3-12-2015

INFORME FINAL BI.

Julio Montero Diego Soto Claudio Ponce Rodrigo Villalobos

Tabla de contenidoIntroducción:..........................................................................................................................1

Introducción a Adventure Works Cycles...............................................................................2

Indicadores y perspectivas:...................................................................................................4

Análisis de los OLTP:............................................................................................................4

Unidades producidas.........................................................................................................4

Costo de producción..........................................................................................................4

Establecer correspondencia..................................................................................................5

Producción:........................................................................................................................5

Nivel de granulidad Producción:...........................................................................................7

Modelo conceptual................................................................................................................8

Modelo conceptual ampliado................................................................................................9

Tabla de Hechos Producción..............................................................................................10

Modelo lógico......................................................................................................................11

Herramientas de software utilizadas en el proyecto...........................................................12

SQL Server Management Studio....................................................................................12

Sql server data tolos........................................................................................................12

Microsoft Excel................................................................................................................12

Datawarehouse-Datamart:..............................................................................................12

Modelo Relacional:..........................................................................................................14

Proceso ETL.......................................................................................................................15

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Territorio.................................15

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Oferta.....................................15

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Tiempo...................................15

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Hch_Produccion.............................15

Excel:..................................................................................................................................16

Introducción:En el desarrollo de este proyecto se describirá el rubro de la empresa que nos

facilitará sus datos, la Base de datos Transaccional y su diccionario de datos.

También se conocerán los escenarios más importantes de la empresa. Junto a lo anterior

se desarrollará una Base de datos multidimensional, la cual permite almacenar

información a través de tablas de hechos y de dimensiones. Una base de datos

multidimensional nos permite tener acceso flexible a los datos previamente definidos, para

explorar y analizar sus relaciones y resultados.

Introducción a Adventure Works Cycles

Para poder intervenir en la empresa de manera positiva, es necesario conocer la

misma e interiorizarse en sus procesos:

“Adventure Works Cycles, es una gran empresa de fabricación multinacional. La

empresa fabrica y vende bicicletas de metal y de metal compuesto en los mercados de

Norteamérica, Europa y Asia. Si bien su sede central de operaciones se encuentra en

Bothell, Washington, con 290 empleados, en toda su base de mercado tiene distribuidos

varios equipos regionales de ventas.”

Indagando un poco más en la empresa se ha podido identificar que esta no solo

vende bicicletas, sino que también fabrica componentes y vende piezas para bicicletas, en

sus procesos más importantes se han podido identificar 4 que son los pilares de la

empresa:

1. Ventas y marketing: Como empresa de fabricación de bicicletas, Adventure

Works Cycles tiene dos tipos de cliente:

Individuos: clientes que compran productos de la tienda en línea de

Adventure Works Cycles, para uso personal.

Tiendas: tiendas de venta al por menor o al por mayor que compran a

los representantes de ventas de Adventure Works Cycles productos

para la reventa.

2. Producto: En este campo Adventure Works Cycles tiene las cuatro líneas

de productos (Bicicletas, componentes de bicicletas, equipos para

bicicletas y accesorios para bicicletas) a disposición de los clientes.

3. Compra y proveedor: En Adventure Works Cycles, el departamento de

compras adquiere las materias primas y las piezas que se utilizan para

fabricar las bicicletas de Adventure Works Cycles. Adventure Works Cycles

también adquiere productos para la reventa, como equipamiento para

bicicletas y complementos, como botellas para el agua y bombas de aire.

4. Fabricación: Como se mencionó anteriormente Adventure Works Cycles

también fabrica sus propios componentes para las bicicletas.

Entrevistando a los altos directivos de Adventure Works Cycles, se llegó a la

conclusión de que el proceso más importante de la empresa es el escenario de

“producción”

Se les preguntó cuáles eran los indicadores que representan de mejor modo el

proceso de producción y qué sería exactamente lo que se desea analizar del mismo. La

respuesta fue saber con certeza las unidades producidas y los costos de producción en

un tiempo específico.

Indicadores y perspectivas:

Costo de producción

por producto, por territorio de almacenamiento, por oferta por tiempo

Unidades producidas

por producto, por territorio de almacenamiento, por oferta por tiempo

Análisis de los OLTP:

Unidades producidas

Hechos: Unidades producidas Función: SUM

Definición: el indicador “Unidades Producidas” representa la sumatoria de los productos que se han fabricados según cada perspectiva (Producto, territorio de almacenamiento, tiempo, oferta).

Costo de producción

Hechos: Costos de Producción Función: SUM

Definición: el Indicador “Costo de Producción” representa los Costos relacionados con los materiales de elaboración de los productos que se han fabricado según cada perspectiva (Producto, territorio de almacenamiento, tiempo, oferta)

Establecer correspondencia

Producción:

Nivel de granulidad Producción:

Producto: Corresponde al campo Name de la tabla Product, ya que hace mención al identificador único de cada producto que se desee conocer.

Tiempo: Hace referencia al campo StartDate de la tabla ProductCostHistory y hace referencia al inicio de los costos de los productos.

Territorio de almacenamiento: Corresponde al campo Name de la tabla Location corresponde al nombre del local, donde están almacenados los productos.

Oferta: Corresponde al campo DiscountPct de la tabla SpecialOffer hace mención al producto en específico que posee el descuento.

Unidades producidas: Corresponde al campo StockedQty de WorkOrder

Costo de producción: Corresponde al campo StandarCoast de ProductCostHistory

Modelo conceptual

Como puede apreciarse en la figura, el modelo conceptual permite de un solo

vistazo y sin poseer demasiados conocimientos previos, comprender cuáles serán los

resultados que se obtendrán, cuáles serán las variables que se utilizarán para analizarlos

y cuál es la relación que existe entre ellos.

Modelo conceptual ampliadoEn este paso, y con el fin de graficar los resultados obtenidos en los pasos

anteriores, se ampliará el modelo conceptual, colocando bajo cada perspectiva los

campos seleccionados y bajo cada indicador su respectiva fórmula de cálculo.

Gráficamente

Tabla de Hechos Producción

Modelo lógico

La creación de este modelo tiene las siguientes finalidades:

Ejemplificar la creación de cubos multidimensionales.

Propiciar la correcta distinción entre hechos de una tabla de hechos e indicadores

de un cubo.

Propiciar la correcta distinción entre campos de una tabla de dimensión y atributos

de un cubo.

Herramientas de software utilizadas en el proyecto

SQL Server Management Studio

SQL Server Management Studio (SSMS) proporciona herramientas para configurar,

gestionar y administrar las instancias de Microsoft SQL Server, que reúne a una

amplia gama de herramientas de diseño gráfico y visual que simplifican el trabajo de

con SQL Server.

En nuestro proyecto, SQL Server Management Studio fue utilizado para crear la base

de datos multidimensional DW_AW. Además nos sirvió para ir probando las consultas

SQL que se iban desarrollando en el transcurso del proyecto.

Sql server data tolos

Esta herramienta de SQL la hemos utilizado para crear el proyecto de integración ETL

“Proyecto de Integration Services1” en el cual se llevó a cabo la carga de dimensiones

y la carga de Hechos.

Por otro lado creamos el origen de datos del cubo, las vistas del origen de datos y el

cubo junto a sus dimensiones.

Microsoft Excel

En la planilla Excel tomamos los datos del cubo multidimensional para presentarlos de

una forma más ordenada que en la base de datos.

Datawarehouse-Datamart:

Nombre de Base de Datos: DW_AW

Usuario Propietario: Localhost

Diccionario de datos:

Tabla: Dim_Tiempo

Columna Tipo Nulo Enlaces a Tabla

Comentarios

Id_fecha int no   Identificador de fecha

Fecha_completa Datetime si   Fecha completa(año mes dia)

Anio Int año

Mes Int Mes en numero

Nombre_mes Varchar(50)

Nombre del mes

Tabla: Dim_Territorio

Columna Tipo Nulo Enlaces a Tabla

Comentarios

Id_territorio int no   Identificador de fecha

Nombre_territorio varchar(50) no   Nombre del territorio

Tabla: Dim_Producto

Columna Tipo Nulo Enlaces a Tabla

Comentarios

Id_producto Int no   Identificador producto

Nombre_producto varchar(50)

no   Nombre del producto

Tabla: Dim_Oferta

Columna Tipo Nulo Enlaces a Tabla

Comentarios

Id_Oferta int no   Identificador oferta

Descripción_oferta varchar(50)

no   Descripción de la oferta

Tabla: Dim_Tiempo

Columna Tipo Nulo Enlaces a Tabla

Comentarios

Id_fecha int no  

Fecha_completa varchar(20) no  

Modelo Relacional:

Proceso ETL

Una vez construido el modelo lógico, se deberá proceder a poblarlo con datos, utilizando

técnicas de limpieza y calidad de datos, procesos ETL, etc.; luego se definirán las reglas y

políticas para su respectiva actualización, así como también los procesos que la llevarán a

cabo. • Debemos poblar el modelo de datos que hemos construido anteriormente. Lo cual

conlleva realizar tareas básicas, tales como limpieza de datos, calidad de datos, procesos

ETL, etc. • Primero se cargarán los datos de las dimensiones y luego los de las tablas de

hechos, teniendo en cuenta siempre, la correcta correspondencia entre cada elemento. •

Concretamente, en este paso se deberá registrar en detalle las acciones llevadas a cabo.

Por ejemplo, es muy común que sistemas ETL trabajen con "pasos" y "relaciones", en

donde cada "paso" realiza una tarea en particular del proceso ETL y cada "relación" indica

hacia donde debe dirigirse el flujo de datos. En este caso lo que se debe hacer es explicar

que hace el proceso en general y luego que hace cada "paso" y/o "relación".

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Territorioselect Production.Location.LocationID, Production.Location.Name from Production.Locationorder by LocationID

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Ofertaselect Sales.SpecialOffer.SpecialOfferID, Sales.SpecialOffer.Description from Sales.SpecialOfferorder by SpecialOfferIDQuery utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Productoselect Production.Product.ProductID, Production.Product.Name from Production.Productorder by Production.Product.ProductID

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Dim_Tiemposelect distinct replace(convert(date, ProductCostHistory.StartDate),'-','')fecha_completa, ProductCostHistory.StartDate,datepart(yyyy, ProductCostHistory.StartDate) anio, datepart(month, ProductCostHistory.StartDate)mes,datename(month, ProductCostHistory.StartDate)nombre_mes

from production.ProductCostHistory

Query utilizada para llenar con datos de la tabla Hch_Produccionselect p.ProductID id_producto, l.LocationID id_territorio, o.SpecialOfferID id_oferta, replace(convert(date, c.StartDate),'-','') id_fecha,sum(w.StockedQty) cantidad_total,sum(w.StockedQty * c.StandardCost) costo_totalfrom (((Production.Product p inner join Production.WorkOrder w on p.ProductID=w.ProductID) inner join(Production.ProductInventory i inner join Production.Location l on i.LocationID=l.LocationID)on p.ProductID =i.ProductID) inner join Production.ProductCostHistory c on p.ProductID=c.ProductID) inner join(Sales.SpecialOfferProduct s inner join Sales.SpecialOffer o on s.SpecialOfferID =o.SpecialOfferID ) on p.ProductID=s.ProductID

group by p.ProductID, l.LocationID, o.SpecialOfferID, c.StartDateorder by c.StartDate, p.ProductID, l.LocationID, o.SpecialOfferID

Excel:

Según la siguiente tabla se muestran datos obtenidos directamente desde una

planilla Excel, la cual está relacionada con el cubo multidimensional, el cual alberga todos

los datos necesarios para saber la cantidad total de productos fabricados.

En la columna “cantidad total” se muestra un monto por 885791,128 que

corresponde al producto HL Mountain Frame - Black, 38 que fue fabricado en el mes de

julio del año 2005 en la localidad de “Debur and Polish”