MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA

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1 MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA

2 BASE DE DATOS Conjunto de datos estructurados, fiables y homogéneos organizados independientemente en máquina, m accesibles en tiempo real, compatible por usuarios concurrentes que tienen necesidades de información n diferentes y no predecibles en el tiempo

3 Tipos de base de datos: Jeráquica. Red Relacional Multidemensionales

4 ESTRUCTURAS MULTIDIMENDIONALES Esta estructura es una variación n de la estructura relacional que utiliza estructuras multidimensionales para organizar datos y expresar las relaciones entre ellos.

5 Visualización n de una Estructura Multidimensional

6 DATA WAREHOUSE Definición: n: conjunto de datos orientados a temas integrados, no volátiles de tiempo variante que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales.

7 Características Generales: No son transitorios No son volátiles No se llevan a cabo modificaciones o eliminaciones, solo inserciones Guarda datos sumarizados Orientados a una materia

8 Metadatos: Representan toda la información n de administración n y seguimiento necesarios para: Acceso a datos Compresión n y utilización

9 Datamarts: Subconjuntos departamentales que focalizan objetos seleccionados Se caracteriza por una definición n de requerimientos más m s rápida r y fácilf Pueden integrarse en un futuro en un DataWarehouse

10 Data mining : Extracción n de información n oculta y predecible de grandes bases de datos Predicción n automatizada de tendencias y comportamientos Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos

11 DATAWAREHOUSE

12 DATAWAREHOUSE (PROCESO)

13 Procesos básicos b del Data WareHouse Extracción: este es el primer paso de obtener la información n hacia el ambiente del Data WareHouse. Transformación: n: una vez que la información n es extraída hacia el área de trafico de datos, hay posibles paso de transformación n como; limpieza de la información, n, tirar la basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el Data WareHouse, combinar fuentes de datos, haciéndolas coincidir por los valores de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro de una dimensión. n. Carga: al final del proceso de transformación, n, los datos están n en forma para ser cargados.

14 Tipos de Bases de Datos Transaccionales Almacenan operaciones en general, cada entrada en la base de datos es una operación Relacionales La base de datos incluye la información n entre las relaciones de las diversas tablas, establecidas en el modelo de datos Las operaciones sobre la tabla de datos consideran, de manera automática, tica, esas relaciones. Multidimensionales Base de datos de estructura basada en dimensiones orientada a consultas complejas y alto rendimiento

15 OLAP Los sistemas de soporte a la decisión n usando tecnología de DW, se llaman sistemas OLAP. Estos OLAP deben: Soportar requerimientos complejos de análisis. Analizar datos de diferentes perspectivas. Soportar análisis complejos contra un volumen ingente de datos. La funcionalidad de los sistemas OLAP se caracteriza por ser un análisis multidimensional de datos corporativos, que soportan los análisis de usuario y unas posibilidades de navegación, n, seleccionando la información n a obtener (drill Down, Roll up, etc)

16 Existen dos tipos de arquitecturas: MOLAP : OLAP multidimensional ROLAP : OLAP relacional

17 MOLAP : La arquitectura MOLAP usa bases de datos multidimensionales para proporcionar el análisis. Un sistema MOLAP usa una base de datos multidimensión, n, en la que la información n se almacena multidimensionalmente, para ser visualizada multidimensionalmente

18 ROLAP La arquitectura ROLAP cree que Las capacidades OLAP están n perfectamente implantadas sobre BD relacionales. Los usuarios finales ejecutan su análisis multidimensional a través s Del motor ROLAP que transforma sus consultas a consultas de SQL. Estas consultas se ejecutan en BD relacionales y sus resultados se relacionan mediante tablas cruzadas y conjuntos multidimensionales para devolver los resultados a los usuarios.

19 MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing procesamiento analítico multidimensional en línea) l es un proceso analítico en línea l (OLAP) que indexa directamente en una base de datos multidimencional. Por lo general una aplicación n OLAP considera los datos en forma multidimencional, el usuario es capaz de ver diferentes aspectos o facetas de agregados de datos, como las ventas por tiempo, geografía a y modelo del producto. Si la información n se almacena en una base de datos relacional, se puede ver en forma multidimencional, pero solo mediante el acceso secuencial y el procesamiento de una tabla para cada dimensión n o aspecto que se quiera ver.

20 Cubo n-dimensionaln (VISTA DE UNA BASE DE DATOS MULTIDIMENSIONAL) Plant E Plant D Plant C Plant B Plant A Defects Shift 1 Shift 2 Injuries Shift 1 Shift 2 Engine A Crank Case Conn. Rod Cyl. Head Head Gasket Engine B Crank Case Conn. Rod Cyl. Head Head Gasket

21 CARACTERISTICAS DEL CUBO Cada dimensión n tiene múltiples m miembros, organizados jerarquicamente. Se definen cálculos c simples entre los miembros de las jerarquías. as. Permite análisis de datos potente, incluyendo esecenarios qué pasa si...

22 MOLAP El servidor MOLAP construye y almacena datos en estructuras multidimensionales. La herramienta de OLAP presenta estas estructuras multidimensionales. Estructuras multidimensionales Servidor MOLAP Herramienta OLAP Warehouse

23 MOLAP: - Datos Arrays Extraídos del almacén de datos - almacenamiento y procesos eficientes - la complejidad de la BD se oculta a los usuarios - el análisis se hace sobre datos agregados y métricas o indicadores precalculados. Estructuras multidimensionales Servidor MOLAP Herramienta OLAP Warehouse

24 Comparación n entre MOLAP Y ROLAP ROLAP MOLAP Desktop Herramienta OLAP Cliente Servidor Multidimensional Herramienta OLAP Warehouse Servidor Relacional Servidor

25 ROLAP/MOLAP: Ventajas e Inconvenientes: ROLAP pueden aprovechar la tecnología a relacional. pueden utilizarse sistemas relacionales genéricos (más s baratos o incluso gratuitos). el diseño o lógico l corresponde al físico f si se utiliza el diseño o de Kimball.

26 ROLAP/MOLAP: Ventajas e Inconvenientes: MOLAP: generalmente más m s eficientes que los ROLAP. el coste de los cambios en la visión n de los datos. la construcción n de las estructuras multidimensionales

27 Modelado Multidimensional: En un esquema multidimensional se representa una actividad que es objeto de análisis (hecho) y las dimensiones que caracterizan la actividad (dimensiones). La información n relevante sobre el hecho (actividad) se representa por un conjunto de indicadores (medidas o atributos de hecho). La información n descriptiva de cada dimensión n se representa por un conjunto de atributos (atributos de dimensión). n). El modelado multidimensional se puede aplicar utilizando distintos modelos de datos (conceptuales o lógicos). l La representación n gráfica del esquema multidimensional dependerá del modelo de datos utilizado (relacional, ER, UML, OO,...)

28 Beneficios de los reportes OLAP Los reportes OLAP ofrecen varios beneficios y ventajas sobre otro tipo de herramientas OLAP. Estos beneficios son: Flexibilidad sin precedentes: darle el poder a los usuarios finales, con una flexibilidad sin Precedentes. Ágil toma de decisiones: facilitan la toma de decisiones ya que la generación n y modificación n de reportes se hace de manera rápida. r Herramienta Costo eficiente con un alto retorno en la inversión: n: Los ahorros se deben principalmente al rápidor proceso de implementación n y los costos más m s bajos por silla.

29 Automatización n de los reportes OLAP Para obtener lo máximo m de su iniciativa OLAP, usted debe estar evaluando de manera constante su situación n y hacer reportes que sean accesibles a personas con diferentes niveles de habilidad. Tan pronto usted determine cuáles son sus necesidades específicas, usted puede personalizar el sistema para que se ajuste a sus necesidades, o puede ahorrar tiempo automatizando las tareas repetitivas. Al automatizar los reportes OLAP, usted puede monitorear de manera eficiente los cambios en su organización n y asegurarse de la rápida r distribución de la información n clave.

OLAP 2 OLAP 1 OLAP 4 OLAP 3 OLAP 5 OLAP 6

OLAP 2 OLAP 1 OLAP 4 OLAP 3 OLAP 5 OLAP 6 OLAP EXPLOTACIÓN UN DW: EXPLOTACIÓN UN DW:... OLAP 1 OLAP 2 EXPLOTACIÓN UN DW: MOLO UN AMBIENTE OLAP EXPLOTACIÓN UN DW: LAS HERRAMIENTAS OLAP PRESENTAN AL USUARIO UNA VISIÓN MULTIDIMENSIONAL LOS DATOS

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