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5/12/2018 Business Intelligence - slidepdf.com

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Business Intelligence: Creación del primcuboStacia Misner

Me gustaría presentarles Microsoft SQL Server Analysis Services con la creación de un cubo sencillo que contien

muestra de sus propios datos. Aunque debo tener cuidado al hacerlo, porque me ya me han sorprendido más d

vez los nuevos usuarios cuando se emocionaron por lo que vieron y quisieron ponerse de inmediato a explor

datos de formas que nunca creyeron posibles. Sea que tenga datos propios que desee explorar con más facilidad

una comunidad de usuarios ansiosa por encontrar datos a la que darle ayuda, SQL Server Analysis Services (SSAS

las herramientas.

Este artículo es la tercera entrega de una serie; los primeros do artículos aparecieron en el ejemplar de agosto de

y están disponibles en technet.microsoft.com/magazine/ee263919.aspx. Esta serie le ayudará a desarrollar una

comprensión de la inteligencia empresarial (BI) mediante el uso de componentes disponibles en Microsoft SQL

2008 cuando cree su solución de BI. Como voy a hacer referencia a conceptos y terminología presentados en loartículos anteriores, recomiendo que dedique un tiempo a revisar esos artículos primero si es que no los ha

todavía.

En "Planear su primera solución de BI" expliqué las ventajas de compilar un data mart en comparación con recu

datos directamente desde una base de datos corporativa. Además proporcioné instrucciones para descargar las

de datos de muestra que necesitará para seguir los pasos descritos en estos artículos. Después, Derek Comingo

"Generar cimientos de datos para una solución de BI", explicó cómo usar Integration Services para rellenar un

mart con datos desde su base de datos corporativa. En este artículo mostraré cómo crear un cubo basado en un d

de data mart similar.

¿Por qué debe crear un cubo?Mi primer artículo resumía las razones para pensar en trasladar datos desde su base de datos corporativa

estructura denominada data mart. Si bien hacer consultas a un data mart ciertamente tiene benefic

probablemente basta para algunos escenarios, hay beneficios adicionales que se pueden conseguir al reempaq

esos datos una vez más en una estructura denominada cubo. De hecho, el data mart existe como parada inter

cuando los datos se abren paso a su destino final en el cubo, por lo que igualmente es importante en la so

general.

Un beneficio adicional de crear un cubo para albergar sus datos es que puede centralizar las reglas de negocio

los cálculos que puede almacenar fácilmente en un data mart relacional. Asimismo, la estructura del cubo f

mucho más la escritura de consultas para comparar datos año tras año o para crear valores acumulados, com

ventas del año hasta la fecha.

Además, obtiene la capacidad de administrar de forma transparente los datos agregados en el cubo. Para mejo

rendimiento de consultas en un data mart relacional que contiene muchos datos, con frecuencia los administrado

bases de datos crean tablas de resumen para preparar datos para consultas que no requieren el detalles del niv

transacciones. SSAS crea el equivalente lógico de tablas de resumen (denominado agregaciones) y los ma

actualizados.

En este artículo, continuaré con los escenarios presentados en el primer artículo. Estos escenarios definen los obj

de análisis básicos para la solución de BI que está creando a lo largo de esta serie. La solución debe ser cap

mostrar qué canal de ventas es más rentable para Adventure Works, Venta por Internet o Venta del distribuidor y

tendencias de ventas indican que la demanda de algunos productos está creciendo o disminuyendo. Sus dat



origen para las soluciones de BI es la base de datos de AdventureWorksDW2008, que aplica el modelo dimensi

los principios de ETL descritos en el artículo de Derek.

Puede descargar las bases de datos de muestra usadas para crear la solución para Adventure Works de CodeP

msftdbprodsamples.codeplex.com/Release/ProjectReleases.aspx?ReleaseId=18407. Con un data mart disponible

origen, está preparado para crear una base de datos de Analysis Services 2008.

Preparación de su base de datos de Analysis Services

El primer paso es crear un proyecto en Business Intelligence Development Studio (BIDS). Inicie BIDS en el gru

programas de Microsoft SQL Server 2008, haga clic en Archivo | Nuevo | Proyecto. En el cuadro de diálogo Nproyecto, seleccione Proyecto de Analysis Services. En el cuadro de texto Nombre, escriba ssas_TECHNET_AW200

lo desea, cambie la ubicación de su proyecto. Haga clic en Aceptar para crear el proyecto.

Ahora agregue un origen de datos para definir la cadena de conexión para su data mart. En Solution Explorer, ha

con el botón secundario en la carpeta Orígenes de datos y haga clic en Nuevo origen de datos. En el Asistente

orígenes de datos, haga clic en Siguiente en la página Bienvenido si no se ha deshabilitado. En la página Selecc

cómo definir la conexión, haga clic en Nueva para configurar una nueva conexión. En el Administrador de conex

el valor predeterminado es SQL Server Native Client, que es correcto para este proyecto, aunque también podrí

un proveedor de OLE DB o .NET para tener acceso a otros tipos de datos.

Para definir la conexión, escriba el nombre de su servidor en el cuadro de texto Nombre del servidor o selecciónela lista desplegable, luego seleccione AdventureWorksDW2008 en la lista desplegable de la base de datos y hag

en Aceptar. Cuando vuelva al Asistente para orígenes de datos, haga clic en Siguiente. En la página Informaci

suplantación, seleccione la opción Usar la cuenta de servicio. La cuenta de servicio se usa para leer datos de

origen cuando carga los datos en su base de datos de SSAS y debe tener permisos de lectura para hacerlo. Haga

Siguiente y después en Finalizar para completar el asistente.

Creación de una Vista del origen de datos

A continuación, cree una vista del origen de datos (DSV) como una abstracción de las tablas (o vistas) del orig

datos que desea usar para definir las dimensiones y los cubos. Puede hacer cambios a la DSV sin modificar el orig

datos subyacente, que está a la mano si tuviera solamente permisos de lectura para el data mart y no pudiera

cambios en el origen. En Explorador de soluciones, haga clic con el botón secundario en la carpeta Vistas del origdatos y haga clic en Nueva vista del origen de datos.

Haga clic en Siguiente en la página principal si fuera necesario. En la página Seleccionar un origen de datos, selec

el origen de datos que acaba de agregar al proyecto y haga clic en Siguiente. Agregue objetos a DSV haciendo

clic en cada tabla o vista que necesite. Para crear una DSV que le ayude a responder las preguntas sobre BI plant

al principio de este artículo, agregue las siguientes tablas a DSV: DimDate, DimProduct, DimProductCat

DimProductSubcategory, FactInternetSales y FactResellerSales. Mientras aprende a trabajar con SSAS, es una

idea comenzar con una DSV sencilla como esta. Siempre puede agregar más tablas más adelante si necesita a

otras preguntas con su solución de BI. Haga clic en Siguiente en el Asistente para vistas del origen de datos cu

haya terminado de agregar tablas y después haga clic en Finalizar.

Recomiendo simplificar los nombres de las tablas al seleccionar cada una en el panel Tablas del diseñador de

eliminar los prefijos Dim y Fact de la propiedad FriendlyName de cada tabla. Los asistentes que use para

dimensiones y cubos a su vez usarán el valor en la propiedad FriendlyName para asignar nombres a objetos. La

completa se muestra en la figura 1.



Figura 1: Vista del origen de datos

Además de cambiar las propiedades de una tabla en la DSV, puede definir las claves principales lógicas o las rela

lógicas entre las tablas si el origen físico no las ha definido todavía. SSAS no podrá mostrar datos correctamen

estas definiciones implementadas físicamente en la capa de datos o de manera lógica en la DSV. También

agregar un cálculo con nombre, que es como agregar una columna derivada a una vista o reemplazar el obje

tabla con una consulta con nombre, lo cual es similar a crear una vista.

Como preparación para crear la dimensión de fecha en SSAS, debe agregar dos cálculos con nombre a la tabla

Trimestre y Mes, para concatenar la columna año con las columnas trimestre y mes. De lo contrario, los datos

resumirán correctamente por mes, trimestre y año cuando desee ver datos resumidos. Para agregar el cálcu

nombre para el Trimestre, haga clic con el botón secundario en la tabla Fecha en el panel Diseñador o Tablas y

clic en Nuevo cálculo con nombre. En el cuadro de texto Nombre de la columna, escriba Trimestre. En el cuad

texto Expresión, escriba la siguiente expresión:

'Qtr ' + convert(char(1), CalendarQuarter) + ' ' + convert(char(4), CalendarYear)

Haga clic en Aceptar y ahora repita estos pasos para agregar el cálculo con nombre a Mes, mediante la expr

siguiente:

left(EnglishMonthName, 3) + ' ' + convert(char(4), CalendarYear)

Observe que la tabla Fecha en el diseñador (que se muestra en la figura 2) muestra sus cálculos con nombre c

icono de calculadora para diferenciarlos físicamente de las columnas en la tabla. Puede revisar el efecto de agreg

cálculos con nombre haciendo clic con el botón secundario en la tabla y en Explorar datos. Se abre una nueva ve

en BIDS para mostrar los datos de la tabla de origen.

Cuando se desplaza hasta el extremo derecho, puede ver los valores de los cálculos con nombre. Siempre debe u

comando Explorar datos para confirmar que los cálculos con nombre aparezcan de forma que desea antes de con

con la creación de las dimensiones.



Definición de dimensiones en Analysis Services

Después de agregar tablas de dimensiones a la DSV, está preparado para crear dimensiones en la base de datos

Como recordatorio, una dimensión se usa para almacenar información sobre las entidades empresariales,

personas, lugares y cosas. Para poder responder a las preguntas sobre BI planteadas al principio de este artículo

crear dimensiones para Fecha y Pro

Para agregar una dimensión al proyecto, inicie el Asistente para dimensiones con un clic con el botón secundario

carpeta Dimensiones del Explorador de soluciones y al seleccionar Nueva dimensión. En la página Seleccionar m

de creación, mantenga la selección predeterminada para usar una tabla existente debido a que su DSV incluye la

DimDate. Para las situaciones en que podría crear una base de datos simple basada en una pequeña tabla transacque incluye fechas, podría no crear un data mart y en su ligar usar una de las otras opciones en esta página

generar una tabla de tiempos en el origen de datos o en el servidor.

Figura 2 Tabla Fecha con cálculos con nombre

En cualquiera de los casos, usted indica una fecha de inicio y una fecha de término para los datos en la

transaccional. SSAS puede crear y rellenar una tabla física en el origen de datos que usará para rellenar la dime

que se mantiene en la base de datos SSAS o puede simplemente mantener la dimensión exclusivamente en la ba

datos SSAS.

Podría elegir generar la tabla física cuando necesite poder admitir consultas relacionales al origen de dato, Haga

Siguiente para continuar.

En la página Especificar información de origen, seleccione Fecha en la lista desplegable Tabla principal. Observe q

columna de clave es DateKey. La columna de clave debe identificar de forma exclusiva cada registro en la tabla

que SSAS puede agregar o agrupar correctamente los datos cuando devuelva los resultados de la consu

continuación, en la lista desplegable Columna de nombre, seleccione FullDateAlternateKey. SSAS usa la colum

nombre como etiqueta para mostrar al usuario en lugar de mostrar la columna de clave.

Haga clic en Siguiente.

En la página Seleccionar los atributos de la dimensión, elige los atributos que se incluirán en la dimensión, qupara definir etiquetas de jerarquías o grupos adicionales.

Si incluye o no todos los atributos de una tabla de dimensiones depende de los tipos de preguntas que desee a

en su solución BI. Agregue solo tantas como necesite para asegurar que SSAS se desempeñe de forma óptima, a

evitar consumir espacio de almacenamiento innecesariamente y para evitar confundir a los usuarios con dema

opciones. Para esta dimensión, seleccione Año calendario, Trimestre y Mes. Haga clic en Siguiente, después hag

en Finalizar.

Para asegurarse de que cada atributo sea identificado de forma exclusiva, actualiza la propiedad KeyColum

configurar esta propiedad para las columnas de clave, se asegura de que Mes se ordene correctamente en secu

numérica antes que alfabéticamente por nombre del mes, que es el criterio de ordenación predeterminado.



Para actualizar la propiedad KeyColumn, seleccione Mes en el panel Atributos en la izquierda. En la ve

Propiedades, haga clic en la propiedad KeyColumns y después en el botón de puntos suspensivos. En el cuad

diálogo Key Columns, haga clic en la flecha izquierda para borrar la asignación actual y después haga doble c

CalendarYear y MonthNumberOfYear. Ahora asigne una etiqueta a este atributo haciendo clic en el botón de p

suspensivos en el cuadro de propiedades NameColumns. Seleccione EnglishMonthName y haga clic en Aceptar.

Repita estos pasos para configurar la propiedad KeyColumns del atributo Trimestre en CalendarYear

CalendarQuarter y para configurar la propiedad NameColumns en Trim

La dimensión ahora aparece en el Explorador de soluciones como Date.dim y el diseñador de dimensiones (q

muestra en la figura 3) aparece en la misma área de trabajo principal de BIDS.

Figura 3 Dimensión Fecha mostrada en el diseñador

Puede ver la dimensión con sus atributos asociados, incluido el atributo de clave, en el panel Atributos en la izqu

Si después decide agregar más atributos, puede arrastrarlos uno por uno desde el panel Vista del origen de

hasta el panel Atributos. Use el Asistente para dimensiones solo cuando comience una nueva dimensión, pero

hacer cualquier cambio necesario en el diseñador de dimensiones.

Ahora use el Asistente para dimensiones para crear la dimensión Producto, mediante el uso de Producto como la

principal y EnglishProductName como la columna de nombre. Debido a la dimensión Producto es un esquema dede nieve, el asistente incluye una página adicional para confirmar que desea incluir las tablas relacion

ProductSubcategory y ProductCategory.

A continuación, agregue los atributos Color y Tamaño a la dimensión. Tenga en cuenta que el asistente selec

automáticamente las columnas de clave para las tablas de copo de nieve, Clave de subcategoría de producto y la

de categoría de producto. Debe agregar las columnas de nombre correspondientes a estos atributos, pero pr

debe finalizar el asistente para que pueda modificar las propiedades de atributos.

Cuando aparezca el diseñador de dimensiones, seleccione Clave de categoría de producto en el panel Atribut

Propiedades, busque la propiedad Nombre y cambie el nombre a Categoría. Desplácese en la ventana Propie

para buscar la propiedad NameColumn.

Haga clic en el cuadro de texto propiedad para mostrar el botón de puntos suspensivos, haga clic en el b

seleccione EnglishProductCategoryName y haga clic en Aceptar. Ahora repita estos pasos para renombrar la Cla

subcategoría de producto a Subcategoría y para especificar EnglishProductSubcategoryName como su nomb

columna. Por último, cambie el nombre al atributo Clave del producto a Producto.

Adición de jerarquías

Observe la línea ondulante azul que aparece debajo del nombre de dimensión, Producto, en el panel Atributos. C

desplaza el cursor sobre esta línea, aparece un mensaje de advertencia: "Cree jerarquías con dimensiones que no

de elementos primarios y secundarios". Este mensaje es un ejemplo de las advertencias de prácticas recomen

incorporadas a SSAS 2008 para ayudarle a crear correctamente una base de datos SSAS. Vuelva al diseñador



dimensión Fecha, al hacer clic en la ficha correspondiente en el área de trabajo del documento o al hacer doble c

Date.dim en el Explorador de soluciones y allí verá la misma advertencia.

Agregar una jerarquía a una dimensión se considera una práctica recomendad por varios motivos, en especia

facilitar su uso al usuario y para su optimización. Más específicamente, una jerarquía ofrece una ruta de naveg

que los usuarios pueden seguir desde datos resumidos hasta datos detallados. Asimismo, puede mejo

rendimiento de las consultas al habilitar SSAS para que calcule y almacene las agregaciones antes de las consul

los usuarios.

Por ejemplo, si el usuario desea ver la Venta del distribuidor por año y una jerarquía en la dimensión Fecha def

ruta de resumen desde el atributo clave (Date Key) al atributo Año calendario, SSAS puede calcular los datos de v

por año durante el procesamiento y después poner los resultados en almacenamiento permanente

almacenamiento de agregaciones evita la necesidad de calcular las ventas de cada año en el momento de la cons

es la diferencia clave entre recuperar datos desde un data mart relacional o desde una base de datos multidimen

como SSAS.

Para agregar una jerarquía a la dimensión Fecha, arrastre el atributo Año calendario desde el panel Atributos al

Jerarquías en el diseñador de dimensiones, Después de agregar el primer atributo, aparece un objeto de jerarqu

un nuevo nivel vacío debajo del atributo que acaba de agregar. Agregue los atributos Trimestre y Mes a la jerarq

arrastrar cada uno al espacio para el nivel vacío. A continuación, cambie el nombre de la jerarquía haciendo clic

botón secundario, después haga clic en Cambiar nombre y escriba Año.

Aunque agregó una jerarquía, igualmente aparece una advertencia para la dimensión Fecha. Desplace el cursor so

línea para ver una nueva advertencia: "Evite las jerarquías de atributo visibles para los atributos empleados

niveles en las jerarquías definidas por el usuario". Este mensaje le sugiere que evite que los usuarios vean un at

por sí mismo cuando ese atributo se ha incluido en una jerarquía. En otras palabras, un usuario solo debe poder

atributo cuando navega dentro de la jerarquía.

En mi experiencia, esta decisión es una que en realidad debe tomar en conjunto con los usuarios. Si decide no te

cuenta esta advertencia, seleccione Trimestre en el panel Atributos y después, en la ventana Propiedades, cam

valor AttributeHierarchyVisible a False (Falso).

R elaciones de atributos

Aparece otra advertencia en la jerarquía misma. En este caso, el mensaje advierte que podría surgir un problem

rendimiento debido a que faltan las relaciones de atributos entre uno o más niveles de la jerarquía. SSAS u

relaciones de atributos para optimizar el rendimiento de las consultas y el diseño de agregación, para redu

cantidad de almacenamiento necesaria para una dimensión y para acelerar el tiempo de procesamiento de la ba

datos.

Haga clic en la ficha Relaciones de atributos en el diseñador de dimensiones (tenga en cuenta que esta ficha solo

disponible si está usando Analysis Services 2008). De forma predeterminada todos los atributos se relac

directamente con el atributo clave, Date Key. Para optimizar el diseño al reasignar relaciones, arrastre el objeto M

objeto Trimestre y después arrastre el objeto Trimestre al objeto Año. La relación en el diseñador ahora repre

correctamente la relación de varios a uno entre cada nivel de izquierda a derecha, como se muestra en la figura 4

Figura 4 R elaciones de atributos

A continuación, agregue una jerarquía a la dimensión Producto denominada Categorías que contiene Cate

Subcategoría y Producto de arriba abajo. Después de crear la jerarquía, descubrirá que no necesita correg

relaciones de atributos entre los niveles porque las relaciones de clave externa entre las tablas ya están definidas

DSV. Sin embargo, puede configurar el valor de la propiedad AttributeHierarchyVisible en False si lo desea.



Ahora su proyecto contiene dos dimensiones que tienen jerarquías y relaciones de atributos correctamente defini

medida que obtiene más información sobre el diseño de dimensiones, descubrirá que hay varias propie

disponibles para optimizar el rendimiento y controlar el comportamiento específico en la interfaz de usuario.

Además, es probable que tenga más dimensiones en soluciones de BI más complejas. Sin embargo, en este pun

ha aprendido los aspectos básicos de las dimensiones y cuenta con lo necesario para seguir creando una solució

se puede usar al crear un cubo.

Creación de un cubo

Del mismo modo que usa el Asistente para dimensiones para iniciar el proceso de definir sus dimensiones, Asistente para cubos para comenzar a crear su cubo. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón secun

en la carpeta Cubos, haga clic en Nuevo cubo y después en Siguiente en la página principal si corresponde.

página Seleccionar método de creación, mantenga la opción predeterminada (debe use las otras dos opciones c

tenga un diseño que desee crear manualmente o con una plantilla, después haga que SSAS genere tablas en el o

de datos basándose en ese diseño, que debería rellenar con datos mediante el uso de Integration Services ant

que pueda explorar su cubo). Haga clic en Siguiente.

En la página Seleccionar tablas de grupo de medida, seleccione Venta por Internet y Venta del distribuidor y hag

en Siguiente (las tablas de grupo de medida son un sinónimo de tablas de hechos). A continuación el asistente m

las columnas numéricas descubiertas en las tablas de grupo de medidas seleccionadas. De acuerdo con el en

sencillo que hemos seguido hasta ahora, borre todas las medidas al desmarcar la casilla Medida en la parte supela página y después seleccione las siguientes medidas de cada grupo Venta por Internet y Venta del distrib

Cantidad de pedido, Costo total del producto e Importe de venta.

También puede cambiar el nombre de las medidas en esta página. Solamente haga clic con el botón secund

escriba el nuevo nombre, pero asegúrese de que el nombre de cada medida sea único. El nombre de la medida

ser corto, pero no tanto como para que se pueda entender. Cambie el nombre de las medidas en el grupo Ven

Internet de la siguiente manera: Cantidad de pedido por Internet, Costo por Internet y Venta por Internet. Del m

modo, cambie el nombre de las medidas de Venta de distribuidor como Cantidad de pedido de distribuidor, Cos

distribuidor y Venta del distribuidor. Haga clic en Siguiente.

En la página Seleccionar dimensiones existentes, el asistente muestra las dimensiones que ya ha creado. Haga c

Siguiente. Si hay alguna tabla en la DSV a la que no se haga referencia como una tabla de grupo de medi

mediante una dimensión existente, la página Seleccionar nuevas dimensiones aparecerá para permitirle ag

rápidamente cualquier otra dimensión que pudiera necesitar. En este caso, borre Venta por Internet y Ven

distribuidor porque no necesita que estas tablas se creen como dimensiones (aunque técnicamente son tab

grupo de medidas, la presencia de números de pedido de venta en las tablas le permitiría crear dimensione

apoyar los informes o el análisis de ventas según número de pedido de venta).

Haga clic en Siguiente, cambie el nombre del cubo a Ventas y haga clic en Finalizar. ¡Felicitaciones!

¡Creó correctamente un cubo sencillo! El diseñador de cubos muestra los grupos de medidas y las dimens

agregadas al cubo en los paneles de la izquierda y la DSV de origen en la derecha, como se muestra en la figura



Figura 5 Diseñador de cubos que muestra los grupos de medidas y las dimensiones

El primer paso que debe tomar después de crear un cubo es configurar la propiedad FormatString de cada m

para facilitar la vista de valores en el explorador de cubos. La forma más rápida de hacerlo es ver las medidas e

cuadrícula. En la barra de herramientas del diseñador de cubos, haga clic en el quinto botón desde la izquierda

cambiar de la Vista de árbol a la Vista de cuadrícula. En la Vista de cuadrícula, puede usar la tecla Ctrl para seleccvarias medidas de una sola vez. En primer lugar, seleccione Cantidad de pedido por Internet y Cantidad de pedid

distribuidor. En la ventana Propiedades, en la lista desplegable FormatString, seleccione Estándar. Después selec

todas las medidas restantes para configurar la propiedad FormatString en Moneda.

Adición de cálculos

Una característica eficaz de SSAS es la capacidad de agregar cálculos mediante el uso del lenguaje de exp

multidimensional (MDX). Si puede escribir fórmulas en Excel, puede crear cálculos en su cubo mediante el u

expresiones MDX. Para expresiones más complejas, necesitará dedicar algún tiempo a obtener más información

MDX mediante estudio y muchísima práctica.

Recuerde que uno de los objetivos de diseño de esta solución es medir la rentabilidad por canal de ventas. E

ahora incluye las medidas que necesita para calcular la rentabilidad. Costo por Internet, Venta por Internet, Cos

distribuidor y Venta del distribuidor. La diferencia entre venta y costos es el margen bruto, pero ese cálculo

dólares absolutos que no es útil para la comparación entre canales. Además del margen bruto, debe calcu

porcentaje del margen bruto al dividir el margen bruto por el importe de venta.

En el diseñador de cubos, haga clic en la ficha Cálculos, la tercera ficha desde la izquierda. Después haga clic

botón Nuevo miembro calculado en la barra de herramientas, el quinto botón desde la izquierda. En el cuadro de

Nombre, escriba [Margen bruto por Internet].



Los corchetes son obligatorios cuando el nombre incluye espacios. En el cuadro de texto Expresión, escriba [Ven

Internet] - [Costo por Internet] y después en la lista desplegable Cadena de formato, seleccione "Moneda". Ahora

estos pasos para agregar los cálculos que se muestran en la figura 6.

Nombre Expresión Cadena de formato

[Margen bruto del distribuidor] [Venta del distribuidor] - [Costo del distribuidor] "Moneda"

[Pct de margen bruto por Internet] [Margen bruto por Internet] / [Venta por Internet] "Porcentaje"

[Pct de margen bruto del distribuidor] [Margen bruto del distribuidor] / [Venta del distribuidor] "Porcentaje"

Figura 6 Adición de cálculos al cubo

Implementación de una base de datos de Analysis Services desde BIDS

Hasta ahora, aunque ha creado los objetos necesarios para crear una base de datos SSAS en el servidor, la ba

datos en sí todavía no existe. Las tareas de diseño que realiza en BIDS producen archivos XML que se d

implementar en el servidor.

Cuando esos archivos están implementados, puede procesar la base de datos, que ejecuta los comandos nece

para crear las estructuras de almacenamiento definidas por los archivos XML y para rellenar esas estructuras al ej

las consultas al origen de datos especificado.

Dentro de BIDS, comienza todas estas actividades haciendo clic con el botón secundario en el proyecto

Explorador de soluciones y, a continuación, haga clic en Implementar. Se abre la ventana Progreso

implementación para mostrarle cada paso que realiza y si ese paso tiene éxito o produce un error.

Después de que ha implementado un proyecto, todavía puede hacer cambios en los diseñadores. Solo impleme

proyecto otra vez como se describió anteriormente para trasladar sus cambios al servidor e iniciar el procesamien

se le solicita sobrescribir su base de datos, haga clic en Sí si tiene la seguridad de que usted es la única person

hace cambios a la base de datos.

En algunas ocasiones el cambio que haga no desencadenará que el comando procese la base de datos después

implementación. En este caso, haga clic en la dimensión o el cubo que cambió, después haga clic en ProceEjecutar. Si procesa una dimensión mediante el uso de la opción Proceso completo (que se requiere si hace un ca

estructural considerable a la dimensión), también podría necesitar procesar el cubo.

Exploración del cubo en BIDS

En cada etapa de desarrollo, siempre que haya implementado y procesado correctamente la solución, puede rev

progreso desde el punto de vista del usuario. En el diseñador de cubos, haga clic en la ficha Explorador. El pane

izquierda muestra los objetos en la base de datos SSAS en un árbol de metadatos (que se muestra en la figuranodo superior del árbol es el cubo. Expanda el nodo Medidas y las carpetas que contiene para ver todas las me

disponibles y después expanda los nodos Fecha de pedido y Producto para ver los atributos en estas dimensione



Figura 7 Árbol de metadatos del cubo de ventas

Podría preguntarse por qué el cubo contiene Fecha de vencimiento, Fecha de pedido y Fecha de envío cuandocreó una dimensión Fecha. Estas dimensiones del cubo se denominan dimensiones realizadoras de funciones p

representan distintas versiones lógicas de la misma dimensión.

Aparecen automáticamente en el cubo cuando incluye la dimensión Fecha porque la tabla de hecho contien

columnas distintas de clave externa que se relacionan con la tabla única en la que se basa la dimensión Fecha

realizar un seguimiento de los eventos de pedidos, envíos y vencimientos por separado (si estas fechas realizado

funciones no son útiles para el análisis, puede eliminar cualquiera que no necesite en la página Estructura de cub

diseñador).

Para ver los datos del cubo, arrastre los objetos desde el árbol de metadatos a la cuadrícula en el centro del dise

Comience por arrastrar Ventas por Internet al área llamada Coloque campos totales o campos detallados aquí.

Después repita este proceso para agregar Pct de margen bruto por Internet, Venta del distribuidor y Pct de m

bruto del distribuidor a la cuadrícula. Con los resultados de esta consulta sencilla ahora visibles en el explorad

cubos (como se muestra en la figura 8), puede ver que Venta por Internet es mucho más rentable que Ven

distribuidor.

Figura 8 R esultados de la consulta en el explorador de cubos

Puede continuar explorando estos resultados arrastrando los atributos a las secciones de la cuadrícula para

columnas o filtros, que colectivamente se denominan ejes, o arrastrando los atributos y medidas fuera de la cuad

El proceso de agregar objetos a los ejes para refinar la consulta los usuarios de BI denominan segmentar y que e

forma muy rápida de consultar datos sin escribir ningún código. Por ejemplo, para segmentar por año, arrastre

Date.Year a la sección llamada Coloque campos de fila aquí.



Debido a que Order Date.Year es una jerarquía (como indica el icono con forma de pirámide), puede ra

desagrupando datos para segmentar por semestre al expandir uno o más de los años. Del mismo modo, puede f

un subcubo por categoría al arrastrar Categorías (Categories) al eje de las columnas sobre las medidas.

Después de colocar objetos en filas o columnas, puede filtrar la lista de elementos haciendo clic en la flecha en el

Para eliminar Componentes de la cuadrícula, haga clic en el título Categoría, desmarque la casilla Componentes y

clic en Aceptar. A continuación, para simplificar la vista, arrastre Venta por Internet y Venta del distribuidor fuera

cuadrícula. Ahora puede comparar fácilmente la rentabilidad de los canales de Internet y Revendedores por

trimestre y por categoría de producto, como se muestra en la figura 9.

Figura 9 R entabilidad de los canales de ventas por año y trimestre y por categoría

Uso compartido del cubo con los usuariosDe forma predeterminada, solamente el administrador del servidor puede acceder al cubo. Sin embargo, cuan

cubo está implementado en Analysis Server, puede configurar permisos para otorgar acceso a él a los usuari

modo que los habilita para usar su herramienta favorita para explorar el cubo. Microsoft Excel 2007 es una ele

popular para una exploración interactivas, pero también puede usar Reporting Services para distribuir inf

basados en los datos del cubo, como voy a explicar en un próximo artículo.

Aplicación de sus nuevas habilidades

Ahora que ha creado una pequeña base de datos con los datos de muestra de AdventureWorks, debe aplicar lo q

aprendido a sus propios datos al crear un cubo sencillo. Si tiene un diseño sencillo y un conjunto de

relativamente pequeño (que contiene menos que unos pocos millones de filas, por ejemplo), puede construir un

de datos sin tener que hacer el esfuerzo de crear y mantener un data mart. Simplemente configure una vista del o

de datos para consultar el origen mediante el uso de consultas con nombre que estructuran los datos lo más pa

posible a un esquema de estrella. Cuando su origen de datos tiene nuevos datos, puede simplificar hacer un pr

completo de su base de datos SSAS para mantenerla actualizada con su origen de datos.

Si tiene más datos que agregar al cubo, debe leer más sobre SSAS en Libros en línea y otros recursos, ya qu

artículo solo explica los aspectos más básicos que debe saber para crear un cubo sencillo. Por ejemplo, al comien

este artículo, mencioné que un beneficio de SSAS es la administración de la agregación, pero explicar más sob

tema está fuera del alcance de este artículo.

Puede obtener más información sobre agregaciones y otros temas avanzados al leer "Microsoft SQL ServerAnalysis Services Step by Step" (Microsoft Press, 2009), que hace poco publicó un buen amigo mío, Scott Camero

comenzó conmigo su carrera profesional en inteligencia empresarial hace muchos años. Ahora que ha crea

primer cubo, siga mejorando sus habilidades para que pueda desarrollar cubos más avanzados y aprovechar al m

la plataforma de Microsoft BI.

Stacia Misner , consultora, educadora y autora de BI, así como fundadora y directora de Data Inspirations. Ella tie

años de experiencia en el sector de TI, de los cuales ha dedicado nueve años a la pila de Microsoft BI. Misner ha e

varios libros sobre BI y SQL Server. Su libro más reciente, "Microsoft SQL Server 2008 Reporting Services Step by

(Microsoft Press, 2009), se publicó a principios de este año. Puede ponerse en contacto con Stacia a través de su

electrónico [email protected].



R ecursos adicionales

Desarrollo de Analysis Services (Libros en

msdn.microsoft.com/library/bb500183.aspx

Seguridad de Analysis Services (Libros en

msdn.microsoft.com/library/ms175386.aspx

Vídeos sobre Analysis Services 2008 (Libros en msdn.microsoft.com/library/dd299422.aspx

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