Oracle Database 11g para almacén de datos e inteligencia empresarial

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1 Documento técnico de Oracle Abril de 2011 Oracle Database 11g para almacén de datos e inteligencia empresarial

2 Introducción Oracle Database 11g es una plataforma completa de base de datos para almacén de datos e inteligencia empresarial que combina rendimiento y escalabilidad líder en el sector, análisis con gran capacidad de integración, calidad de datos e integración incorporada en una plataforma única, que se ejecuta en una infraestructura en mallas confiable y económica. Oracle Database 11g proporciona funciones de primera clase para el almacén de datos y los almacenes de datos especializados (data marts) con una escalabilidad probada a cientos de terabytes y un rendimiento récord. También proporciona una plataforma exclusivamente integrada para los análisis. Al incorporar OLAP, funciones de extracción de datos y capacidades estadísticas directamente en la base de datos, Oracle ofrece toda la funcionalidad de los motores analíticos independientes con la confiabilidad, seguridad y escalabilidad empresarial de Oracle Database. Oracle Database 11g también es un componente central de Oracle Exadata Database Machine, una configuración completa para el almacenamiento de datos que incluye servidores, almacenamiento, redes y software. Oracle Exadata ofrece un rendimiento extremadamente alto y es masivamente escalable, seguro y redundante. Este documento técnico proporciona un resumen de las capacidades de Oracle para el almacén de datos y aborda las funciones y tecnologías clave mediante las cuales los sistemas de almacén de datos e inteligencia empresarial basados en Oracle integran fácilmente la información, realizan consultas rápidas, escalan a volúmenes de datos muy grandes y analizan cualquier dato. 1

3 Hardware La base de una solución de almacén de datos de excelencia es una infraestructura de hardware escalable de alto rendimiento. Uno de los desafíos de los almacenes de datos ha sido ofrecer el ancho de banda de I/O necesario para las consultas a gran escala, especialmente con el aumento continuo de los volúmenes de datos y las cargas de trabajo del usuario. La arquitectura de Oracle Exadata proporciona una solución de almacenamiento exclusivamente optimizada para los almacenes de datos que ofrece beneficios de rendimiento en orden de magnitud para consultas a los almacenes de datos de gran escala. La tecnología que proporciona estos beneficios de rendimiento es la combinación de una malla de almacenamiento masivamente paralela de alto ancho de banda asociada con la capacidad exclusiva de "escaneo inteligente" del software Exadata Storage Server, que realiza el procesamiento SQL en un servidor de almacenamiento y reduce en gran medida la cantidad de tráfico de I/O entre los servidores de almacenamiento y los servidores de bases de datos. Oracle Exadata Storage Server Oracle Exadata Storage Server es un dispositivo de almacenamiento de base de datos con tecnología Exadata Storage Server, un software que se ejecuta en el hardware de Sun. El hardware de Exadata Storage Server se seleccionó con sumo cuidado para cubrir las necesidades de procesamiento en las consultas de alto rendimiento. El servidor de almacenamiento está preconfigurado con: dos procesadores Intel de seis núcleos, doce discos, cuatro tarjetas flash, conectividad InfiniBand de doble puerto, una tarjeta de administración para acceso remoto y todo el software preinstalado. Además, puede instalarse en un bastidor típico de 19 pulgadas. Oracle Exadata Storage Server 2

4 Oracle Exadata Database Machine Oracle Exadata Database Machine es un almacén de datos de rendimiento extremo que utiliza servidores Exadata Storage Server y hardware avanzado de Sun estándar en el sector. Al estar diseñado para almacenes de datos grandes de varios terabytes con cargas de trabajo intensas de I/O, Oracle Exadata Database Machine es un paquete completo de software, servidores y almacenamiento optimizado y configurado de forma previa, que resulta simple y rápido de implementar. La introducción de Oracle Exadata Database Machine X2-8, que se suministra completo con dos servidores de bases de datos de 8 sockets, 14 servidores Oracle Exadata Storage Server y conmutadores InfiniBand, amplía la familia de Exadata Database Machine y ofrece a los clientes una plataforma de consolidación ideal para aplicaciones muy grandes de OLTP y almacén de datos. Oracle Exadata Database Machine X2-2 (anteriormente V2) incluye 8 servidores de bases de datos de 6 sockets, 14 servidores Oracle Exadata Storage Server y conmutadores InfiniBand. Además, se encuentra disponible en diversas configuraciones que abarcan desde un cuarto de bastidor hasta un bastidor completo de 42 unidades. Oracle Exadata Database Machine está diseñado para alojar hasta 150 TB de datos de usuario sin comprimir e incluye el siguiente hardware: X2-2: ocho servidores Oracle Database SunFire X4170 M2 X2-8: dos servidores Oracle Database SunFire X4800 Tanto el modelo X2-2 como el X2-8: Catorce servidores Exadata Storage Server (SAS o SATA) Toda la infraestructura InfiniBand requerida (HCAs, conmutadores y cables) para la comunicación entre el servidor de bases de datos y Exadata Storage Server Conmutador Ethernet para comunicación de Database Machine a clientes u otros sistemas informáticos Hardware de teclado, unidad de visualización o de video y mouse (KVM) Todo incluido en un bastidor estándar único de 42 U y 19 pulgadas 3

5 Con una metodología de bloques de construcción, Exadata Oracle Database Machine ofrece una forma fácil y rápida de escalar. A medida que se agregan gradualmente nuevos bastidores de Oracle Database Machine a un sistema, aumenta la capacidad de almacenamiento y el rendimiento del sistema; un sistema de dos bastidores simplemente es dos veces más potente que uno de un solo bastidor. La escalabilidad es simple: cada Oracle Database Machine adicional se conecta a la interconexión InfiniBand en los bastidores existentes y Oracle reequilibra automáticamente la base de datos para que utilice completamente la potencia de procesamiento y almacenamiento de todos los bastidores. Para configuraciones más pequeñas, Oracle ofrece Oracle Exadata Database Machine X2-2 Half Rack y Quarter Rack; Half Rack es un sistema cuyo tamaño es exactamente la mitad de una instancia de Database Machine de bastidor completo, con cuatro servidores de bases de datos y siete servidores Exadata Storage Server, mientras que Quarter Rack es un sistema con dos servidores de bases de datos y tres servidores Exadata Storage Server. La familia Exadata ofrece las capacidades de hardware escalable destinadas a proporcionar el ancho de banda requerido para las aplicaciones de almacén de datos de alto rendimiento. Esta solución complementa el sofisticado software de Oracle Database 11g, con su amplio conjunto de algoritmos de procesamiento de consultas, análisis avanzado y sólidas capacidades de integración de datos que se analizan a continuación. Rendimiento Oracle ofrece optimizaciones de rendimiento para cada tipo de entorno de almacén de datos. Las cargas de trabajo de los almacenes de datos suelen ser complejas, con diferentes usuarios que ejecutan operaciones muy distintas, con diferentes expectativas y requerimientos para el rendimiento de las consultas. Oracle satisface las demandas de rendimiento de los almacenes de datos ya que proporciona: Un amplio conjunto de técnicas para la optimización del rendimiento en cada tipo de consulta y carga de trabajo: Indexado avanzado y técnicas de consolidación para obtener tiempos de respuesta por debajo del segundo en la elaboración de informes y las consultas de cuadros de mando Optimización de consultas en esquema de estrella y visualizaciones materializadas basadas en OLAP para lograr consultas dimensionales Métodos de acceso a consultas escalables en paralelo para procesar grandes volúmenes de datos detallados Alto ancho de banda de I/O, con optimizaciones de bases de datos a nivel de almacenamiento en Exadata 4

6 Un administrador de recursos sofisticado para garantizar el rendimiento incluso en bases de datos con cargas de trabajo complejas y heterogéneas. Database Resource Manager permite que los usuarios finales se organicen en "grupos de consumidores de recursos" y, en cada grupo, el administrador de bases de datos pueda establecer políticas para regir la cantidad de recursos de CPU y de I/O que pueden utilizarse, así como especificar políticas para la regulación de consultas proactivas y la colocación de consultas en la cola. Con Database Resource Manager, Oracle ofrece las capacidades para garantizar que el almacén de datos pueda cumplir el acuerdo SLA de rendimiento en todos los usuarios. Un modelo exclusivo y patentado de consistencia de lectura para garantizar que las cargas de datos nunca afecten el rendimiento de las consultas. Oracle resuelve los desafíos de acceso simultáneo a través de una tecnología denominada "consistencia de lectura de múltiples versiones"; esta exclusiva tecnología ha sido la base del modelo de concurrencia de Oracle durante más de 15 años. La consistencia de lectura de múltiples versiones garantiza que el usuario siempre tenga una visión consistente de los datos solicitados. Si otro usuario cambia los datos subyacentes durante la ejecución de las consultas (como una actualización de suministro gradual de una tabla de almacén de datos grande), Oracle mantiene una versión de los datos tal como se encontraban en el momento que comenzó la consulta. Los datos devueltos a la consulta siempre reflejan el estado de la base de datos (incluidas todas las transacciones comprometidas) en el momento en que se envió la consulta, sin importar que se estén realizando otras actualizaciones durante la ejecución de la consulta. Con esta tecnología, Oracle está posicionado de manera única para manejar cargas de datos casi en tiempo real dentro de entornos de almacenes de datos. Paquetes de administración para automatizar el continuo ajuste de rendimiento de un almacén de datos. Oracle Exadata posee tres innovadoras capacidades de rendimiento: "Escaneos inteligentes" de Exadata En el almacenamiento tradicional, toda la inteligencia de bases de datos reside en los servidores de bases de datos. Sin embargo, Exadata ofrece inteligencia de bases de datos incorporada en los servidores de almacenamiento. Esto permite que las operaciones de base de datos, y específicamente el procesamiento SQL, aprovechen tanto los servidores de almacenamiento como los servidores de bases de datos para mejorar ampliamente su rendimiento. La función clave se llama "Escaneos inteligentes", una tecnología que consiste en descargar parte del procesamiento intensivo de datos en Exadata Storage Server. La mayoría de las consultas SQL a los almacenes de datos de gran escala funcionan sólo en un subconjunto de las filas y columnas de las tablas (por ejemplo, una consulta que busca las transacciones de venta de los clientes que adquirieron un grupo específico de productos). Con los escaneos inteligentes, si el usuario desea calcular los resultados finales, se envía de regreso a los servidores de bases de datos sólo la cantidad relevante de filas y columnas, generalmente una 5

7 cantidad de datos relativamente pequeña. Al utilizar los índices de almacenamiento, los escaneos inteligentes identifican las secciones de datos relevantes sin acceder en ningún momento a la tabla completa. A continuación, los escaneos inteligentes ejecutan el filtrado básico de filas (la evaluación de predicados de cláusulas WHERE) y de columnas (la evaluación de la lista SELECT) en Exadata Storage Server, y leen las secciones de datos relevantes del disco o la tarjeta flash. Si una consulta requiere el escaneo de una tabla de 1 TB, los servidores Exadata Storage deben escanear físicamente menos de 1 TB y sólo los datos relevantes (con frecuencia, sólo algunos GB o menos) se envían a las bases de datos para el posterior procesamiento SQL. Los escaneos inteligentes pueden mejorar el rendimiento de las consultas extensas en orden de magnitud y, en conjunto con el ancho de banda de I/O ampliamente superior de la arquitectura de Exadata, ofrecen un rendimiento líder en el sector para consultas a gran escala. Índice de almacenamiento de Exadata Los índices de almacenamiento de Exadata, completamente automáticos y transparentes, mantienen los valores mínimos y máximos de las columnas en las tablas que residen en el servidor de almacenamiento. Cuando se envía una consulta para seleccionar datos que cumplen una determinada condición, el software Exadata examina el índice de almacenamiento para determinar si el valor de la columna de la consulta está fuera del rango mínimo y máximo con el fin de evitar una operación de I/O de escaneo. Muchas operaciones de consulta se ejecutan significativamente más rápido, ya que gran cantidad de las operaciones de I/O se reemplazan de forma automática por algunas búsquedas. Compresión híbrida en columnas de Exadata Oracle Exadata Storage Server también admite una nueva tecnología de compresión híbrida en columnas que ofrece un índice de compresión hasta 10 veces mayor sin pérdida de rendimiento en las consultas. Asimismo, en el caso de datos exclusivamente históricos, se puede usar un nuevo nivel de archivo de compresión híbrida en columnas que brinda un índice de compresión hasta 40 veces mayor. La compresión híbrida en columnas es un nuevo método para organizar la forma en que se almacenan los datos. En lugar de almacenarse en filas tradicionales, los datos se agrupan, ordenan y almacenan de una columna a la vez. Este tipo de formato ofrece un mayor grado de compresión en los datos que se cargan en tablas para consultas de almacenes de datos. Además, es posible utilizar diferentes técnicas de compresión en distintas particiones dentro de una tabla. 6

8 Ejecución paralela en la memoria La ejecución paralela es una de las tecnologías fundamentales que permiten que las organizaciones administren y accedan a decenas o incluso cientos de terabytes de datos. Es la capacidad de aplicar varios recursos de CPU y de I/O en la ejecución de una sola operación de base de datos. Si bien Oracle Database siempre ha aprovechado la memoria para mejorar el rendimiento de las consultas a través de la caché de búfer y otras técnicas, la creciente cantidad de nodos en los entornos de Real Application Clusters compatibles con mallas y el menor costo de la memoria están aumentando significativamente la cantidad de memoria disponible para los almacenes de datos a gran escala, con cantidades totales de memoria que alcanzan hasta cientos de GB o algunos TB. La función de ejecución paralela en la memoria de Oracle aprovecha la cantidad total de memoria disponible en los sistemas de gran tamaño y ofrece paralelismo en la memoria a lo largo de todos los clústeres. En el tiempo de ejecución, cada uno de los nodos activos en un clúster guarda en la caché un subconjunto de los datos que se procesan en paralelo; las operaciones en paralelo subsiguientes que acceden a los mismos objetos de gran tamaño aprovechan la caché de todos los nodos activos. Esto no sólo minimiza los recursos de I/O necesarios para satisfacer una determinada consulta empresarial, sino que también mejora significativamente el tiempo de ejecución de las consultas individuales y la carga de trabajo general que un sistema puede manejar. La ejecución paralela en la memoria es complementaria con la tecnología de "escaneo inteligente" de Exadata y combina lo mejor de ambas: de forma automática, la base de datos sólo considera los objetos para la ejecución paralela en la memoria que pueden albergarse de forma completa o en gran medida en la memoria disponible; siempre que el volumen de datos supere significativamente la memoria disponible, se ejecutará el procesamiento de "escaneo inteligente" de Exadata, ya que es más beneficioso que procesar la operación parcialmente en la memoria. Visualizaciones materializadas basadas en OLAP Durante mucho tiempo, los métodos convencionales de ajuste del rendimiento para los esquemas de estrella dentro de los almacenes de datos han implicado el uso de tablas de resumen (o visualizaciones materializadas). Con este enfoque, el rendimiento de las consultas se ve mejorado al calcular previamente uno o varios resúmenes y almacenar esos resúmenes en el almacén de datos. Estos resúmenes son completamente transparentes para la aplicación, dado que la base de datos brinda capacidades de "reescritura de consultas" en las cuales se reescribe una consulta frente a un conjunto base de tablas de esquema de estrella para acceder a los datos de resumen. Un desafío en las visualizaciones materializadas es que un esquema de estrella único puede tener miles o incluso millones de consolidaciones posibles que se podrían almacenar como tablas de resumen. No es práctico crear una visualización materializada para cada consolidación posible; la utilización del espacio y los costos de mantenimiento serían demasiado altos. Sin embargo, este escenario se puede resolver con las visualizaciones materializadas basadas en OLAP. Una visualización materializada basada en OLAP aprovecha las estructuras de datos de OLAP, en las que todas las consolidaciones posibles se pueden recuperar rápidamente. De esta manera, un esquema de estrella con una visualización materializada basada en OLAP ofrece el rendimiento de un esquema de estrella con 7

9 miles de visualizaciones materializadas relacionales, pero con un solo cubo OLAP fácil de administrar que está altamente comprimido y brinda capacidades de actualización eficientes. Esta aplicación de la tecnología OLAP para las cargas de trabajo de almacenes de datos con propósitos generales es exclusiva de Oracle. Si bien era posible acceder a las soluciones OLAP anteriores mediante una API basada en OLAP, Oracle OLAP ofrece los beneficios de rendimiento de OLAP a todos los usuarios de los almacenes de datos que usen cualquier herramienta basada en SQL. Escalabilidad El tamaño de los almacenes de datos más grandes está creciendo exponencialmente. En la actualidad, cada vez más procesos de negocios se vuelven completamente automatizados y se recopilan más datos con mayores niveles de detalle, de manera que estos aumentos en el volumen de datos no muestran signos de reducción. Oracle Database 11g ofrece cuatro capacidades clave para brindar escalabilidad: particionamiento, compresión, agrupación en clústeres y paralelismo. Particionamiento Oracle Partitioning es esencial para la administración de grandes bases de datos. Ofrece una técnica para "dividir y conquistar" que permite administrar grandes tablas en la base de datos, especialmente a medida que dichas tablas crecen. Aunque una base de datos contenga el doble de datos que el año anterior, los usuarios finales no pueden tolerar que la aplicación funcione el doble de lento, la base de datos no dispone del doble de tiempo para completar el mantenimiento y el procesamiento de lotes, y los administradores de TI no pueden duplicar el presupuesto de hardware para el almacén de datos. El particionamiento es la característica que permite que una base de datos se escale para conjuntos de datos muy grandes, pero se mantenga un rendimiento constante, sin aumentar demasiado los recursos administrativos o de hardware. El particionamiento desglosa las tablas grandes en partes más pequeñas y permite así el mantenimiento de ventanas para la administración de datos y múltiples consultas de usuarios finales en un nivel de rendimiento constante incluso a medida que aumentan los datos. Oracle lidera el sector de tecnologías de particionamiento integrales, con nueve métodos para particionar tablas, junto con la capacidad para que los administradores de bases de datos (DBAs) definan esquemas de particionamiento personalizados, un amplio conjunto de comandos administrativos para las tablas particionadas y un asesor de partición para guiar a los administradores en la mejor forma de implementar el particionamiento. 8

10 El particionamiento también permite estrategias ILM ("Administración del ciclo de vida de la información") dentro de las bases de datos de Oracle. Una sola tabla, al estar particionada, se puede distribuir entre múltiples capas de almacenamiento. Los datos antiguos, a los que se accede con menor frecuencia y que corresponden a particiones más antiguas, se pueden almacenar en dispositivos de almacenamiento menos costosos. En el caso de las bases de datos grandes, este enfoque puede brindar importantes ahorros en los costos. Compresión Las capacidades de compresión se utilizan dentro de cada almacén de datos de gran tamaño. Dado que los clientes buscan almacenar volúmenes de datos más grandes, la compresión es una solución natural. Gracias a las nuevas técnicas de compresión, Oracle 11g versión 2 lleva la compresión de bases de datos al siguiente nivel. Oracle ofrece la capacidad de comprimir todas las tablas de un almacén de datos: Compresión "OLTP": como la tecnología de compresión de tablas original de Oracle, esta técnica proporciona un índice de compresión típico de 3:1 para almacenes de datos, prácticamente sin impacto negativo en el rendimiento de las consultas. Esta técnica de compresión permite realizar actualizaciones eficientes que admiten incluso la compresión de tablas de almacenes de datos con "suministro gradual" o que se actualizan con frecuencia. Compresión de "tablas de almacenes": basada en la compresión híbrida en columnas de Exadata, esta técnica proporciona un índice de compresión típico de hasta 10:1 para almacenes de datos, prácticamente sin impacto negativo en el rendimiento de las consultas. Compresión de archivos: basada en la compresión híbrida en columnas de Exadata, esta técnica proporciona un índice de compresión típico de hasta 40:1 para almacenes de datos, pero genera compensaciones en el rendimiento de las consultas. Real Application Clusters Real Application Clusters (RAC) permite que una base de datos única escale a través de servidores múltiples. Para el almacén de datos, RAC ofrece una solución para "escalar horizontalmente" con el fin de aumentar la capacidad a cientos de CPU. La arquitectura de RAC proporciona beneficios únicos para el almacén de datos de Oracle. Además de la capacidad de agregar potencia informática adicional a un sistema de almacén de datos, RAC ofrece una alta disponibilidad frente a la falla de nodos. RAC también brinda un gran nivel de flexibilidad para administrar múltiples cargas de trabajo dentro de una sola base de datos. Al usar los "servicios RAC", es posible asignar diferentes aplicaciones a servicios por separado, lo que a su vez se puede ejecutar en nodos separados de un clúster. Por ejemplo, los usuarios de almacenes de datos especializados (data mart) se podrían asignar a un conjunto de nodos, mientras que las operaciones ETL se podrían asignar a otro conjunto de nodos. Una ventaja clave de RAC es la capacidad de cambiar y ajustar dinámicamente estas cargas de trabajo. 9

11 Se podrían asignar más nodos al procesamiento ETL de forma fácil y dinámica durante la noche, por ejemplo, mientras se reasignan estos nodos al procesamiento de consultas durante el día. Paralelismo El paralelismo es la capacidad de aprovechar múltiples procesadores en la ejecución de una sola operación de base de datos. La arquitectura de ejecución paralela y escalable de Oracle se ajusta dinámicamente para satisfacer las demandas de todos los usuarios. Para operaciones grandes, Oracle pone en paralelo las operaciones de base de datos en todos los nodos y CPU disponibles. Para operaciones más pequeñas, Oracle ajusta dinámicamente el paralelismo a fin de maximizar el rendimiento general del sistema mientras Database Resource Manager garantiza que las operaciones de alta prioridad continúen obteniendo los recursos adecuados. Análisis Las tecnologías como OLAP, las estadísticas y la extracción de datos no son nuevas para el almacén de datos y la inteligencia empresarial. Sin embargo, los productos de OLAP normalmente tienen su propio motor de cálculo, los productos de estadística tienen su propio motor de datos y los productos de extracción de datos tienen sus propios motores de extracción. En resumen, un entorno de inteligencia empresarial en la totalidad de la empresa mantendría al menos cuatro tipos diferentes de "motores de datos", cada uno con sus propios servidores, sus propias copias de los archivos, su propia infraestructura de administración, su propia administración de seguridad y su propia infraestructura de alta disponibilidad. Cada motor tiene su propia API y su propio conjunto de herramientas para desarrolladores y para usuarios finales. La complejidad y el costo de replicar pilas completas de tecnologías de inteligencia empresarial (BI) son significativos. Oracle Database ofrece un enfoque completamente diferente al integrar OLAP, la extracción de datos y las estadísticas dentro del motor de base de datos. En lugar de mover los datos de un almacén de datos a otros motores analíticos para realizar un análisis más profundo, Oracle ha incorporado los algoritmos analíticos avanzados en su base de datos, donde residen los datos. Además, Oracle ofrece acceso SQL a todos sus análisis, de manera que puedan implementarse con cualquier herramienta basada en SQL o cualquier entorno de aplicaciones. Más allá de las considerables ventajas que representa la consolidación de la arquitectura de datos internos de un entorno de inteligencia empresarial, la integración de los análisis dentro de Oracle Database proporciona un gran número de ventajas que no están disponibles en entornos independientes. Por ejemplo, su servidor OLAP independiente puede escalar a cientos de CPU o clústeres de servidores? Con qué facilidad se integra su motor de extracción de datos con el servidor de autenticación de usuarios? Puede implementar de manera transparente todas sus políticas para la seguridad de datos? Con qué facilidad puede integrar los resultados de los análisis estadísticos con sus datos de almacenes de datos? En Oracle Database, todos estos problemas se solucionan simplemente gracias a la gran integración de OLAP, la extracción de datos y las estadísticas. 10

12 Extracción de datos Oracle Data Mining es un poderoso software incorporado en Oracle Database que permite descubrir nuevos conocimientos ocultos en los datos. Oracle Data Mining ayuda a las empresas a abordar sus mejores clientes, detectar y prevenir fraudes, descubrir los atributos más influyentes que afectan a los indicadores clave de rendimiento (KPIs) y encontrar nueva información valiosa oculta en los datos. Oracle Data Mining ayuda a los profesionales técnicos a encontrar patrones en los datos, identificar los atributos clave, descubrir nuevos clústeres y asociaciones, y develar conocimientos valiosos. Para abordar estos problemas de negocios, Oracle Data Mining permite que las compañías busquen información nueva en sus datos usando un amplio rango de algoritmos avanzados. Los algoritmos de extracción de datos son técnicas de aprendizaje automático para analizar datos y descubrir patrones y relaciones. Oracle proporciona múltiples algoritmos, dado que diferentes algoritmos son efectivos para diferentes tipos de análisis y distintos problemas de negocios. La mayoría de los algoritmos de extracción de datos se pueden separar en técnicas de extracción de datos con "aprendizaje supervisado" y "aprendizaje no supervisado". El aprendizaje supervisado requiere que el analista de datos identifique un atributo objetivo o una variable dependiente (por ejemplo, clientes que adquirieron un producto específico). La técnica de aprendizaje supervisado luego examina cuidadosamente los datos para encontrar patrones y relaciones entre otros atributos y el atributo objetivo (por ejemplo, las características que indican si un cliente potencial tiene posibilidades de comprar un producto específico). Los algoritmos de aprendizaje supervisado con Oracle Data Mining incluyen Naïve Bayes, árbol de decisiones, modelos lineales generalizados y máquinas de vectores soporte. La otra gran categoría de algoritmos de extracción de datos es para el "aprendizaje no supervisado". En estos escenarios, no existe un "atributo objetivo"; en cambio, los algoritmos de extracción de datos buscan asociaciones y clústeres en los datos independientemente de cualquier objetivo de negocios definido a priori. Estos algoritmos incluyen el agrupamiento en clústeres k-means mejorado, agrupamiento en clústeres de partición ortogonal, reglas de asociación (análisis de la cartera de mercado) y factorización de matrices no negativas. Oracle Data Mining incluye Oracle Data Miner, una interfaz gráfica de usuario para el análisis de datos que tiene el fin de crear, evaluar y aplicar modelos de extracción de datos. Oracle Data Miner guía el análisis de datos a través del proceso de extracción de datos con total flexibilidad y presenta los resultados en formatos gráficos y tabulares. Oracle Data Miner puede generar el código PL/SQL asociado con una actividad de extracción. La función Escaneos inteligentes de Exadata descarga todas las funciones de puntuación de la extracción de datos; en consecuencia, se reduce la utilización de CPU del servidor de bases de datos y se observa un rendimiento hasta 10 veces mejor. 11

13 OLAP Oracle OLAP es un motor completo de procesamiento analítico en línea (OLAP) incorporado en Oracle Database. Oracle OLAP optimiza los almacenes de datos ya que mejora el rendimiento de las consultas (como se mencionó en la sección de rendimiento) y agrega contenido analítico enriquecido. La característica principal de Oracle OLAP son los cubos. Al ser administrado dentro de la base de datos Oracle, esta estructura de datos almacena los datos en un formato multidimensional altamente optimizado. Los cubos proporcionan almacenamiento escalable y comprimido para datos dimensionales, rápida actualización incremental, rápido rendimiento en las consultas y la capacidad de computar o almacenar cálculos analíticos avanzados. La estrategia de Oracle con Oracle OLAP es incorporar estas ventajas clave de OLAP al almacén de datos. Esto se logra al exponer las capacidades clave de Oracle OLAP mediante SQL estándar, para que cualquier herramienta de inteligencia empresarial u otra aplicación basada en SQL pueda aprovechar OLAP. Las características clave de integración de SQL incluyen la capacidad de acceder a los cubos de OLAP mediante la visualización de SQL, lo que expone un cubo multidimensional como un conjunto de tablas dimensionales y tablas de datos; las visualizaciones materializadas basadas en cubos, que permiten que los cubos de OLAP se usen como visualizaciones materializadas; la integración de diccionario de datos para que las herramientas de consulta basadas en SQL y los desarrolladores de SQL puedan identificar rápidamente todos los cubos y sus atributos; y la integración de las rutas de acceso a los cubos dentro del optimizador de Oracle. Integración La arquitectura de la información actual es mucho más dinámica que algunos años atrás. Las empresas ahora requieren más información y la necesitan con mayor rapidez. Además, brindan más oportunidades de análisis a un grupo de usuarios y aplicaciones cada vez más amplio. Oracle Warehouse Builder y Oracle Data Integrator Para satisfacer estos requisitos comerciales, Oracle Database 11g incluye una herramienta líder para la integración de datos, Oracle Warehouse Builder (OWB). OWB se incluye como característica de base de datos sin costo y está diseñada para permitir que cualquier usuario de Oracle cree de forma eficiente un almacén de datos especializados (data mart) o un almacén de datos de cualquier tamaño. Incluye un repositorio de metadatos multiusuario preparado para empresas, capacidades para el modelado de datos y una amplia variedad de técnicas de transformación y extracción, además del rendimiento y la escalabilidad de una arquitectura "ELT". Las funciones avanzadas de OWB, que anteriormente formaban parte de la opción Enterprise ETL, se han unido en Oracle Data Integrator Enterprise Edition. Oracle Data Integrator no sólo ofrece las capacidades "ELT" que el almacén de datos suele requerir, sino que también ofrece una 12

14 plataforma de integración para toda la empresa que permite incorporar, por ejemplo, servicios de datos habilitados para SOA o alimentaciones de datos basadas en eventos. Actualmente, Oracle incluye las funciones avanzadas de Oracle Data Integrator y Oracle Warehouse Builder como dos componentes de Oracle Data Integrator Enterprise Edition. En el futuro, estos productos se unirán en una sola plataforma tecnológica de integración de datos unificada. Esta estrategia protege completamente todas las inversiones en desarrollo existentes de todos los clientes de integración de datos de Oracle, y ofrece una ruta de actualización sencilla y sin problemas hacia la plataforma unificada para los componentes actuales. Características clave para la integración de bases de datos Oracle Warehouse Builder usa una arquitectura de extracción-carga-transformación (ELT, "extractload-transform"). En lugar de brindar un motor externo para la transformación de datos, OWB ejecuta todas sus transformaciones dentro de una base de datos Oracle aprovechando la escalabilidad y el rendimiento de la plataforma de base de datos. La base de datos Oracle cuenta con un amplio conjunto de capacidades de extracción, carga y transformación. Estas características pueden aprovecharse en OWB, pero pueden utilizarse en cualquier entorno donde los datos estén integrados en un almacén de datos de Oracle. Entre estas características se encuentran: Database Gateways para acceder a sistemas que no sean de Oracle Herramienta de carga para realizar cargas rápidas de datos de archivos planos Extensiones SQL para transformaciones de datos: sentencia MERGE Funciones de tabla: transformaciones paralelas eficientes definidas por el usuario Cambio de la captura de datos por la captura de baja latencia basada en registros desde bases de datos Oracle Conclusión Oracle Database es el líder del mercado en almacenes de datos. Esta base de datos está construida sobre cimientos sólidos de escalabilidad y rendimiento, y ha sido mejorada mediante funciones innovadoras como el modelo exclusivo de consistencia de lectura de Oracle para almacenes de datos en tiempo casi real, una serie de capacidades flexibles y potentes de particionamiento de tablas, la utilización de tecnología OLAP para mejorar los entornos relacionales y el soporte incomparable para arquitecturas de mallas (grid). La combinación de Oracle Database y una malla de almacenamiento de Oracle Exadata ofrece los mayores niveles de rendimiento para las cargas de trabajo intensas de I/O y, con Oracle Exadata Database Machine, Oracle ofrece una solución completa de hardware y software para los almacenes de datos. 13

15 Oracle Database 11g para almacén de datos e inteligencia empresarial Abril de 2011 Autor: George Lumpkin Oracle Corporation Sede mundial 500 Oracle Parkway Redwood Shores, CA EE. UU. Consultas internacionales: Teléfono: Fax: oracle.com Copyright 2009, Oracle y/o sus filiales. Todos los derechos reservados. Este documento se proporciona exclusivamente con fines informativos y sus contenidos están sujetos a cambio sin previo aviso. No se garantiza que el presente documento esté libre de errores, ni tampoco está sujeto a otras garantías y condiciones, ya sean expresadas oralmente o implícitas en la legislación, incluidas garantías y condiciones implícitas de comerciabilidad o adecuación para un propósito en particular. Oracle se exime específicamente de cualquier responsabilidad con respecto al presente documento y tampoco se establece relación contractual directa o indirecta alguna mediante el mismo. El presente documento no podrá reproducirse, ni transmitirse de forma ni por medio alguno, sea éste electrónico o mecánico, para finalidad alguna, sin el expreso consentimiento escrito de Oracle Corporation. Oracle es una marca comercial registrada de Oracle Corporation y/o sus subsidiarias. Los demás nombres pueden ser marcas comerciales de sus respectivos propietarios. 0109

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