PDF de programación - MOLAP

MOLAP
MOLAP

REALIZADO POR:
REALIZADO POR:

JOSE E. TABOADA RENNA
JOSE E. TABOADA RENNA

BASE DE DATOS
BASE DE DATOS

Conjunto de datos estructurados, fiables y
§§ Conjunto de datos estructurados, fiables y
homogééneos organizados
neos organizados
homog
independientemente en mááquina,
quina,
independientemente en m
accesibles en tiempo real, compatible por
accesibles en tiempo real, compatible por
usuarios concurrentes que tienen
usuarios concurrentes que tienen
necesidades de informacióón diferentes y
n diferentes y
necesidades de informaci
no predecibles en el tiempo
no predecibles en el tiempo

Tipos de base de datos:
Tipos de base de datos:

§§ JerJerááquica.
quica.
§§ RedRed
Relacional
§§ Relacional
Multidemensionales
§§ Multidemensionales

ESTRUCTURAS
ESTRUCTURAS

MULTIDIMENDIONALES
MULTIDIMENDIONALES

Esta estructura es una variacióón de la
n de la
§§ Esta estructura es una variaci
estructura relacional que utiliza
estructura relacional que utiliza
estructuras multidimensionales para
estructuras multidimensionales para
organizar datos y expresar las relaciones
organizar datos y expresar las relaciones
entre ellos.
entre ellos.

Visualizacióón de una Estructura
n de una Estructura
Visualizaci

Multidimensional
Multidimensional

DATA WAREHOUSE
DATA WAREHOUSE

§§ Definici

Definicióón: conjunto de datos orientados a
n: conjunto de datos orientados a
temas integrados, no voláátiles de tiempo
tiles de tiempo
temas integrados, no vol
variante que se usa para el soporte del
variante que se usa para el soporte del
proceso de toma de decisiones
proceso de toma de decisiones
gerenciales.
gerenciales.

Caracteríísticas Generales:
sticas Generales:
Caracter

No son transitorios
§§ No son transitorios
No son voláátiles
tiles
§§ No son vol
No se llevan a cabo modificaciones o
§§ No se llevan a cabo modificaciones o
eliminaciones, solo inserciones
eliminaciones, solo inserciones
Guarda datos sumarizados
§§ Guarda datos sumarizados
Orientados a una materia
§§ Orientados a una materia

Metadatos:
Metadatos:

Representan toda la informacióón den de
Representan toda la informaci
administracióón y seguimiento
administraci
para:
para:

n y seguimiento necesarios
necesarios

Acceso a datos
§§ Acceso a datos
Compresióón y utilizaci
§§ Compresi

n y utilizacióónn

Datamarts:
Datamarts:

Subconjuntos departamentales que
§§ Subconjuntos departamentales que
focalizan objetos seleccionados
focalizan objetos seleccionados
Se caracteriza por una definicióón den de
§§ Se caracteriza por una definici
requerimientos máás rs ráápida y f
requerimientos m
Pueden integrarse en un futuro en un
§§ Pueden integrarse en un futuro en un
DataWarehouse
DataWarehouse

pida y fáácilcil

Data mining :
Data mining :

““Extracci
Extraccióón de informaci
predecible de grandes bases de datos””
predecible de grandes bases de datos

n de informacióón oculta y
n oculta y

§§ Predicci

Prediccióón automatizada de tendencias y
n automatizada de tendencias y
comportamientos
comportamientos
Descubrimiento automatizado de modelos
§§ Descubrimiento automatizado de modelos
previamente desconocidos
previamente desconocidos

DATAWAREHOUSE
DATAWAREHOUSE

DATAWAREHOUSE
DATAWAREHOUSE

(PROCESO)
(PROCESO)

Procesos báásicos del
sicos del
Procesos b

Data WareHouse
Data WareHouse

este es el primer paso de obtener la
Extraccióón:n: este es el primer paso de obtener la
§§ Extracci
informacióón hacia el ambiente del Data WareHouse.
n hacia el ambiente del Data WareHouse.
informaci

una vez que la informacióón es extra

n es extraíídada
Transformacióón:n: una vez que la informaci
§§ Transformaci
hacia el áárea de trafico de datos, hay posibles paso de
rea de trafico de datos, hay posibles paso de
hacia el
transformacióón como; limpieza de la informaci
n como; limpieza de la informacióón, tirar la
n, tirar la
transformaci
basura que no nos sirve, seleccionar úúnicamente los
nicamente los
basura que no nos sirve, seleccionar
campos necesarios para el Data WareHouse, combinar
campos necesarios para el Data WareHouse, combinar
fuentes de datos, haciééndolas coincidir por los valores
ndolas coincidir por los valores
fuentes de datos, haci
de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro
de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro
de una dimensióón.n.
de una dimensi

§§ Carga:

Carga: al final del proceso de transformaci
estestáán en forma para ser cargados.
n en forma para ser cargados.

al final del proceso de transformacióón, los datos
n, los datos

Tipos de Bases de Datos
Tipos de Bases de Datos

Transaccionales
§§ Transaccionales
Almacenan operaciones en general, cada entrada en
§§ Almacenan operaciones en general, cada entrada en
la base de datos es una operacióónn
la base de datos es una operaci

Relacionales
§§ Relacionales
§§ La base de datos incluye la informaci

La base de datos incluye la informacióón entre las
n entre las
relaciones de las diversas tablas, establecidas en el
relaciones de las diversas tablas, establecidas en el
modelo de datos
modelo de datos
Las operaciones sobre la tabla de datos consideran,
§§ Las operaciones sobre la tabla de datos consideran,
de manera automáática, esas relaciones.
tica, esas relaciones.
de manera autom

Multidimensionales
§§ Multidimensionales
§§ Base de datos de

estructura basada en
Base de datos de estructura basada en
dimensiones orientada a consultas complejas y alto
dimensiones
orientada a consultas complejas y alto
rendimiento
rendimiento

OLAPOLAP

Los sistemas de soporte a la decisióón usando tecnolog
Los sistemas de soporte a la decisi
de DW, se llaman sistemas OLAP. Estos OLAP deben:
de DW, se llaman sistemas OLAP. Estos OLAP deben:

n usando tecnologííaa

Soportar requerimientos complejos de anáálisis.
lisis.
§§ Soportar requerimientos complejos de an
Analizar datos de diferentes perspectivas.
§§ Analizar datos de diferentes perspectivas.
Soportar anáálisis complejos contra un volumen ingente
lisis complejos contra un volumen ingente
§§ Soportar an
de datos.
de datos.
La funcionalidad de los sistemas OLAP se caracteriza
§§ La funcionalidad de los sistemas OLAP se caracteriza
por ser un anáálisis multidimensional de datos
lisis multidimensional de datos
por ser un an
corporativos, que soportan los anáálisis de usuario y unas
lisis de usuario y unas
corporativos, que soportan los an
posibilidades de navegacióón, seleccionando la
n, seleccionando la
posibilidades de navegaci
informacióón a obtener (drill Down, Roll up, etc)
n a obtener (drill Down, Roll up, etc)
informaci

Existen dos tipos de arquitecturas:
Existen dos tipos de arquitecturas:

MOLAP : OLAP multidimensional
§§ MOLAP : OLAP multidimensional

ROLAP : OLAP relacional
§§ ROLAP : OLAP relacional

MOLAP :
MOLAP :

La arquitectura MOLAP usa bases de
§§ La arquitectura MOLAP usa bases de
datos multidimensionales para
datos multidimensionales para
proporcionar el anáálisis.
lisis.
proporcionar el an

Un sistema MOLAP usa una base de
§§ Un sistema MOLAP usa una base de
datos multidimensióón, en la que la
n, en la que la
datos multidimensi
informacióón se almacena
n se almacena
informaci
multidimensionalmente, para ser
multidimensionalmente, para ser
visualizada multidimensionalmente
visualizada multidimensionalmente

ROLAP
ROLAP

La arquitectura ROLAP cree que Las
§§ La arquitectura ROLAP cree que Las
capacidades OLAP estáán perfectamente
n perfectamente
capacidades OLAP est
implantadas sobre BD relacionales.
implantadas sobre BD relacionales.

§§ Los usuarios finales ejecutan su an

Los usuarios finales ejecutan su anáálisislisis
multidimensional a travéés Del motor ROLAP que
s Del motor ROLAP que
multidimensional a trav
transforma sus consultas a consultas de SQL.
transforma sus consultas a consultas de SQL.
Estas consultas se ejecutan en BD relacionales
Estas consultas se ejecutan en BD relacionales
y sus resultados se relacionan mediante tablas
y sus resultados se relacionan mediante tablas
cruzadas y conjuntos multidimensionales para
cruzadas y conjuntos multidimensionales para
devolver los resultados a los usuarios.
devolver los resultados a los usuarios.

MOLAP
MOLAP

tico multidimensional en líínea) es un
nea) es un

(Multidimensional Online Analytical Processing ––
§§ (Multidimensional Online Analytical Processing
procesamiento analíítico multidimensional en l
procesamiento anal
proceso analíítico en l
tico en líínea (OLAP) que indexa
nea (OLAP) que indexa
proceso anal
directamente en una base de datos multidimencional.
directamente en una base de datos multidimencional.
Por lo general una aplicacióón OLAP considera los datos
n OLAP considera los datos
Por lo general una aplicaci
en forma multidimencional, el usuario es capaz de ver
en forma multidimencional, el usuario es capaz de ver
diferentes aspectos o facetas de agregados de datos,
diferentes aspectos o facetas de agregados de datos,
como las ventas por tiempo, geografíía y modelo del
a y modelo del
como las ventas por tiempo, geograf
producto. Si la informacióón se almacena en una base de
n se almacena en una base de
producto. Si la informaci
datos relacional, se puede ver en forma
datos relacional, se puede ver en forma
multidimencional, pero solo mediante el acceso
multidimencional, pero solo mediante el acceso
secuencial y el procesamiento de una tabla para cada
secuencial y el procesamiento de una tabla para cada
dimensióón o aspecto que se quiera ver.
n o aspecto que se quiera ver.
dimensi

Cubo n--dimensional
dimensional
Cubo n

(VISTA DE UNA BASE DE DATOS MULTIDIMENSIONAL)
(VISTA DE UNA BASE DE DATOS MULTIDIMENSIONAL)

Plant E

Plant D

Plant C

Plant B

Plant A

Engine A

Crank Case

Defects

Shift 1 Shift 2

Injuries

Shift 1 Shift 2

Engine
B

Conn. Rod

Cyl. Head

Head Gasket

Crank Case

Conn. Rod

Cyl. Head

Head Gasket

CARACTERISTICAS DEL CUBO
CARACTERISTICAS DEL CUBO

§§ Cada dimensi

Cada dimensióón tiene m
organizados jerarquicamente.
organizados jerarquicamente.

n tiene múúltiples miembros,
ltiples miembros,

§§ Se defi