Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. - Sesión 5 -

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1 Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos - Sesión 5 - Juan Alfonso Lara Torralbo 1

2 Índice de contenidos Data Warehouse Modelo multidimensional Diagrama en estrella Copo de nieve Data marts OLAP Implementación Ejemplo de un almacén de datos Actividad. Reproducción del ejemplo en MySQL 2

3 Data Warehouse (I) Las empresas e instituciones han almacenado grandes cantidades de información a lo largo de los años Información almacenada en estructuras que dan soporte a la operativa diaria Deseo de extraer conocimiento de los datos Se necesita una estructura específica pensada para el análisis Almacén de datos (Data Warehouse) 3

4 Data Warehouse (II) Se parte de las fuentes de datos Se realiza un proceso de Extracción, Transformación y Carga (ETL, Extraction, Transformation and Load) El resultado final es el Data Warehouse 4

5 Proceso ETL: Data Warehouse (III) Unificación de unidades de medida. Por ejemplo, cuando las fuentes trabajan con unidades diferentes de monedas (, $, etc.), de temperaturas (ºC y ºF), etc. Tratamiento de los valores erróneos en las fuentes. Por ejemplo, no tiene sentido que el día de una fecha sea mayor a 31. En este caso, se pueden obviar los valores erróneos y no volcarlos al almacén, o bien, intentar recuperarlos. Tratamiento de valores ausentes (missing values) en las fuentes. Un procedimiento típico, en este caso, es estimar aquellos valores que, por alguna causa, aparecen vacíos. Tratamiento de valores atípicos en las fuentes. Los valores atípicos suelen ser contraproducentes para el análisis, ya que pueden llegar a desvirtuar los modelos resultantes del mismo. Normalización de valores, para llevar los diferentes atributos a una misma escala, evitando así, la preponderancia de unos atributos sobre otros. 5

6 Data Warehouse (IV) Posibles usos para un Data Warehouse: Sistemas de apoyo a la decisión. Herramientas de reporting (generación de informes). Herramientas OLAP. Herramientas de minería de datos. 6

7 Modelo multidimensional (I) Antes de implementar, es necesario diseñar Hay que hacerse dos preguntas fundamentales: Cuál es el elemento central del análisis que se desea realizar? Qué datos adicionales a dicho elemento resultarían de interés para complementar y enriquecer dicho análisis? La primera dará como resultado el HECHO La segunda, las DIMENSIONES 7

8 Modelo multidimensional (II) Ejemplo: Se desea construir un data warehouse para analizar los datos relativos a los accesos de los estudiantes a los recursos de una plataforma virtual de aprendizaje Cuál es el elemento central del análisis que se desea realizar? ACCESO Qué datos adicionales a dicho elemento resultarían de interés para complementar y enriquecer dicho análisis? RECURSO, AULA, MOMENTO, ESTUDIANTE 8

9 Diagrama en estrella 9

10 Diagrama en copo de nieve 10

11 Data Marts En ocasiones, es posible querer analizar más de un aspecto relativo a una empresa u organización En otras palabras Varios HECHOS Cada hecho, tendrá sus dimensiones y conformará su propio esquema (en estrella o en copo de nieve) El almacén definitivo estará compuesto por la unión de todos esos esquemas particulares, que se denominan, Data Marts 11

12 OLAP (I) Además de para Data Mining, los almacenes suelen ser utilizados para consultas (agregadas, normalmente), en tiempo real (OLAP) El almacén se ve como un cubo n-dimensional, donde el valor de cada celda es el valor del hecho para esa combinación de valores de las dimensiones 12

13 OLAP (II) - Consultas Slice: Consiste en tomar un subconjunto rectangular de un cubo eligiendo un valor concreto para una de las dimensiones, dando lugar a un nuevo cubo con una dimensión menos. Continuando con el ejemplo anterior, se podrían tomar las ventas de cada producto en cada instante, en una ciudad determinada, por ejemplo, Madrid. Dice: Consiste en crear un subcubo especificando valores determinados en varias dimensiones. Por ejemplo, se podrían tomar las ventas de productos ocurridas en 2012 y 2013, en las ciudades con más de habitantes. Drill-down: Consiste en navegar desde una vista con menor detalle a otra con más nivel de detalle en las dimensiones. Por ejemplo, se podría tener una visión de las ventas a nivel de cada año, y pasar a otra visión a nivel de ventas por día. 13

14 OLAP (III) Consultas (cont.) Roll-up: Esta operación consiste en agrupar los datos a lo largo de una dimensión, con el objetivo de calcular totales u otros valores estadísticos (media, moda, máximo, etc.). Por ejemplo, se podría tener una vista con los totales de ventas de productos por ciudad, agrupando todos los datos de la dimensión tiempo. Pivot: Consiste en rotar el cubo para obtener diferentes perspectivas de los datos. Por ejemplo, el cubo de la figura 4, en el que las dimensiones producto y ciudad son las más visibles, podría rotarse para poder tener una vista más clara de la dimensión tiempo. 14

15 Implementación (I) MOLAP (Multidimensional OLAP). Según este enfoque, los data warehouse se implementan sobre una base de datos multidimensional, en la que existe una única tabla con una columna para cada hecho y con una columna para cada dimensión del esquema a almacenar. ROLAP (Relational OLAP). En este caso, los data warehouse se implementan sobre una base de datos relacional. HOLAP (Hybrid OLAP). Esta alternativa utiliza una base de datos multidimensional para almacenar alguna información, mientras que el resto se almacena en una base de datos relacional. 15

16 Implementación (II) Ejemplo ROLAP modelo enriquecido 16

17 Ejemplo Ver código fuente de ejemplo para el almacén de acceso a recursos en un aula virtual Script de creación de tablas: Estudiante, Aula, Recurso, Tiempo y Acceso Script de inserciones de ejemplo (en un entorno real, esos datos sería recopilados de las fuentes de origen) Script con 3 consultas de interés de tipo OLAP Todo en SQL utilizando el SGBD MySQL En la siguiente actividad, veremos como se carga todo en MySQL 17

18 Actividad. Reproducción del ejemplo en MySQL El profesor irá implementando el almacén de ejemplo en MySQL con los scripts disponibles. Los estudiantes irán siguiendo (en grupos) al profesor, que revisará el resultado final. 18

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