Temario. XI Encuentro Danysoft en Microsoft Crear modelos analíticos con herramientas Microsoft BI. XI Encuentro Danysoft Sala SQL

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Esperanza Revuelta Cabrera
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1 SQL SQL Server 2012 Office 2013 XI Encuentro Danysoft en Microsoft Crear modelos analíticos con herramientas Microsoft BI Ana María Bisbé York Temario Introducción a Modelos analíticos Modelo semántico de datos Modelo tabular Power Pivot Base de datos SSAS tabular Modelo multidimensional 1

2 Procesos a desarrollar en proyectos BI Preparar, Importar datos Modelar datos Visualizar datos XI Encuentro Danysoft en Microsoft I Introducción a modelos analíticos MS Office Excel

3 Necesidad del Modelo de datos Informe con tabla dinámica 3

4 SQL Office 2013 Introducción a modelos analíticos Office Demo XI Encuentro Danysoft en Microsoft Modelo de datos semántico Business Intelligent Semantic Model (BISM) 4

BI Semantic Model (BISM) Arquitectura SSAS

Flexibilidad para crear soluciones para los

Analysis Services SQL Server 2012 Construido

Services y expande su alcance a una base más

Abraza el modelo relacional bien entendida

5 BI Semantic Model (BISM) Arquitectura SSAS única Modelo multidimensional Modelo tabular Flexibilidad para crear soluciones para los diferentes entornos de análisis de negocio Analysis Services SQL Server 2012 Construido sobre las fortalezas y éxitos de Analysis Services y expande su alcance a una base más amplia de usuarios. Abraza el modelo relacional bien entendida por desarrolladores IT Pros Une los modelos relacional y multidimensional bajo una plataforma simple y unificada de BI - lo mejor de ambos mundos! Brinda flexibilidad en la plataforma para satisfacer las diversas necesidades de aplicaciones de BI. 5

6 Capacidades de modelos analíticos Funcionalidad Multidimensional Tabular Perspectivas Si Si Medidas Semiaditivas Si Si Traducciones Si No Jerarquías definidas por el usuario Si Si Ensamblados de usuario Si No Resúmenes personalizados (rollups) Si No Writeback Si No Minería de datos Si No Capacidades de modelos analíticos Funcionalidad Multidimensional Tabular Medidas calculadas Si Si Recuento Distinto (Distinct count) Si Si (vía DAX) Jerarquías Si Si KPIs Si Si (no Tendencia) Acciones Si No Objetos enlazados Si No Relaciones muchos a muchos Si No Jerarquías padres hijos Si Si (vía DAX) Particiones Si Si 6

VI? Migrar Multidimensional a Tabular Manual pero posible Migración de los datos Datos en origen subyacente Vistas y columnas calculadas Particiones Funcionalidades básicas Relaciones, perspectivas,

7 VI? Migrar Multidimensional a Tabular Manual pero posible Migración de los datos Datos en origen subyacente Vistas y columnas calculadas Particiones Funcionalidades básicas Relaciones, perspectivas, jerarquías, KPIs No hay acciones, traducciones, relaciones M:M Modelo inicial Multidimensional Definir orígenes de datos Crear vistas de orígenes de datos Crear dimensiones y cubos Tabular Definir orígenes de datos e importar tablas Tipos de datos: número entero, decimal, booleano, texto, fecha y moneda Crear medidas y columnas descriptivas relacionadas Nombrar modelo 7

8 Orígenes de datos para modelos analíticos Multidimensional sólo admite relacional, Tabular admite relacional y no relacional Consultar directamente orígenes de datos diferentes, sin crear DW puede crear sobrecarga. Cada vista de origen de datos sobre un origen. Crear vistas en DW, seleccionar sólo columnas necesarias, aplicar filtros. Atributos de dimensiones Se emplean para agregar y filtrar medidas Modelo multidimensional Propiedades básicas Name, Description, ID, Type, Usage Propiedades avanzadas AttributeHierarchyEnabled, AttributeHierarchyVisible, IsAggregatable, OrderBy Propiedades padre-hijo Memberwithdata, NamingTemplate 8

9 Atributos de dimensiones Modelo tabular Cada tabla es una dimensión en potencia Cada columna puede ser agregada y filtrada Propiedades básicas Nombre, tipo de dato, formato del dato, descripción, visibilidad, columna que ordena Propiedades de informe Imagen predeterminada, Etiqueta predeterminada Imagen URL Mantener registros únicos, identificador de fila Resumir por, Posición en la tabla detalle Jerarquías Tabular no necesita relaciones entre atributos Tabular no admite jerarquías desiguales (ragged) Jerarquías padre-hijo en tabular sólo con DAX BI de autoservicio El usuario final puede crear modelos tabulares con PowerPivot 9

10 Jerarquías en modelos tabulares Jerarquías de usuario multidimensional 10

Jerarquías padre-hijo Multidimensional Se basan en

crean en el diseñador de dimensiones Cuando se han

detecta automáticamente Propiedad Usage=Parent para el

Jerarquías padre-hijo Tabular Necesitan funciones DAX

11 Jerarquías padre-hijo Multidimensional Se basan en relaciones FK-FK Empleados y procesos productivos Se crean en el diseñador de dimensiones Cuando se han creado las relaciones en el origen el asistente lo detecta automáticamente Propiedad Usage=Parent para el padre y atributos clave dentro del panel jerarquías Jerarquías padre-hijo Tabular Necesitan funciones DAX integradas Crean niveles en una tabla Crean la jerarquía en el modelo de datos 11

12 Conteo Distinto Cálculos y granularidad Dimensiones realizadoras de funciones (role playing) Multidimensional Las relaciones se derivan del DW o se crean en la vista Cada relación crea un roleplaying 12

13 Dimensiones realizadoras de funciones (role playing) Tabular Se pueden definir múltiples relaciones, sólo una activa Si se añade la dimensión varias veces o con DAX se crea roleplaying USERELATIONSHIP Dimensiones realizadoras de funciones (role playing) 13

14 Dimensiones realizadoras de funciones (role playing) Modelos analíticos Tabular Almacenamiento en memoria Tablas y relaciones Más fácil e intuitivo Expresiones DAX 14

15 Elección del modelo Hardware Disco vs memoria Complejidad en los cálculos Modelos contables nativo MDX DAX no funciona en SSRS Relaciones Muchos a muchos es nativo sólo en multidimensional En tabular, se puede con DAX Potenciar modelos analíticos Multidimensional Columnas calculadas Cálculos para cada fila en tiempo de procesado Medidas y grupos de medida Expresiones de medida Calcula agregaciones almacenadas en el cubo en tiempo de procesado Miembros calculados Expresiones calculadas que se evalúan en tiempo de ejecución 15

para crear miembros calculados globales Modelos analíticos Multidimensional Permite crear agregados

16 Potenciar modelos analíticos Tabular Columnas calculadas Definidas en tablas Calculadas para cada fila Medidas calculadas Se usan para crear medidas desde columnas numéricas y calculadas Se usan para crear miembros calculados globales Modelos analíticos Multidimensional Permite crear agregados que almacena precalculados - medidas Las medidas se exponen a partir de las dimensiones Expresiones MDX 16

Determina la visibilidad de los objetos del modelo No se emplean para aplicar seguridad en modelos analíticos Prácticamente igual en ambos

17 KPIs Multidimensional Diseñador de KPIs Cuatro pilares Valor, objetivo, estado y tendencia Consultas MDX con funciones KPIVALUE, KPIGOAL, KPISTATUS, KPITREND Tabular Se definen sobre medidas calculadas explícitamente No hay funciones DAX No admite definir tendencias Perspectivas Determina la visibilidad de los objetos del modelo No se emplean para aplicar seguridad en modelos analíticos Prácticamente igual en ambos modelos El modelo tabular se puede desarrollar visualizando una perspectiva El modelo multidimensional visualiza todos un elementos en desarrollo 17

18 Modo de almacenamiento Multidimensional Modo de almacenamiento MOLAP Medidas y agregados en BBDD OLAP Mejor rendimiento de consultas Latencia ROLAP Medidas en el origen Datos pre-agregados en tablas adicionales en el origen Peor rendimiento, cero latencia HOLAP Agregados OLAP, detalles ROLAP Particiones en grupos de medida Modo de almacenamiento Tabular Mucho más sencillo que en el multidimensional Carga todo el modelo en memoria de forma predeterminada Modos de almacenamiento Modo Vertipaq - memoria Modo DirectQuery consulta datos en origen cuando no hay memoria suficiente Hay funciones DAX no soportadas Particiones de tablas 18

19 BI de Tiempos - DAX AñoAnterior:=CALCULATE(SUM(Cabecera[Importe]); PREVIOUSYEAR(Fecha[Fecha])) MismoPeríodoAñoPasado:=CALCULATE(SUM(Cabecera[Importe]); SAMEPERIODLASTYEAR(Fecha[Fecha])) BI de Tiempos - MDX 19

SQL SQL Server 2012 Modelos analíticos SQL Server 2012 - Demo Conclusiones

Analytics, Reports, Scorecards, Dashboards, Custom Apps BI Semantic Model

20 SQL SQL Server 2012 Modelos analíticos SQL Server Demo Conclusiones Un modelo para todas las experiencias de usuario final Client Tools Analytics, Reports, Scorecards, Dashboards, Custom Apps BI Semantic Model Data Sources Databases, LOB Applications, OData Feeds, Spreadsheets, Text Files 20

21 SQL SQL Server 2012 Office 2013 Muchas gracias XI Encuentro Danysoft en Microsoft Ana María Bisbé York

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