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1 Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g. A lo largo de los siguientes documentos trataré de brindar a los interesados un nivel de habilidades básicas requeridas para implementar efectivamente los productos OBIEE 11g dentro de entornos empresariales actuales, tratando de cubrir los siguientes aspectos: Conceptos básicos de la Inteligencia de Negocios y Data Wharehousing. Introducción de la interface de usuario de los productos OBIEE 11g. Arquitectura y Configuración del OBIEE 11g. Configuración de los componentes del servidor de OBIEE 11g. Estos documentos estarán dirigidos a todas las personas que pertenezcan a equipos de implementación de Oracle BI, incluyendo a: Analistas de Procesos. Analistas de Sistemas. Arquitectos de Soluciones. Desarrolladores de Metadatos. Desarrolladores de Aplicaciones. Administradores de Servidores y Base de Datos. Iniciemos describiendo cuales son los componentes de la arquitectura de OBI 11g que son los encargados de gestionar todas las peticiones de cliente, los cuales dividimos en dos conjuntos de componentes: Weblogic Domain (Componentes Java) o Administration Server. o Managed Server. o Java Components. o Node Manager. BI Instance (Componentes del Sistema BI) o OPMN. o Oracle BI Components and Services. Estos componentes son manejados a través de varias herramientas tales como: Enterprise Manager (Fusion Middleware Control), WLS Administration Console y Oracle Process Manager and Nodes (OPMN).

2 La ventana siguiente mostramos la consola de administración del Weblogic Server los cuales manejan los componentes de prueba para poder elaborar estos documentos y tutoriales, en el mismo se puede observar los servicios ejecutándose: AdminServer y bi_server1. Cuando se finaliza la instalación del Weblogic y del OBIEE 11g se deben tener presentes las direcciones URL necesarias para acceder a las consolas, las cuales resumo a continuación: Weblogic Server

3 Business Intelligence BI Publisher Es importante tener en cuenta los puertos que se han configurado en la instalación de cada uno de estos productos, de manera de poder acceder a cada una de estas herramientas, para lo cual debemos ejecutar los programas que activan los servicios que permitirán la ejecución de toda la infraestructura de administración y manejo del BI.

4 La interfaz de Usuario del Oracle Business Intelligence. OBI User Interface es una aplicación intuitiva de autogestión que permite a los usuarios acceder al contenido analítico mediante una solución OBI, cuyas funcionalidad permiten la creación de: Análisis Ad-hoc Cuadros de Mando Interactivos (Dashboards). Publicador de Reportes (BI Publisher) Gestión de Indicadores de Rendimiento (KPI, Dashboards) Los Dashboards o Cuadros de Mando son páginas utilizadas en OBI para mostrar los resultados de uno o más análisis registrados en el catálogo del repositorio de datos. Las mismas pueden ser creadas por usuarios de OBI o Desarrolladores de Aplicaciones que pueden ser compartidas en grupos comunes de usuarios. Para acceder a los Cuadros de Mando Inteligentes (Intelligence Dashboards) se debe realizar a través de la URL registrando su información de acceso. Es momento de conversar sobre el Modelamiento Dimensional y entender los tipos de estructura de datos: Transaccional y Analítico. Los sistemas transaccionales o comúnmente llamados OLTP (online Transactional Processing) son típicamente aplicaciones con una intensa actividad transaccional de I/O, almacenando y organizando la data para un alto rendimiento y rápidas respuestas cuyo modelo es optimizado para inserción, modificación y eliminación de datos usando esquemas normalizados aprovechando sus múltiples relaciones. En cambio los sistemas analíticos o comúnmente llamados OLAP (Online Analytical Processing) son aplicaciones con una intensa actividad de consultas, el almacenamiento y organización de la información es optimizada para el manejo complejo de consultas que involucre cantidades de data considerables. Los modelos son optimizados para el rápido procesamiento de consultas, agrupaciones y ordenamientos y se basan en estructuras de-normalizadas con redundancia de la información requiriendo menos relaciones para la captura. Con lo anterior podemos definir que es un Data Warehouse, y podemos decir simplemente que un DW es una copia de información transaccional específicamente estructurada consultas y reportes, consolidando la data desde múltiples orígenes minimizando la inconsistencia de la información proveyendo una simple versión de la realidad empleando técnicas denominada Modelamiento Dimensional. El Modelamiento Dimensional es la base fundamental del Data Warehouse y es una técnica de organización lógica de la data de una manera que ayude a los usuarios a entenderla. La información es separada en hechos y dimensiones (Facts and Dimensions), en donde los

5 usuarios ven los hechos con cualquier combinación de las dimensiones permitiéndoles responder a preguntas tales como Muéstrame X por Y y por Z, ejemplo: Muéstrame las Ventas por Producto por Mes. Habiendo conversado sobre el Modelamiento Dimensional y mencionar las diferencias principales entre los esquemas Transaccionales y Analíticos definiremos los equemas que normalmente se emplean dentro de los modelos de Inteligencia de Negocios: Esquema Estrella. Esquema Copo de Nieve (Snowflake) El Esquema Estrella nos permiten organizar la información en una tabla central de Medidas o Hechos (Fact Table) alrededor de una o muchas tablas de Dimensión, donde cada fila de las tablas de dimensión tiene varias filas en la tabla de Medida o Hecho. Las tablas de Dimensión no tienen relación directa con el resto de tablas de Dimensión. Tabla de Hechos o Medidas: es la tabla principal dentro de un Modelo Dimensional que contienen medidas o métricas del negocio clasificadas básicamente con las claves foráneas de las tablas de Dimensión donde normalmente almacena información numérica. Tabla de Dimensión: son tablas que contienen atributos que describen el negocio que pueden tener a su vez un conjunto de atributos descriptivos, las mismas deben contener una clave primaria que identifica inequívocamente a cada atributo. El Esquema Copo de Nieve tiene los mismos tipos de relaciones que el Esquema Estrella, pero puede incluir relaciones entre las tablas de Dimensión Típicamente dentro de los modelos de Data WareHouse pueden incluir varios tipos de tablas que pueden almacenar diferente informacion, entre las que nombramos: Hechos (Fact) Hechos Agregados (Aggregate Fact) Dimensiones Mini Dimensiones Sub-Conjunto de Dimensiones Tabla de Jerarquías. En este documento hemos tratado las diferencias entre Base de Datos OLTP y OLAP, las necesidades y las características del Data Warehouse asi como el Modelamiento Dimensional utilizado dentro de los Data Warehouse, vimos también los componentes de los Esquemas

6 Estrella y Copo de Nieve y los diferentes tipos de tablas que pueden incluirse dentro de los ambientes de Data Warehouse. En el próximo documento estaremos trabajando ya con las herramientas de OBIEE 11g para la creación de los repositorios de datos que estaremos empleando posteriormente para diseñar los reportes interactivos o cuadros de mando (Dashboard). Ing. Francisco J. Fernandes S. EBS Consulting Group, C.A.

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