DataWarehouse UNIVERSIDADES ANDALUZAS Y CONSEJERÍA DE EDUCACIÓN Y CIENCIA DE LA JUNTA DE ANDALUCÍA. Sistemas OLAP

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1 DtWrehouse UNIVERSIDADES ANDALUZAS Y CONSEJERÍA DE EDUCACIÓN Y CIENCIA DE LA JUNTA DE ANDALUCÍA Sistems OLAP

2 INDICE INDICE... 2 SISTEMAS OLAP... 3 Sistems MOLAP... 4 Sistems ROLAP... 5 Sistems HOLAP... 6 ROLAP vs. MOLAP (Comprtiv)... 7 MicroStrtegy vs. Discoverer (Comprtiv)... 10

3 SISTEMAS OLAP L expotción de sistems DtWrehouse trvés de dtos obtenidos directmente de sistems trnscciones, OLTP (On-ine Trnsction Processing), se bs fundment y básicmente en estructurs grupds o informción previmente pre-ccud y procesd. L informción reportd está compuest y gestiond desde conceptos bsdos en dtos gregdos y coeficientes de gestión, que os cudros directivos de orgnizción pueden definir y consutr según s dimensiones de negocio que se definn o e áre que pertenezc. Impementr un sistem de business inteigence signific encontrr e punto de equiibrio entre dos extremos: impementción independiente de s uniddes de orgnizción y rquitectur de mcenmiento de dtos definid por os IT deprtmentes. Por un do os IT deprtmentes deben ceptr que e hecho de que eos no puedn suministrr s visiones de usurio fin con premur requerid sin incorporr tecnoogí OLAP. Por otro do os directivos deben prender reconocer e vor de tener un repositorio común de que eer todos os indicdores y tod terminoogí que cruz todos os dtos de todos os deprtmentos. Únicmente un DtWrehouse puede proveer est consistenci. L informción es gestiond y procesd en grndes boques orgniztivos, como puede ser estructur geográfic o cdémic, mdos dimensiones. Dichs dimensiones de negocio se estructurn su vez en distintos nivees de dete (por ejempo, dimensión geográfic puede constr de os nivees pís, comunidd utónom, provinci, pobción y código post). Este tipo de sistems h existido desde hce tiempo, en e mundo de informátic, bjo distints denominciones: cudros de mndo, MIS, EIS, etc. Aunque su impementción, mrgen de entorno DtWrehouse, puede repercutir sobre estos sistems en un myor rigidez, dificutd de ctuizción y mntenimiento, tiempos de respuest inceptbes, incoherencis de informción, ft de dto gregdo, etc. Los sistems de soporte decisión usndo tecnoogís de DtWrehouse, se mn sistems OLAP (On Line Anytic Processing). En gener, estos sistems OLAP deben: Soportr requerimientos compejos de náisis Anizr dtos desde diferentes perspectivs Soportr náisis compejos contr un voumen ingente de dtos L princip crcterístics de os sistems OLAP es que son entornos especimente diseñdos pr ejecución de náisis mutidimensiones de os dtos corportivos, que soportn migbemente os náisis de cuquier usurio sí como s posibiiddes de nvegción, seeccionndo informción obtener, permitiendo e náisis de dtos segmentdos y que permiten ir reduciendo e conjunto de dtos reportdos. Este tipo de seecciones se refej en visuizción de estructur mutidimension, medinte unos cmpos de seección que nos permitn eegir e nive de gregción (jerrquí) de dimensión, y/o eección de un dto en concreto, pudiendo con eo reizr, entre otrs, s cciones de rotr, bjr tributos, nvegr, expndir o copsr os dtos mostrdos.

4 Sistems MOLAP L rquitectur de sistems MOLAP se fundment, pr proporcionr e náisis, en bses de dtos mutidimensiones. Su princip premis es que se trt de entorno OLAP mejor impntdo y dptdo pr e mcenmiento y gestión de dtos mutidimensionmente. Por e contrrio, rquitectur y gestión de entornos ROLAP presupone que s cpciddes OLAP están perfectmente impntds y refejds sobre bses de dtos reciones. Un sistem MOLAP us un bse de dtos mutidimension, en que informción se mcen mutidimensionmente, pr ser visuizd mutidimensionmente (vg redundnci). E sistem MOLAP utiiz un rquitectur de dos nivees: L bses de dtos mutidimensiones y e motor nítico. L bse de dtos mutidimension es encrgd de mnejo, cceso y obtención de dto. E nive de picción es e responsbe de ejecución de os requerimientos OLAP. E nive de presentción se integr con e de picción y proporcion un interfz trvés de cu os usurios fines visuizn os náisis OLAP. Un rquitectur ciente/servidor permite vrios usurios cceder mism bse de dtos mutidimension. L informción procedente de os sistems trnscciones, se crg en e sistem MOLAP, medinte un serie de rutins o procedimientos btch. Un vez crgdo e dto eement en Bse de Dtos mutidimension (MDDB), se reizn un serie de cácuos en btch, pr obtener os dtos gregdos, trvés de s dimensiones de negocio, reenndo estructur MDDB y generndo os cubos mutidimensiones que drán cobertur os informes impementdos en e nive de picción. Trs crgr est estructur, se genern unos índices y goritmos de tbs hsh pr mejorr os tiempos de cceso s consuts. Un vez que e proceso de compición h finizdo, MDDB está ist pr su uso. Los usurios soicitn informes trvés de interfce, y ógic de picción de MDDB obtiene e dto. L rquitectur MOLAP requiere unos cácuos intensivos de compición. Lee de dtos precompidos, y tiene cpciddes imitds de crer gregciones dinámicmente o de hr rtios que no se hyn preccudos y mcendos previmente.

5 Sistems ROLAP En un rquitectur ROLAP, e sistem ccede directmente os dtos mcendos en un DtWrehouse pr proporcionr os náisis OLAP soicitdos. L premis de estos sistems es que s cpciddes OLAP se soportn mejor contr s bses de dtos reciones, más que teners directmente impementds en bse de dtos (como en entornos MOLAP). L esenci de estos entornos es s cciones de fitrdo y gregción es equivente incusión de un cáusu WHERE" en un sentenci SQL. E sistem ROLAP utiiz un rquitectur de tres nivees. L bse de dtos recion mnej os requerimientos de mcenmiento de dtos, y e motor ROLAP proporcion funcionidd nític. E nive de bse de dtos us bses de dtos reciones pr e mnejo, cceso y obtención de dto. E nive de picción es e motor que ejecut s consuts mutidimensiones de os usurios. E motor ROLAP se integr con nivees de presentción, trvés de os cues os usurios reizn os náisis OLAP. Después de que e modeo de dtos pr e DtWrehouse se h definido, os dtos se crgn desde e sistem trnsccion. Se ejecutn rutins de bses de dtos pr gregr e dto, si sí es requerido por os modeos de dtos. Se cren entonces os índices pr optimizr os tiempos de cceso s consuts. Los usurios fines ejecutn sus náisis mutidimensiones, trvés de motor ROLAP, que trnsform dinámicmente sus consuts consuts SQL. Se ejecutn ests consuts SQL en s bses de dtos reciones, y sus resutdos se recionn medinte tbs cruzds y conjuntos mutidimensiones pr devover os resutdos os usurios.

6 L rquitectur ROLAP es cpz de usr dtos preccudos si estos están disponibes, o de generr dinámicmente os resutdos desde os dtos eementes si es preciso. Est rquitectur ccede directmente os dtos de DtWrehouse, y soport técnics de optimizción de ccesos pr ceerr s consuts. Ests optimizciones son, entre otrs, prticiondo de os dtos nive de picción, soporte desnormizción y mútipes joins entre tbs. Sistems HOLAP OLAP Hibrido (HOLAP) se refiere tecnoogís que combinn MOLAP y ROLAP. L tecnoogí HOLAP intent combinr s ventjs de MOLAP y ROLAP impementndo tecnoogís bsds en cubos pr obtener rendimientos o más rápidos posibe y cundo se necesit dete de informción, HOLAP puede reizr "dri through" desde os cubos cp de dtos recion

7 ROLAP vs. MOLAP (Comprtiv) Cundo se comprn s dos rquitecturs, se pueden reizr s siguientes observciones: E ROLAP deeg negocición entre tiempo de respuest y e proceso btch diseño de sistem. Mientrs e MOLAP suee requerir que sus bses de dtos se precompien pr conseguir un rendimiento ceptbe en s consuts, incrementndo, por tnto os requerimientos btch. Los sistems con t votiidd de os dtos (queos en os que cmbin s regs de gregción y consoidción), requieren un rquitectur que pued reizr est consoidción d-hoc. Los sistems ROLAP soportn bien est consoidción dinámic, mientrs que os MOLAP están más orientdos hci consoidciones btch. Los ROLAP soportn náisis OLAP contr grndes voúmenes de dtos eementes, mientrs que os MOLAP se comportn rzonbemente en voúmenes de dtos controdos. E voumen de dtos con os que se trbj son os que están impementdos en e cubo de náisis, mientrs que en os entornos ROLAP en todo momento se dispone de totidd de bse de dtos. Los entorno MOLAP mcenn os dtos en estructurs con formto de mtrices mutidimensiones, mientrs que os ROLAP gestionn informción medinte metdtos que mpen esquems de bse de dtos, en estre, en vists mutidimensiones. Igu que s orgnizciones usn vriedd de herrmients, pr e trbjo cotidino, pueden ser requeridos diferentes tipos de herrmients OLAP dependiendo de nive o áre de náisis. Entornos de pnificción tes como forecsting, náisis finncieros y ocizción de recursos pueden requerir entornos MDDB. Mientrs entornos de náisis de vents o cmpñs de mrketing que requieren dtos con miones de continuos cmbios, tnto de productos como de cientes o tributos requieren entornos ROLAP. E rendimiento puede ser ms ento, pues cd informe ROLAP, fundmentmente, es un sentenci SQL (o mútipes sentencis SQL) en bse de dtos recion, por o que e tiempo de respuest puede ser grnde si cntidd de dtos mnejr es grnde. En entornos MOLAP e rendimiento es exceente pues os cubos que dn respuest os informes están previmente generdos y reizr s consuts de fitrdo de mner inmedit. En sistems ROLAP s consuts están imitds por e propio SQL, por o que resoución de informes medinte sentencis SQL puede ser de myor o menor compejidd, est imitción se h intentdo mitigr con incusión de funciones más o menos compejs o medinte ejecuciones mutipso. Se pueden reizr cácuos todo o compejos que estimemos oportunos pues se pre-genern cundo se cre e cubo.

8 MOLAP ROLAP Mtricus Nots Nº PDI Nº Doctores Nº PAS TC Aum. Univ Coec. A u m n o P z s Tit. CCAA Mtricu Asig. centro Pzs CCE Un entorno MOLAP, como se preci en e dibujo nterior gener previmente os cubos mutidimensiones que e permitirán os náisis que se estimen necesrios. Esto signific que p.e. reizr náisis de créditos, mtrícu o nots, por cuquier tributo orgniztivo (universidd, cmpus, centro) sobre un tributo crcterístico de umno (sexo, edd, provinci) e sistem ccederá primer cubo y resoverá consut gregndo o dtos directmente de dicho cubo mutidimension: sexo Hombre Mujer Cádiz Sevi Pbo Ovide Jén Amerí Mág Grnd Córdob Huev Como e dto está previmente gregdo os tiempos de respuest son prácticmente inmeditos. Un entorno ROLAP, como se preci en e dibujo nterior se bs directmente en esquems en estre típicos de bses de dtos reciones, esto signific que reizr náisis de créditos, mtrícu o nots, por cuquier tributo orgniztivo (universidd, cmpus, centro) sobre un tributo crcterístico de umno (sexo, edd, provinci) e sistem generrá sentenci SQL que de respuest informe soicitdo: A u m n o Mtricus Nots Aum. Univ sexo Hombre Mujer Cádiz Sevi Pbo Ovide Jén Amerí Mág Grnd Córdob Huev Seect,sexo, sum(creditos) From mtricus, umno Where mtricu.dni=umno.dni group by, sexo Tit. CCAA Mtricu Asig. centro Como consut se ccu y ejecut en tiempo re e dto NO está previmente gregdo y e tiempo de respuest dependerá de compejidd, voumen de dtos y número de tbs invoucrds en consut.

9 Situción diferente nos encontrmos cundo consut soicitd gutin dtos de áres de náisis diferentes: Hombre Mujer sexo Nº PDI Nº PDI Cádiz Sevi Pbo Ovide Jén Amerí Mág Grnd Córdob Huev E entornos MOLAP, debe disponer de informción gregd en e cubo correspondiente: A u m n o Mtricus Nots P z s Nº PDI Nº Doctores Nº PAS TC Nº PDI Sexo E entornos ROLAP, no se debe reizr ningun modificción en e modeo de dtos impementdo, e motor de consuts de herrmient resueve consut directmente, medinte un resoución SQL: Tit. Aum. CCAA Univ Mtricu Asig. centro Pzs Coec. CCE Crete tbe TT1 s Seect, sexo, sum(dni) s PDI From Pzs, empedo Where mtricu.dni= empedo.dni nd tipo= 3 group by, sexo Crete tbe TT2 s Seect, sexo, sum(creditos) s creditos From mtricus, umno Where mtricu.dni=umno.dni group by, sexo Seect, sexo, sexo, PDI, creditos From TT1, TT2 Where TT1.universidd = TT2.universidd nd TT1.sexo = TT2.sexo group by, sexo

10 MicroStrtegy vs. Discoverer (Comprtiv) MicroStrtegy es un entorno fundmentmente ROLAP, unque en s útims versiones hn incorpordo funcioniddes MOLAP utiizndo os informes gurddos en cché hor de ejecutr un informe, es decir cuquier de os informes que se ejecutn, medinte e sistem ROLAP, es gurddo en form de cubo mutidimension y se puede utiizr en consuts posteriores si informción suministrr está incuid directmente en uno de estos cubos generdos de form dinámic en e trnscurso de tiempo. Discoverer es un entorno que se podrí considerr HOLAP puesto que en e momento de suministrr dtos su fiosofí es fundmentmente MOLAP unque se bs en un Gestor de Bse de Dtos Recion, es decir desde e nive de usurio e sistem e Mutidimension, por o que cundo se soicit un informe se gener dinámicmente e cubo dimension con e que v trbjr, este cubo se debe gestionr medinte un sentenci SQL, semejnz de un entorno ROLAP, (est es un diferenci con os entornos purmente MOLAP, en os que e cubo debe estr previmente generdo). Esto permite generr informes con informción dinámic pero tiene imitción que e motor que gener s sentencis SQL se imit proporcionr sentencis bsds en tbs previmente gregds y que e cruce de dtos con diferentes nivees de gregción dimension deben ser previmente impementdos en tbs independientes que unifique e espcio dimension de náisis. Es decir se trt de un entorno con s ventjs y imitciones de os dos sistems. Esto signific que bsrte en fiosofí MOLAP, pr dr soporte myorí de os informes níticos soicitdos por os diferentes orgnismos externos, se requieren cruces de informción entre áres de gestión diverss, pr o que, como se h visto nteriormente se deben generr cubos que greguen dich informción y que en nuestro cso se hn impementdo tbs gregds que dn dich cobertur. Esto signific que es invibe generr totidd de cruces entre e conjunto de tributos de todos os Dtmrt con totidd de indicdores impementdos, por o que siempre pueden encontrrse cruces que en ctuidd no estén contempdos (unque su incusión en e sistem es summente senci y direct). A u m n o Mtricus Nots P z s Nº PDI Nº Doctores Nº PAS TC Sexo Nº PDI Hombre Mujer sexo Nº PDI Nº PDI Cádiz Sevi Pbo Ovide Jén Amerí Mág Grnd Córdob Huev

11 A trtrse de un herrmient MOLAP sobre un Gestor de Bse de Dtos Recion nos encontrmos con otr imitción dicion, se trt de impementción dinámic de os cubos de náisis. Los tributos se dministrn en crpets desde s cues, en e interfse de usurio, se utiizn pr su incorporción en os informes dinámicos, ddo que herrmient de náisis deberí ser cpz de trbjr con cuquier de os tributos de dimensión incuid en e informe e motor de bse de dtos gener un SQL pr obtener un cubo con todos os tributos incuidos en crpet de náisis independientemente de os tributos remente utiizdos en e informe, circunstnci que peniz os tiempos de respuest generrse sentencis SQL summente compejs. Aumno Sexo Edd Provinci Pis Orgnizción Docenci Titución Asigntur Are Deprtmento Tipo Crédito sexo Tipo Crédito Hombre Mujer Cádiz Teóricos Prácticos Lbortorio Sevi Teóricos Prácticos Lbortorio Seect sexo, edd, provinci, pis, universidd, centro, cmpus, titución, signtur, re, deprtmento, tipo credito, sum(creditos) From k_umno. k_sexo, k_provinci, k_pis, k_universidd, k_centro, k_cmpus, k_deprtmento, k_tipo_credito, dt_mtricus, Where dt_mtricus.dni=k_umno.dni nd : : Group by sexo, edd, provinci, pis, universidd, centro, cmpus, titución, signtur, re, deprtmento, tipo credito Pr soventr est probemátic se genern uns tbs desnormizds con tods informción pn, es decir con se trt de tbs de hechos con incorporción de tod informción descriptiv de os tributos incuidos en mism sí como de tods s rms jerárquics de s que proceden. Con est estrtegi se dispone de tbs que incorporn tod informción nític necesri prtir de cu poder generr s sentencis SQL que dn cobertur os informes soicitdos. Trs introducción expuest, s diferencis entre os dos entornos se pueden resumir en os siguientes puntos: Si se trbj y reizn informes sobre e mismo espcio dimension y sobre mism áre de gestión, como puede ser Recursos Humnos, Discoverer suministr e mismo nive de náisis que MicroStrtegy, con e mejor rendimiento teórico y un mismo nive de profundidd. A cruzr en un mismo informe dtos, previmente tipificdos, de ámbitos de náisis diferentes (como puede ser Recursos Humnos y Gestión Económic), tnto Discoverer como MicroStrtegy suministrrí e mismo nive de náisis, con diferenci de que Discoverer, trbjr con tbs gregds, proporcionrí un myor rendimiento en os tiempos de respuest que MicroStrtegy. A cruzr en un mismo informe dtos de ámbitos de náisis diferentes, sin que hyn sido previmente definidos, Discoverer no podrí generr sentenci SQL requerid pr resoución de dicho informe, y únicmente herrmients como MicroStrtegy (herrmients que son cpces de generr sentencis SQL mutipso) serí cpz de resover consuts de este estio. Si se gener tb de gregción correspondiente y se registr en e entorno de náisis, Discoverer suministrrá resutdos inmeditmente.

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