna de las dimensiones asociadas (se carece de sentido) Ejemplo: Ganancia porcentual del producto no se puede adicionar en la dimensión de tiempo Hechos derivados Medida Se calculan a base de otros hechos Generalmente no se almacenan en el cubo, se calculan al vuelo Ejemplo: Impuestos sobre ventas para dimensión de tiempo

47 Los tipos básicos son: Hechos sin métrica No infieren información que modificar en la tabla de hechos, pero se requieren para su análisis Ejemplo: Solicitar un balance de cuenta en cajero automático Hechos textuales Medida Es información no numérica que no es medible pero se requiere para el análisis Ejemplo: Códigos de productos, banderas de estatus, etc.

48 Qué hacer desde el modelo Relacional? En la mayoría de los casos, se crean múltiples índices y tablas de resumen para evitar recorridos constantes (el costo de E/S) sobre grandes tablas. La proliferación de estos elementos para mejorar el desempeño de consultas y agregaciones que los usuarios realizan, no hace sino incrementar el tiempo de creación y espacio en disco utilizado para ello. Generalmente requiriendo más tiempo y espacio que los datos originales.

49 Identificar la estructura de los datos, atributos y restricciones para el ambiente que manejaran los clientes dentro del almacén de datos Estable Optimizado para consultar Flexible Desventajas Desempeño Complejo Inflexible Modelo de negocio

50 Proceso de diseño Elección del "Data Mart. Definición de la granularidad. Elección de las dimensiones. Elección de los hechos.

51 Proceso de diseño Enfoque de arriba abajo Los problemas a ser resueltos están claros y bien entendidos, tecnología disponible Enfoque de abajo arriba El desarrollo de la tecnología en curso con uso de prototipos Combinación de ambos Utiliza el enfoque de arriba abajo y el uso oportunista de abajo - arriba

52 En un inicio: Instalación Despliegue Entrenamiento Orientación Proceso de diseño

53 En la administración Proceso de diseño Refresco Sincronización Recuperación de desastres Control de acceso y seguridad Crecimiento Mejoramiento

54 Construir un DW a partir de un BD Desarrollar un modelo E/R del DW. Trasladarlo a un modelo de múltiples dimensiones. (Este paso refleja las características analíticas y la información del DW. Trasladar a un modelo físico (Esto refleja los cambios necesarios para alcanzar los objetivos de desempeño)

55 Modelado multidimensional Seleccionar una entidad asociativa como tabla de hechos. Determinar la granularidad. Remplazar llaves con llaves generadas. Promover las llaves de todas las jerarquías hacia la tabla de hechos.

56 Modelado multidimensional Tomar la intersección de las entidades como tablas de hechos y construir las relaciones llaves foráneas llaves primarias, como dimensiones. Agregar datos de dimensión. Dividir todos los atributos compuestos. Agregar dimensiones categóricas necesarias Hechos (Varían con el tiempo) / Atributos (Constante)

57 Granularidad La granularidad <- -> nivel de detalle. Por ejemplo: Transacciones individuales. Instantáneas (puntos en el tiempo). Elementos en un documento Generalmente mejor enfocar en granularidad pequeña.

58 Ejemplo

59 Ejemplo

60 Esquema en estrella Estrella Tabla central llamada tabla de hechos, sin redundancias Un juego de tablas mas pequeñas llamadas tablas de dimensión Cada dimensión esta representada por una sola tabla con atributos propios

61 Esquema en estrella

62 Esquema en copo de nieve Copo de nieve Algunas tablas de dimensión están normalizadas, permitiendo la división en tablas adicionales Tablas de dimensión normalizadas que evitan redundancia y ahorran espacio Más reuniones (JOIN) para encontrar los datos

63 Esquema en copo de nieve

64 Detalles del diseño Llaves primarias y subrogadas?

65 Detalles del diseño Primaria: Identifica un registro y tiene un significado dentro del contexto del negocio Ejemplo: Número de incidente, número de seguridad social, correo electrónico, etcétera. Puede ser numérica, cadena o combinación, pero las reuniones son más lentas

66 Detalles del diseño Primaria: Ocupa más espacio No permite el mantenimiento de un historial Qué sucede si un cambio en los datos del cliente se realiza? La fusión de varias fuentes es más compleja

67 Detalles del diseño Subrogada: Identifica un registro y NO tiene un significado dentro del contexto del negocio Ejemplo: nidalgo, Unique identifier, secalgo, etcétera. Es numérica y las reuniones son más rápidas

68 Detalles del diseño Subrogada : Ocupa menos espacio Permite el mantenimiento de un historial La fusión de varias fuentes es más sencilla

69 Ejemplos

70 Almacenamiento OLAP A. OLAP Relacional (ROLAP) SMBDR especializado para almacenar y administrar datos de DW B. OLAP Multidimensional (MOLAP) Estructuras basadas en arreglos y cubos C. OLAP Hibrido (HOLAP) Almacenamiento detallado en SMBDR Almacenamiento de agregaciones en SMBDM Acceso vía herramientas MOLAP

71 ROLAP: Modelado multidimensional usando un SMBDR Esquemas especiales: star, snowflake Índices especiales: bitmap, columnas Tecnología probada, supera en rendimiento a sistemas especializados con grandes conjuntos de datos

72 Puntos sobre ROLAP Define modelado complejo usando conceptos sencillos Reduce el numero de reuniones necesarias Permite evolucionar al DW con poco mantenimiento Contiene datos de resumen y detallados. ROLAP se basa en tecnologías probadas y con una fuerte base.

73 Puntos sobre ROLAP Pero!!! Usa SQL para manipulaciones de múltiples dimensiones. GROUP BY WITH CUBE, WITH ROLLUP GROUPING SETS

74 MOLAP: Modelo multidimensional puro Modelo de datos especifico Los hechos se almacenan en arreglos multidimensionales Dimensiones usadas en índices Generalmente sobre BD relacionales

75 Puntos sobre MOLAP Consolidar los datos de transacciones mejora la velocidad. PERO Requiere una sobrecarga enorme la consolidación de todos los datos entrantes. En procesamiento como en almacenamiento Si los datos son menores a 50GB, es buen modelo de datos. Rolling up y Drilling down se realiza sobre los datos agregados.

76 OLAP Hibrido (HOLAP) Almacenamiento detallado en SMBDR Almacenamiento de agregaciones en SMBDM Acceso vía herramientas MOLAP

77 Flujo de datos en HOLAP SMBDR SMBDM Clientes Meta datos Datos calculados SQL

78 Elementos a considerar para elegir Desempeño: Qué tan rápido es necesario? MOLAP se desempeña mejor. Volumen de datos y escalabilidad: MOLAP manejan fácilmente 50GB, pero los SMBDR van hacia gigabytes.

79 Métricas, categorización y computo Es una función que puede ser evaluada en cada punto del espacio del cubo. Distributivas: count() Algebraicas: avg() Estadísticas: median() mode()

80 Operaciones multidimensionales Para qué son útiles las Jerarquías de Concepto en OLAP? Drill-Down Roll-Up Slice & Dice Pivot

81 Operaciones multidimensionales Drill-Down Forma de Pago Visa MasterCard American Express Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad, Forma de Pago

82 Operaciones multidimensionales Roll-Up Forma de Pago Visa MasterCard American Express Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad, Forma de Pago

83 Operaciones multidimensionales Slice & Dice Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad

84 Operaciones multidimensionales Slice & Dice Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad : Localidad = {Verde}

85 Operaciones multidimensionales Slice & Dice Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad : Producto = {BR}

86 Operaciones multidimensionales Slice & Dice Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad : Tiempo = {2000}

87 Operaciones multidimensionales Pivot Dimensiones: Tiempo, Producto, Localidad

88 Arquitectura de un DW Enfoques en la elaboración de DW Top-down Data source Data warehouse Business

89 Arquitectura de un DW A tomar en consideración: Extractores Software de actualización Transformación de datos para la Toma de decisiones Capacidad de búsqueda de patrones y anomalías

90 Arquitectura de un DW

91 Arquitectura de un DW

92 Arquitectura de un DW Ambientes transaccionales que alimentan los repositorios

93 Arquitectura de un DW Servidores intermedios que procesan los datos y posiblemente los limpian

94 Arquitectura de un DW Servidores OLAP a)olap Relacional (ROLAP) b) Multidimensional (MOLAP) c) Híbrido

95 Arquitectura de un DW Herramientas de consulta y de reporte además de herramientas de análisis y/o de minería de datos.

96 Clasificación de tipos de DW Warehouse enterprise: Recolecta toda la información sobre los temas de la organización. Provee de integración de datos a lo largo de la corporación. También incluye datos detallados, datos resumidos y su alcance va de unos cuantos gigabytes hasta terabytes o más.

97 Clasificación de tipos de DW Data mart: Contiene un subconjunto de datos corporativos que es de valor a un grupo específico de usuarios. El alcance es confinado a una selección específica de temas. Los datos tienden a ser resumidos. Dependientes Independientes

98 Clasificación de tipos de DW Virtual Warehouse: es un conjunto de vistas sobre una base de datos operacional.

99 Implementación de un DW

100 Calculo eficiente de cubos Computo eficiente de agregaciones a través de muchos conjuntos de dimensiones. En términos SQL estas agregaciones se llaman group-by s. Cada group-by puede ser representado por un cuboide, donde el conjunto de group-by s forma un enrejado de cuboides, definiendo un cubo de datos. Un cubo de datos es un enrejado de cuboides.

101 La maldición de la dimensionalidad Calcula agregados sobre todos los subconjuntos de las dimensiones especificadas en la operación.

102 Ejemplo: Supongamos que queremos calcular un cubo para tiendaweb con las dimensiones: ciudad, producto, año y el hecho: ventas. Queremos analizar los datos con consultas como: Calcular la suma de ventas, agrupando por ciudad y producto. Calcular la suma de ventas, agrupando por ciudad. Calcular la suma de ventas, agrupando por producto.

103 Ejemplo: Tomamos ciudad, producto y año como dimensiones del cubo de datos y ventas como la medida. El total de group-by s que podemos calcular es: 2 3 =8 {(ciudad; producto; año), (ciudad; producto), (ciudad; año), (producto; año), (ciudad), (producto), (año), ()} El cuboide base contiene tres dimensiones. Menos generalizado (más especifico) El cuboide cima ó 0-D es el caso donde el group-by es vacío. Mas generalizado (menos especifico)

104 (ciudad) (producto) (año) (ciudad, año) (ciudad, producto) Un Para operador un cubo en con el n cubo dimensiones, n dimensiones hay un (producto, total es de año) 2 n equivalente cuboides, incluyendo a una colección el cuboide group-by s, base uno por cada subconjunto de las n dimensiones. Por lo tanto, el operador en el cubo es la generalización n-dimensional (ciudad, producto, año) del operador group-by.

105 La maldición de la dimensionalidad Si no hay jerarquías asociadas con cada dimensión, entonces el numero total de cuboides para un cubo de datos n-dimensional es 2 n. Los requisitos de almacenamiento son excesivos cuando muchas de las dimensiones han asociado jerarquías de concepto, cada una con niveles múltiples. Para un cubo de datos n-dimensional el numero total de cuboides que puede ser generado (incluyendo los cuboides generados por las jerarquías) es:

106 Calculo eficiente de cubos Numero de cuboides n i 1 ( Li 1) L i es el numero de niveles asociado con una dimensión i. Esta formula se basa en el hecho de que a lo mas un nivel de abstracción en cada dimensión aparecerá en un cuboide. Se suma 1 a la ecuación para incluir el nivel 0-D.

107 Calculo eficiente de cubos Si hay muchos cuboides y éstos son grandes en tamaño, una opción mas razonable es la materialización parcial, esto es, materializar solo algunos de los posibles cuboides que pueden ser generados.

108 Calculo eficiente de cubos Hay tres opciones para la materialización de un cubo de datos dado un cuboide base. 1. No materialización: No pre-calcular los cuboides no base. Esto conduce a calcular los agregados multidimensionales costosos lo cual puede ser extremadamente lento. (ciudad) (producto) (año) (ciudad, producto) (ciudad, año) (producto, año) (ciudad, producto, año)

109 Calculo eficiente de cubos 2. Materialización completa: Pre-calculo de todos los cuboides. El enrejado resultante de calcular los cuboides es llamado cubo completo. Esta opción comúnmente requiere enormes cantidades de espacio en memoria para almacenar todos los cuboide pre-calculados. (ciudad) (producto) (año) (ciudad) (producto) (año) (ciudad, producto) (ciudad, año) (producto, año) (ciudad, producto) (ciudad, año) (producto, año) (ciudad, producto, año) (ciudad, producto, año)

110 Calculo eficiente de cubos 3. Materialización parcial: Calcular selectivamente un subconjunto propio de los cuboides posibles. Calcular un subconjunto del cubo, el cual contiene solo aquellas celdas que satisfacen algunos criterios especificados por el usuario. Esta materialización representa una compensación entre el espacio de almacén y el tiempo de respuesta. (ciudad) (producto) (año) (ciudad) (producto) (año) (ciudad, producto) (ciudad, año) (producto, año) (ciudad, producto) (ciudad, año) (producto, año) (ciudad, producto, año) (ciudad, producto, año)

111 Calculo eficiente de cubos La materialización parcial de cuboides o de sub-cubos debe considerar tres factores: 1. Identificar el subconjunto de cuboides o sub-cubos para materializar. 2. Aprovechar los cuboides o sub-cubos materializados durante el proceso de consultas. 3. Actualizar eficientemente los cuboides o sub-cubos materializados durante la carga y refresco

112 Índices en ambientes OLAP El indexado en bitmap permite una búsqueda rápida en cubos de datos. Para un atributo dado, hay un vector de bits distinto, B v, para cada valor v en el dominio del atributo. Si el dominio de un atributo dado consiste de n valores, entonces son necesarios n bits para cada entrada en el índice del bitmap (es decir, hay n vectores de bits).

113 Índices en ambientes OLAP Cliente ID ColorFavorito Pais 1 Rojo MX 2 Verde UK 3 Azul JP 4 Morado MX 5 Azul MX 6 Verde US 7 Azul US 8 Rojo UK 9 Verde MX IndiceBM1 ID Rojo Verde Azul Morado IndiceBM2 ID MX US UK JP

114 Índices en ambientes OLAP Ventaja Útil para dominios de baja cardinalidad porque las operaciones de comparación, unión y agregación son reducidas a aritmética de bits, lo cual reduce substancialmente el tiempo de procesamiento. Acelera operaciones de reunión y de unión Ideal para llaves foráneas y primarias entre tablas de hechos y de dimensión Desventaja Para dominios de cardinalidad alta, el método puede ser adaptado usando técnicas de compresión.

115 Índices en ambientes OLAP El indexado por columna Considera un nuevo paradigma de almacenamiento para los datos No es exclusivo de modelos de múltiples dimensiones Permite una mejora tanto en velocidad como almacenamiento No permite actualizaciones inmediatas

116 Índices en ambientes OLAP Cliente ID Nombre ColorFavorito Pais Ap_PaT 1 Hugo Rojo MX Abundes 2 Paco Verde UK Azul 3 Luis Azul JP Cruz 4 Hugo Morado MX Bejenta 5 Ana Azul MX Berrulio 6 Silvia Verde US Cadiz 7 Carmen Azul US Santa 8 Ana Rojo UK Villa 9 Hugo Verde MX Perez Encabezado (96 bytes) Nombr 1 Datos Nombr 2 1 Nombr 3 Datos 2 Nombr 4 Datos Nombr 5 3 Nombr 6 Nombr 7 Nombr 8 Nombr 9 Datos 4 Nombr ID Nombre 1 Hugo 2 Paco 3 Luis 4 Hugo 5 Ana 6 Silvia 7 Carmen 8 Ana 9 Hugo ColorFa ID Nombre 1 Rojo 2 Verde 3 Azul 4 Morado 5 Azul 6 Verde 7 Azul 8 Rojo 9 Verde Registro de Datos 6 desplazamiento Registro de 8 7 desplazamiento 6 Datos 5 Cuerpo (8096 bytes) Cuerpo (8096 bytes)

117 Índices en ambientes OLAP Ventaja Útil para consultas predefinidas de ambientes OLAP, solamente se lee los atributos que se requieren lo cual reduce substancialmente el tiempo de procesamiento. Acelera operaciones de reunión y de unión Desventaja Son estáticos entre carga y carga.

118 Procesamiento de consultas OLAP El propósito de materializar cuboides y construir estructuras de índices OLAP es acelerar el procesamiento de consultas en cubos de datos. Dadas vistas materializadas, el procesamiento de consultas debe seguir la forma siguiente: 1. Determinar que operaciones se deben realizar en los cuboides disponibles: Esto implica transformar las operaciones de selección, proyección, group-by y drill-down, especificadas en la consulta a operaciones correspondientes en SQL y/o OLAP.

119 Procesamiento de consultas OLAP El propósito de materializar cuboides y construir estructuras de índices OLAP es acelerar el procesamiento de consultas en cubos de datos. Dadas vistas materializadas, el procesamiento de consultas debe seguir la forma siguiente: 2. Determinar a cual cuboide materializado las operaciones relevantes deben ser aplicas: Esto implica identificar todos los cuboides materializados que pueden ser utilizados para responder la consulta, estimando el costo de usar los cuboides materializados restantes y seleccionado el cuboide con el menor costo.

120 Procesamiento de consultas OLAP Supongamos que definimos un cubo de datos para tiendaweb de la forma: cubo ventas [fecha, producto, localidad]: sum(total_venta), las jerarquías de dimensiones usadas son: día < mes < trimestre < año para fecha, nombre < marca < tipo para producto y calle < ciudad < estado < país para localidad. Supongamos que la consulta que se procesará se encuentra en {marca, estado}, con año=2011.

121 Procesamiento de consultas OLAP También supongamos que hay cuatro cuboides materializados: - cuboide 1: {año, nombre, ciudad} - cuboide 2: {año, marca, país} - cuboide 3: {año, marca, estado} - cuboide 4: {nombre, estado} Donde año = Cuál de los cuboides debe ser seleccionado para procesar la consulta? 2. Cómo se compararían los costos de cada cuboide si se utilizaron para procesar la consulta?

122 Data Warehouse y Minería de datos

123 Uso de DW Los DW y DM son utilizados en un rango muy amplio de aplicaciones. Evolución: 1. DW es utilizado principalmente para generar reportes y contestar consultas predefinidas. 2. Progresivamente se utilizaron para analizar datos resumidos y detallados, donde los resultados eran presentados en forma de reportes o cartas. Datamart Financiero Datamart de Ventas Datamart de Recursos Humanos

124 Uso de DW 3. Después el DW se utilizo para propósitos estratégicos, realizar análisis multidimensional y operaciones sofisticadas de Slice & Dice. 4. Finalmente, ese emplea para descubrir conocimiento y estrategias para tomar decisiones usando herramientas de minería de datos. Las herramientas de DW pueden ser categorizadas en herramientas de acceso y recuperación, herramientas para reportar las base de datos, herramientas de análisis de datos y herramientas de minería de datos.

125 Tipos de aplicaciones en DW 1.Procesamiento de información Soporta consultas, análisis estadístico y divulgación utilizando tablas cruzadas, tablas, cartas o graficas. Una tendencia actual en el procesamiento de información de DW es construir herramientas de acceso a la web de bajo costo que son integradas con buscadores web.

126 Tipos de aplicaciones en DW 2. Procesamiento analítico Soporta operaciones básicas OLAP incluyendo Slice & Dice, Drill- Down, Roll-Up, y pivoteo, operando sobre datos históricos en forma resumida y detallada. El punto principal del procesamiento analítico en línea sobre el manejo de información es el análisis de datos multidimensional de los datos del DW.

127 Tipos de aplicaciones en DW 3. Minería de datos Soporta el descubrimiento del conocimiento buscando patrones y asociaciones ocultos, construyendo modelos analíticos, realizando predicciones y clasificaciones y presentando los resultados minados usando herramientas de visualización.

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