UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR

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1 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA DE COMPUTACIÓN DISEÑO Y DESARROLLO DE SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EL SECTOR FINANCIERO Por: Daniel Alejandro Ciuffi Álvarez INFORME DE PASANTÍA Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar como requisito parcial para optar al título de Ingeniero de Computación Sartenejas, octubre de 2012

2 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA DE COMPUTACIÓN DISEÑO Y DESARROLLO DE SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EL SECTOR FINANCIERO Por: Daniel Alejandro Ciuffi Álvarez Realizado con la asesoría de: Tutor Académico: Marlene Goncalves Tutor Industrial: Eduardo Sojo INFORME DE PASANTÍA Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar como requisito parcial para optar al título de Ingeniero de Computación Sartenejas, octubre de 2012

3

4 iv Resumen En el presente proyecto se desarrolló un sistema de extracción, procesamiento y carga de datos financieros desde unas bases de datos de origen hacia una base de datos histórica. Como resultados de la pasantía, se obtuvieron tres productos: un paquete que ejecuta el proceso de extracción, procesamiento y carga de datos, un esquema para la visualización de los datos y un conjunto de reportes correspondientes a distintas vistas de los datos, destinado a los usuarios finales de la aplicación. El desarrollo del proyecto está enmarcado en la fase de desarrollo de la metodología de entrega de servicios de Microsoft, utilizada para proyectos de consultoría, y las herramientas utilizadas fueron el manejador de bases de datos SQL Server 2008 de Microsoft y tres de sus complementos para desarrollo de soluciones empresariales: SQL Analysis Services, SQL Integration Services y SQL Reporting Services.

5 v Índice general Resumen. iv Índice general. v Índice de tablas... viii Índice de figuras ix Lista de abreviaturas x Introducción 1 1. DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA MARCO TEÓRICO Inteligencia de Negocios Almacén de Datos SQL MARCO TECNOLÓGICO SQL Server Servicios adicionales de SQL Server Servicios de Análisis Servicios de Generación de Reportes Servicios de Integración Estudio de Administración de SQL Server Business Intelligence Development Studio. 22

6 vi Programación DESCRIPCIÓN DE LA SOLUCIÓN Bases de datos Generador de datos aleatorios en tablas de origen Procedimiento del aplicativo Efectos Procedimiento del aplicativo Factoring Procedimiento del aplicativo Prestamos Procedimiento del aplicativo Leasing Procedimiento del aplicativo Sobregiros Procedimiento del aplicativo Medios de pago Scripts de carga y transformación de datos Primer script, 00.Universo.sql Segundo script, 02.Factoring.sql Procedimiento para inserción directa sobre la tabla AT04 de SIF Scripts adicionales Extracción y carga Inserción de registros en las tablas de dimensión de la base de datos Prototipo Flujo de datos desde la tabla AT04 de la base de datos SIF hasta la tabla AT04 de la base de datos Prototipo Elaboración del cubo OLAP con Analysis Services mediante la herramienta Business Intelligence Development Studio... 35

7 5.6. Elaboración del paquete de flujo de datos con Integration Services mediante la herramienta Business Intelligence Development Studio vii 5.7. Consulta PRUEBAS Y RESULTADOS 42 Conclusiones y recomendaciones. 44 Referencias 46 A. INFORMACIÓN SOBRE LAS TABLAS DE LAS BASES DE DATOS. 49 B. REGISTROS DE EJEMPLO SUMINISTRADOS POR EL BANCO.. 53 C. PROCEDIMIENTOS PARA LA INSERCIÓN DE DATOS EN LAS TABLAS DE ORIGEN. 62 D. POSIBLES VALORES PARA LOS DATOS ALEATORIOS INSERTADOS EN LAS TABLAS DE ORIGEN.. 79 E. DESCRIPCIÓN DE SCRIPTS DE CARGA Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS.. 87 F. SCRIPTS PARA CREACIÓN Y ELIMINACIÓN DE RESTRICCIONES DE CLAVE E ÍNDICES EN LAS TABLAS DE LA BASE DE DATOS PROTOTIPO G. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE UN DW. 109

8 viii Índice de tablas Tabla 5.1: Cálculos con nombre 37

9 ix Índice de figuras Figura 1.1: Organigrama de Consultoría en Microsoft Venezuela. 4 Figura 3.1: Ejemplo de cubo.. 10 Figura 3.2: Cubo después de pivotaje. 10 Figura 3.3: Cubo después de roll-up 11 Figura 3.4: Cubo después de drill-down. 12 Figura 3.5: Esquema en Estrella. 13 Figura 5.1: Arquitectura de la Solución. 25 Figura 5.2: Modelo de datos del átomo 4 36 Figura 5.3: Montos Vencidos Totales para créditos discriminados por aplicativo (filas) y estado de crédito (columnas), cuya situación de crédito es Litigio (filtro).. 38 Figura 5.4: Montos Vencidos Totales para créditos discriminados por fecha de liquidación (filas) y naturaleza del cliente (columnas) 39 Figura 5.5: Cuotas Vencidas discriminadas para créditos por aplicativo (filas) y situación de crédito (columnas), cuya fecha de cierre está en el año 2012 (filtro) 39 Figura 5.6: Ejemplo del servidor de reportes 40 Figura 5.7: Ejemplo de visualización del cubo en Excel. 41 Figura 6.1: Tiempos de ejecución para el paquete de flujo 42

10 x Lista de abreviaturas EM Engagement Manager, Gerente de Compromisos SUDEBAN Superintendencia de Bancos BI DW Business Intelligence, Inteligencia de Negocios Data Warehouse, Almacén de Datos OLAP SQL Online Analytical Processing, Procesamiento Analítico en Línea Structured Query Language, Lenguaje Estructurado de Consultas ANSI American National Standards Institute, Instituto de Estándares Nacionales de Norteamérica ISO International Organization for Standards, Organización Internacional para Estándares MOLAP ROLAP Multidimensional OLAP, OLAP Multidimensional Relational OLAP, OLAP Relacional MDX MultiDimensional expressions, Expresiones Multidimensionales

11 1 Introducción El presente proyecto de pasantía forma parte de un proyecto de consultoría de Microsoft Venezuela para el BBVA Banco Provincial, dentro de cuyos objetivos se encuentra que el banco pueda contar con históricos de su información financiera y contable. Con el apoyo de este trabajo de pasantía, el banco dispondrá de una herramienta para evaluar su desempeño a lo largo del tiempo y, por lo tanto, para tomar decisiones de negocio futuras. Para ese fin, se ha propuesto la implementación de una solución que permita la extracción de la información financiera y contable desde los sistemas de bases de datos fuentes del banco, el procesamiento de dicha información para ajustarla a un formato que facilite su consulta y su almacenamiento en una base de datos histórica. En el presente proyecto de pasantía, se plantea como objetivo principal el desarrollo de un prototipo que permita la extracción, procesamiento y almacenamiento, tomando como referencia un subconjunto de las bases de datos del banco, relacionado específicamente con la asignación de créditos por parte del banco, y permita la exploración de los datos históricos obtenidos como consecuencia del proceso. El presente informe consta de cinco capítulos. En el primer capítulo, se hace una pequeña descripción de la empresa y se muestra un organigrama del segmento de la empresa en el cual se desarrolló el presente proyecto de pasantía. En el segundo capítulo, se hace una descripción del problema al cual se pretendió dar solución con lo desarrollado en el presente proyecto de pasantía. En el tercer capítulo, se hace una descripción del marco tecnológico, es decir, de las herramientas utilizadas para el desarrollo de la solución. En el cuarto capítulo, se hace una descripción de la solución desarrollada. En el quinto capítulo, se muestran resultados de la ejecución del proceso de extracción, procesamiento y carga para ciertos datos de prueba.

12 CAPÍTULO 1 DESCRIPCIÓN DE LA EMPRESA Microsoft Corporation, establecida en 1975, es una corporación multinacional con sede en Redmond, Washington, E.E.U.U., que desarrolla, fabrica, licencia y apoya un amplio espectro de productos y servicios predominantemente relacionados con computación. [1] Microsoft de Venezuela, filial de Microsoft Corporation, establecida en el año 1991, ha posicionado, desde sus inicios, sus productos y servicios a una gran cantidad de Clientes Corporativos y de Pequeñas y Medianas Empresas, de manera directa o a través de sus socios de negocios. [2] Microsoft de Venezuela está dividida en varios segmentos, con un diverso espectro de campos de acción, relacionados siempre con la tecnología Microsoft y la manera en que esta contribuye a mejorar la eficiencia de los clientes de la compañía, tanto internos como externos. Dado que el proyecto de pasantía presentado en este informe se desarrolla en el segmento de Servicios, y más específicamente en el área de Consultoría perteneciente al mismo, se presenta a continuación una descripción general del segmento y del área de Consultoría. La misión del segmento de Servicios es la de ayudar a los clientes y socios de negocio a realizar su máximo potencial a través de la adopción y el uso productivo de las tecnologías de Microsoft. [3] En otras palabras, el segmento de Servicios de Microsoft de Venezuela es el encargado del despliegue de la tecnología Microsoft en las compañías venezolanas que requieran la implementación, automatización y/o optimización de procesos susceptibles de ello en el seno de sus centros de operación a través de herramientas informáticas.

13 Los servicios del área de Consultoría, a su vez, están diseñados para apoyar a los clientes con la optimización y la implantación de las tecnologías Microsoft. [4] 3 Para la materialización de los servicios de Consultoría, existen tres figuras principales en la subsidiaria. Dichas figuras son los EM (Engagement Manager, Gerente de Compromisos), los gerentes de proyecto y los consultores. [3] Los EM son los encargados de definir, el alcance de los proyectos, los planes de ejecución de los mismos y los presupuestos. Para esto, piden los recursos humanos que consideren necesarios, definen los tipos de los contratos, establecen las órdenes de trabajo, hacen previsiones de ingresos, entre otros. [4] Los gerentes de proyecto, por su parte, son los encargados de la planificación y la organización de los proyectos. Ellos hacen un seguimiento del trabajo de los consultores para asegurar que este se ajuste a los planes trazados previamente, se encargan de las relaciones con los clientes y velan por la satisfacción de los mismos. Además, realizan varias tareas administrativas y llevan un control de la ejecución de los proyectos, haciendo los ajustes que consideren necesarios según lo que dicten las circunstancias. [3] Los consultores son los encargados de la ejecución de las tareas estipuladas para el proyecto. Los mismos deben ejecutar las actividades tal y como fueron planeadas, producir la documentación adecuada, asegurarse constantemente de la calidad del trabajo realizado, colaborar y trabajar de manera armoniosa con el equipo de trabajo, contribuir a la satisfacción del cliente y realizar las tareas administrativas que les sean asignadas, tales como elaboración de reportes de avance, entre otros. [3] El proyecto desarrollado en esta pasantía fue desarrollado bajo la tutoría industrial de un consultor de Microsoft Venezuela. En la Figura 1.1, se muestra un organigrama del área de Consultoría ubicada en el contexto del segmento de Servicios de Microsoft Venezuela.

14 Figura 1.1: Organigrama de Consultoría en Microsoft Venezuela 4

15 CAPÍTULO 2 DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA Para dar cumplimiento a una resolución de la Superintendencia de Bancos, SUDEBAN, el BBVA Banco Provincial necesita generar información financiera y contable bajo un formato y reglas suministradas por dicho ente regulador. La aplicación de dichos formato y reglas debe estar reflejada, finalmente, en un conjunto de archivos de transmisión, llamados Átomos. Los Átomos son archivos de texto plano que se generarán mensualmente y que contendrán distintas visualizaciones de los datos suministrados previamente por el banco. Adicionalmente, el BBVA Banco Provincial necesita poder contar con históricos de su información financiera y contable, con base en los Átomos generados mes a mes, y generar consultas dinámicas y reportes sobre los mismos. En función de la necesidad de BBVA, se ha definido un proyecto entre cuyas áreas de trabajo se encuentra la generación de una arquitectura o plataforma de bases de datos Átomos. La presente pasantía está enmarcada en la labor de la generación de dicha arquitectura para uno de los Átomos, específicamente para el Átomo 4. Dicho Átomo contiene información relacionada con la asignación de créditos por parte del banco. En primer lugar, la solución desarrollada en esta pasantía debe contemplar un repositorio en el cual se almacenen datos originados por el banco, siempre relacionados con los datos históricos que se quieran visualizar en el Átomo 4, es decir, aquellos relacionados con la asignación de créditos. A esto se le ha llamado bases de datos origen. En la solución, debe existir también un conjunto de procesos que se encarguen de extraer los datos de las bases de datos de origen, los transformen a fin de que encajen con el formato definido para el Átomo 4 y los carguen en otra base de datos

16 intermedia. En dicha base de datos intermedia se cargarán los datos del mes más reciente. 6 Debe haber, por último, un proceso que, una vez que el mes más reciente haya terminado y los datos del mismo hayan sido transmitidos a SUDEBAN, lleve estos datos a una base de datos histórica, a partir de la cual se generarán consultas dinámicas y reportes de los históricos de la información financiera y contable.

17 CAPÍTULO 3 MARCO TEÓRICO En el presente capítulo se presentan conceptos y nociones relacionados con los elementos manejados durante el desarrollo del proyecto de pasantía y que se consideran indispensables para la comprensión de lo explicado en los siguientes capítulos. En primer lugar, se hace una pequeña introducción a lo que significa la inteligencia de negocios. Posteriormente, se explican ciertas nociones relacionadas con un almacén de datos. Por último, se hace una pequeña referencia al lenguaje SQL, lenguaje por excelencia para la interacción con bases de datos relacionales Inteligencia de Negocios BI (Business Intelligence, Inteligencia de Negocios) es un término empleado para referirse a un conjunto de tecnologías de soporte a decisiones que permiten a ejecutivos, gerentes y analistas tomar decisiones mejores y más rápidas. [5] Las tecnologías BI proveen vistas históricas, actuales y predictivas de operaciones de negocio. Entre las funciones comunes de las tecnologías de inteligencia de negocio se pueden incluir elaboración de reportes, procesamiento analítico en línea, minería de datos, procesamiento de eventos complejos, gerencia de desempeño de negocio, análisis predictivo, entre otros. [5] El objetivo de la inteligencia de negocios es dar apoyo a, y en consecuencia mejorar, la toma de decisiones concernientes a un negocio. Por lo tanto, un sistema BI puede ser llamado un sistema de soporte a decisiones. La inteligencia de negocios usa tecnologías, procesos y aplicaciones para analizar datos estructurados y, en su mayoría, internos de una compañía y procesos de negocio. [5]

18 8 La inteligencia de negocios puede ser utilizada para varios propósitos en un negocio. En el caso específico del proyecto desarrollado para esta pasantía, se pueden destacar: a. Realización de mediciones relacionadas con cantidades de créditos entregadas por el banco a clientes según el tipo de cliente, el tipo de crédito, la fecha de liquidación del crédito, entre otros. b. Facilidad en el análisis de dichas mediciones. c. Elaboración de una infraestructura de generación de reportes. d. Colaboración entre distintas áreas del banco, consolidando datos provenientes de diversas fuentes para objetivos comunes Almacén de Datos Un DW (Data Warehouse, Almacén de Datos) es un sistema de base de datos y, como tal, posee una colección de información y un software de gestión. Sin embargo, a diferencia de un sistema de base de datos relacional, está concebido para las aplicaciones de toma de decisiones y es utilizado principalmente para la generación de reportes y análisis. Los datos almacenados en el DW son obtenidos de sistemas de bases de datos tradicionales. Dichos datos pueden pasar por bases de datos intermedias para realizárseles operaciones adicionales necesarias para que puedan ser usados en el DW para hacer reportes. [6] Los datos sobre los cuales las tareas de inteligencia de negocios trabajan se encuentran típicamente en los DW. Sin embargo, esto no es necesariamente así. Una definición amplia de BI incluiría elementos como integración de integración de datos, calidad de datos, almacenamiento de datos, gerencia de datos, análisis de contenidos y otros. Sin embargo, es importante ver a la preparación de los datos y al uso de los datos como dos segmentos distintos, si bien relacionados íntimamente, de la inteligencia de negocios. [5]

19 9 Típicamente, un DW utiliza capas de preparación, integración y acceso para albergar sus funciones claves. La capa de preparación almacena los datos en bruto extraídos de cada sistema fuente de datos. La capa de integración realiza la limpieza y la homogeneización de los datos provenientes de las diversas fuentes. Los datos integrados y limpiados son movidos a otra base de datos, en la cual los datos son agrupados y ordenados en grupos jerárquicos. Por ejemplo, si los datos estuviesen relacionados por regiones, estas podrían organizarse según el país al cual pertenecen, y estos a su vez según el continente en el que se ubican. La capa de acceso está pensada para ayudar a los usuarios a recuperar datos. [6] OLAP (Online Analytical Processing, Procesamiento Analítico en Línea) es un término utilizado para describir el análisis de datos complejos desde el almacén de datos. [6] El modelo multidimensional es un modelo ampliamente utilizado para OLAP. En los modelos multidimensionales, se rellenan matrices multidimensionales llamadas cubos de datos, o hipercubos si las mismas tuviesen más de tres dimensiones. [6] Los datos deben estar organizados en el cubo de manera tal que se facilite la ejecución de consultas no predeterminadas de información agregada. En la Figura 3.1, se muestra un ejemplo de un cubo con datos para créditos por trimestre de liquidación del crédito, estado del crédito y naturaleza del cliente. En cada celda del mismo se tienen los datos de un trimestre, estado de crédito y naturaleza de cliente específicos. El cambio desde una orientación dimensional a otra en un cubo se logra fácilmente mediante una técnica llamada pivotaje (o rotación). Por ejemplo, como se muestra en la Figura 3.2, se puede pivotear el cubo para mostrar los datos de créditos por naturaleza del cliente como filas, los datos de créditos por trimestre como columnas y los datos de créditos por estado de crédito en la tercera dimensión.

20 10 Figura 3.1: Ejemplo de cubo Figura 3.2: Cubo después de pivotaje

21 11 Cada elemento de una dimensión podría ser resumido utilizando una jerarquía, si sus características lo permiten. Por ello, es posible la creación de vistas jerárquicas en los modelos multidimensionales. En primer lugar, la visualización roll-up, de compactación, mueve hacia arriba la jerarquía, agrupando en unidades más grandes a lo largo de una dimensión. [6] En la Figura 3.3, se muestra una visualización roll-up que se desplaza desde trimestres hacia semestres. Por otra parte, la visualización drill-down, de descomposición, ofrece la operación contraria, proporcionando una vista más fina. [6] En la Figura 3.4, se muestra una visualización drill-down que se desplaza desde trimestres hacia meses. Figura 3.3: Cubo después de roll-up Para el almacenamiento multidimensional, se necesitan dos tipos de tablas; de dimensión y de hechos. Las de dimensión constan de tuplas de atributos de la dimensión [6], mientras que las de hechos son una agrupación de tuplas, una por

22 cada hecho registrado. [6] Cada hecho contiene variables medidas y son asociadas mediante punteros con las tablas de dimensión, que le dan un contexto. 12 El esquema en estrella es el esquema multidimensional más simple. El esquema en estrella consiste en una tabla de hechos con una única tabla por cada dimensión. [6] Un ejemplo del mismo es mostrado en la Figura 3.5. Figura 3.4: Cubo después de drill-down La tabla de hechos contiene los valores medibles documentados para un evento en específico. Debido a la necesidad recurrente de guardar datos al nivel más atómico posible, generalmente se tiene una cantidad enorme de registros en esta tabla. Por lo tanto, es muy importante pensar bien en el número y el tamaño de los atributos para restringir el tamaño de las tablas y mantener un buen desempeño.

23 13 Las tablas de dimensión, usualmente, tienen pocos registros en comparación con las tablas de hechos. Sin embargo, pueden tener un gran número de atributos para describir los datos de los hechos. Figura 3.5: Esquema en Estrella Los esquemas en estrella están diseñados para optimizar la facilidad de uso por parte de los usuarios y el desempeño de la obtención de datos, minimizando el número de tablas a combinar para llevar a cabo las operaciones. El principal beneficio que ofrece un esquema en estrella es su simplicidad para los usuarios y su facilidad para ser procesado por un sistema de bases de datos, ya que las consultas son escritas con combinaciones sencillas entre las tablas de hechos y un pequeño número de dimensiones. Debido a su enorme volumen, la información contenida en un almacén de datos cambia con menos frecuencia que la contenida en una base de datos transaccional.

24 14 En el proyecto de pasantía, se ha supuesto que la información en el almacén de datos solamente aumenta, por lo que la eliminación o reemplazo de datos en el mismo no está contemplado en el alcance del proyecto. 3.3 SQL SQL (Structured Query Language, Lenguaje Estructurado de Consultas) es un lenguaje de programación diseñado para el manejo de datos en sistemas de administración de datos relacionales. [6] Para poder realizar la consulta, inserción, eliminación y actualización de datos en varias bases de datos contempladas en la solución desarrollada en este proyecto, es necesaria la correcta utilización de SQL, ya que dichos datos van a estar almacenados en un sistema de administración de datos relacional, más específicamente SQL Server SQL fue uno de los primeros lenguajes comerciales que reflejaron el modelo relacional de Edgar F. Codd. [6] A pesar de no apegarse al modelo relacional descrito por Codd, pasó a ser el lenguaje de bases de datos más utilizado. Si bien SQL es descrito como, y es en gran medida, un lenguaje declarativo, es decir, que indica lo que se va a realizar, pero no como lo va a hacer, también incluye elementos procedurales. Después de convertirse en un estándar de la ANSI (American National Standards Institute, Instituto de Estándares Nacionales de Norteamérica) en 1986 y de la ISO (International Organization for Standards, Organización Internacional para Estándares), varias funcionalidades han sido incorporadas a SQL. La operación más común en SQL es la consulta, la cual es llevada a cabo con la declaración SELECT. SELECT recupera filas de la base de datos y permite la selección de una o más filas o columnas de una o más tablas. Un elemento que adquiere especial relevancia para los procesos de extracción, transformación y carga de datos en el presente proyecto es la combinación de tablas,

25 15 especificada a través del operador JOIN. Este operador define la manera en que dos tablas están relacionadas especificando las columnas de cada tabla a ser usadas para la combinación y los operadores lógicos a ser usados para la comparación entre los valores de dichas columnas. Por ejemplo, si en una tabla se tienen las claves de todos los créditos asignados y sus estados y en otra las claves de todos los créditos asignados y sus fechas de vencimiento, se puede realizar una consulta que muestre, para cada crédito, su estado y su fecha de vencimiento, utilizando como atributo de combinación la clave del crédito. Además de las consultas, SQL provee otros elementos para la manipulación de datos y esquemas contenidos en un manejador. Entre los más relevantes para el presente proyecto, se encuentran: a. Los comandos INSERT, UPDATE y DELETE, que agregan, modifican y eliminan, respectivamente, filas a una tabla existente. Mediante estos comandos, en combinación con la declaración SELECT, se han realizado los procesos de extracción, transformación y carga de datos desde las bases de datos origen hasta las bases de datos intermedia e histórica. b. El comando CREATE, el cual crea un objeto, como una tabla, un índice, etc., en la base de datos. Utilizando este comando, se han creado los esquemas, las tablas y los índices en las bases de datos utilizadas en el proyecto. c. El comando ALTER, que modifica la estructura de un objeto existente. Este comando ha sido utilizado para agregar y eliminar restricciones de clave primaria en varias tablas a lo largo del proceso contemplado en la solución. a. El comando TRUNCATE borra todos los datos que se encuentran en una tabla sin borrar la tabla como tal. Utilizándolo, se han borrado los datos de las tablas pertenecientes a las bases de datos origen e intermedia una vez que los mismos hubiesen pasado a la base de datos histórica. b. El comando DROP borra un objeto que tenga nombre de la base de datos. Con este comando se han eliminado índices creados sobre atributos en las tablas

26 de la base de datos histórica a fin de agilizar el proceso de carga de los datos en ellas. 16

27 CAPÍTULO 4 MARCO TECNOLÓGICO En el presente capítulo se realiza una descripción de las herramientas utilizadas para el desarrollo de la solución. Se describe SQL Server, un sistema de administración de bases de datos, junto con varios servicios adicionales del mismo, relacionados con inteligencia de negocios. Adicionalmente, se hace mención de la manera de programar en SQL Server, el lenguaje de programación T-SQL 4.1. SQL Server SQL Server de Microsoft es un sistema de administración de bases de datos relacionales desarrollado por Microsoft. Su función principal es la de almacenar y recuperar datos como sea requerido por otras aplicaciones de software, ya estén estas contenidas en la misma computadora o en otras que se encuentren en la misma red, incluyendo el Internet. El lenguaje con el cual se ejecuta SQL Server de Microsoft es T-SQL, el cual agrega varias funcionalidades al SQL estándar, como control de transacciones, manejo de excepciones, procesamiento de filas, declaración de variables, entre otras. [6] SQL Server está disponible, en varias ediciones, con diferentes conjuntos de funcionalidades y con diferentes tipos de usuario objetivo. La edición con la que se trabajó en el actual proyecto de pasantía es la edición Standard (Estándar) Servicios adicionales de SQL Server SQL Server incluye una colección de servicios agregados. A continuación se presentan los utilizados para la realización del presente proyecto de pasantía Servicios de Análisis

28 18 Analysis Services (Servicios de Análisis) es un servicio de SQL Server, el cual incluye un conjunto de capacidades OLAP y de minería de datos. En este proyecto de pasantía, se ha utilizado para la generación del cubo de datos, especificando los hechos, las dimensiones, las tablas de las que se extraerían los datos correspondientes, entre otras cosas. [8] Los datos en el almacén de datos pueden ser almacenados de dos maneras principalmente: [9] a. MOLAP (Multidimensional OLAP, OLAP Multidimensional): Al ser procesado el cubo, los datos fuente son tomados de las bases de datos relacionales, procesados y agregados convenientemente y guardados en el almacén. En el caso de Analysis Services, los datos son guardados en el servidor en un formato multidimensional comprimido y optimizado. Después del procesamiento, los datos en el cubo dejan de estar conectados con las fuentes relacionales. Por lo tanto, cualquier cambio subsiguiente en los datos relacionales no serán reflejados hasta que el cubo sea reprocesado. La ventaja principal de este modo de almacenamiento es que, como los datos están guardados localmente en el servidor y los cálculos son generados previamente, las consultas se ejecutan rápidamente. b. ROLAP (Relational OLAP, OLAP Relacional): Tanto los datos como las agregaciones permanecen en la fuente de datos relacional. La ventaja principal de este modo de procesamiento es que los datos se pueden ver prácticamente en tiempo real. En el presente proyecto, se ha decidido utilizar la opción de almacenamiento por defecto de Analysis Services, MOLAP, ya que se supone que el banco está dispuesto a realizar la inversión en almacenamiento para el servidor OLAP y que la generación de informes se realizará frecuentemente, para lo cual es necesario que las consultas sobre la base de datos histórica sean procesadas rápidamente. De todas formas, en caso de que más adelante se decida utilizar el modo de almacenamiento

29 ROLAP, esto no representaría ningún problema, pues la herramienta lo hace bastante transparente. 19 Entre otras cosas, Analysis Services soporta un lenguaje de manipulación de datos, llamado MDX (MultiDimensional expressions, Expresiones Multidimensionales), el cual es un lenguaje de consultas para bases de datos OLAP, de la misma manera en que SQL es un lenguaje de consultas para bases de datos relacionales. [10] Las consultas y las visualizaciones en el presente proyecto de pasantía se han hecho de manera visual, generándose automáticamente los scripts en dicho lenguaje Servicios de Generación de Reportes Reporting Services (Servicios de Generación de Reportes) es un sistema de generación de reportes y puede ser usado para preparar y entregar una variedad de reportes impresos e interactivos. Reporting Services posee una interfaz de servicios web para soportar el desarrollo de aplicaciones personalizadas de generación de reportes. [11] En el presente proyecto, se han generado ciertos reportes basados en datos contenidos en el cubo utilizando Reporting Services Servicios de Integración Integration Services (Servicios de Integración) es un componente de SQL Server que puede ser utilizado para llevar a cabo un amplio rango de tareas de migración, integración y transformación de datos. Integration Services ofrece herramientas rápidas y flexibles para realizar dichas tareas. Dichas herramientas pueden ser usadas, además, para automatizar el mantenimiento de bases de datos SQL Server y la actualización de datos multidimensionales de cubos. [12]

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