informe de proyecto base de datos

UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLOFACULTAD DE CIENCIAS FISICAS Y MATEMATICAS

ESCUELA PROFESIONAL DE INFORMATICA

PROYECTO DE BASE DE DATOS II

TITULO:

TodoAutos Venta de Carros del Año

AUTORES:

Polo Cosme Juan Diego Quizpe Andrade Edir Sebastian Vera Victor Vazques Lara Anibal Villanueva Calvanapon Edu Zavaleta Espejo Gerson

PROFESOR:

Ing. Arturo Díaz Pulido

Facultad de Ciencias Físicas y MatemáticasSemestre 2015-1

Escuela de Informática Fecha:

RESUMEN

En los últimos años el área de aplicaciones OLAP ha tenido un importante desarrollo. Este tipo de aplicaciones utiliza estructuras multidimensionales para proporcionar un acceso rápido a los datos con el fin de analizarlos. Los datos del origen de OLAP se almacenan habitualmente en almacenes de datos en una base de datos relacional.

Nuestro Proyecto Trata acerca de la venta de autos del año , usando SQL Server para la Base de Datos y SQL Server Data Tool(visual Studio) para generar nuestro Cubo Multidimensional OLAP. Interfaces para Acceder a los Datos de nuestro Cubo en Excel, mediante el lenguaje de programación Java

Palabras Clave

OLAP, esquema de estrella, esquema Copo de nieve Business Intelligence, ROLAP, MOLAP



1. INTRODUCCION.

Los sistemas OLAP son una de las herramientas más utilizadas en el campo de las soluciones Business Intelligence ya que brinda la posibilidad de disponer de una base de datos multidimensional que permite llevar a cabo el procesamiento analítico de la información de manera online.

OLAP es el acrónimo en ingles de procesamiento analítico en línea(on-Line Analytical Processing). OLAP te permite navegar fácilmente por la información, solicitándola con detalle preciso y con filtros adecuados que puedes hacerlo de manera dinámica fácil.

1.1. Usos de un Sistema OLAP o BI.

Es una solución utilizada en el campo de la llamada Inteligencia de negocios (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP).

Una de las características fundamentales por las cuales la herramienta OLAP es ampliamente utilizada por distintas empresas es porque reside en que la misma brinda una solución ideal para llevar a cabo consultas de los datos de manera sencilla y veloz

Ofrece a los usuarios una solución que permite agilizar de manera notable las consultas y evaluaciones de la gran cantidad de datos que produce constantemente una compañía, utilizando información proveniente de todos los sectores de la misma que fluye en un sistema central, es por ello que la velocidad de respuesta que ofrece OLAP hace que las soluciones a los posibles problemas surgidos durante los procesos productivos y las posteriores decisiones gerenciales tengan lugar en tiempo y forma precisa.

Los sistemas OLAP, son utilizados por las empresas para conocer la historia del negocio y poder analizar la toma de decisiones. Podemos enunciar entonces las siguientes áreas en donde el uso de un sistema OLAP esta difundido:

SISTEMAS DE INFORMACION EJECUTIVOS

Los usuarios y administradores generalmente de mandos altos y medios, reciben la información sobre los indicadores de funcionamiento dominantes del negocio y de las excepciones o variaciones según sea de patrones y de estándares preestablecidas.

APLICACIONES FINACIERASPara diversos usos de tipo financiero se utilizan la base de datos de OLAP, para comunicar, planear y analizar. Los ejemplos de usos financieros incluyen la



comunicación, análisis del mes-cierre, análisis de beneficios del producto, los presupuestos y pronostico.

VENTAS Y APLICACIONES DE MARKETINGExisten diferentes formas de llegar a los clientes para alcanzar los objetivos de venta y de comercialización propuestos. Por eso la utilización de sistemas OLAP donde es importante contar con información organizada de manera rápido es aconsejable.

1.2. Arquitectura y Funcionamiento de un CUBO o BI.El objetivo OLAP básico es el cubo, que consiste en una representación multidimensional de datos de detalle y resumen. Un cubo consta de un origen de datos, dimensiones, medidas y particiones. Los cubos se diseñan a partir de los requisitos de análisis de los usuarios. Un almacén de datos puede contener muchos cubos distintos por ejemplo el cubo de ventas.- El origen de datos del cubo identifica y se conecta con la base de datos

donde se encuentra el almacén de datos que es el origen de los datos del cubo

- Una dimensión es un tipo especial de dimensión que asigna las propiedades de los miembros de otra dimensión a una dimensión que a partir de ese momento se puede utilizar en cubos.

- Las medidas identifican los valores numéricos extraídos de la tabla de hechos resumidas para realizar el análisis.

- Las particiones son los contenedores multidimensionales de almacenamiento que guardan datos del cubo. Cada cubo contiene, al menos una Partición y los datos de un cubo pueden combinar a partir de varias particiones.

1.2.1. Modelo del Negocio DimensionalEl modelo dimensional es una adaptación especializada del modelo relacional usado para almacenar datos en depósitos de datos, de modo que los datos fácilmente puedan ser extraídos usando consultas OLAP.Existen dos modelos de representación:- Modelo Estrella

Es un modelo de datos que tiene una tabla de hechos, que contiene los datos para el análisis, rodeada de las tablas dimensionales. Este aspecto de tabla de hechos más grande rodeada de radios o tablas más pequeñas es lo que se asemeja a una estrella.

Este esquema es ideal por su simplicidad y velocidad para ser usado en análisis multidimensionales ya que permite acceder tanto a los datos agregados como de detalle.



- Modelo Copo de NieveEs una estructura algo más compleja que el esquema estrella. Se da cuando alguna de las dimensiones se implementa con más de una tabla de datos. La finalidad es normalizar las tablas y así reducir el espacio de almacenamiento al eliminar la redundancia de datos. Pero tiene la contrapartida de generar peores rendimientos al tener que crear más tablas de dimensiones y más relaciones entre tablas lo que tiene un impacto directo sobre el rendimiento.



1.2.2. Base de Datos

La base de datos o base de hechos es una parte de la memoria del ordenador que se utiliza para almacenar los datos recibidos inicialmente para la resolución de un problema. Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se trabaja. También se registrarán en ella las conclusiones intermedias y los datos generados en el proceso de inferencia.

1.2.3. Modelo Relacional

En este modelo todos los datos son almacenados en relaciones, y como cada relación es un conjunto de datos, el orden en el que estos se almacenen no tiene relevancia. Esto tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y de utilizar por un usuario no experto. La información puede ser recuperada o almacenada por medio de consultas que ofrecen una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

1.2.4. Interfaz con el Usuario

Es el medio con que el usuario puede comunicarse con la máquina, un equipo o una computadora y comprende todos los



puntos de contacto entre el usuario y el equipo. Normalmente suelen ser fáciles de entender y fáciles de accionar.

Posibilita que la respuesta proporcionada por el sistema sea inteligible para el interesado. También puede solicitar mar información si le es necesaria al sistema experto.

1.2.5. Módulo de Explicación

La mayoría de los sistemas OLAP contienen un módulo de explicación diseñado para aclarar al usuario la línea de razonamiento seguida en el proceso de inferencia.

Esta posibilidad de a explicación es especialmente valiosa cuándo se tiene la necesitada de tomar decisiones importantes amparándose en el consejo del sistema experto.

Gracias a la estructura aportada por los CUBOS OLAP el acceso a la información es prácticamente instantánea.

1.2.6. Módulo de Adquisición

El módulo de adquisición permite que se puedan añadir, eliminar o modificar datos en la base de datos.

Si el entorno es dinámico es muy necesario, puesto que, el sistema funcionara correctamente solo si se mantiene actualizado su conocimiento.

1.3. Ventajas e Inconvenientes de un CUBO

1.3.1. VentajasLa más importante es la facilidad de uso, una vez construido el cubo, el usuario de negocio puede consultarlo con facilidad, incluso si se trata de un usuario con escasos o nulos conocimientos técnicos.También los rápidos de respuesta, habitualmente el cubo tiene pre calculados las distintas agregaciones, por lo que los tiempos de respuesta son muy cortos.Otras Ventajas:

Tiene acceso a grandes cantidades de información. Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos

empresariales. Involucra datos agregados. Compara datos agregados a través de periodos jerárquicos. Presentan los datos en diferentes perspectivas. Involucran cálculos complejos entre elementos de datos. Pueden responder con rapidez a consultas de usuarios.



1.3.2. InconvenientesEl cubo es estructura adicional de datos que mantener y actualizar, eso supone un gasto extra de recursos (servidores, discos, procesos de carga, etc.)Otra es sobre el modelo de negocio no siempre se adapta bien en un modelo jerárquico.

1.4. Lenguaje de Programación Usado: Transact - SQL

1.4.1. Introducción:

Transact-SQL es un lenguaje sumamente potente que nos ayuda a definir tareas mientras trabajamos con bases de datos. Debido a que este lenguaje tiene algunas restricciones en el propio lenguaje casi siempre lio vemos utilizado en creaciones de los procedimientos almacenados, funciones de usuario y también triggers. Podemos hacer uso de ¨T-SQL en lenguajes de programación como puede ser Java, Visual Basic, SQL Server Management Studio.

1.4.2. Características Nos permite Definir bloques de instrucciones SQL que se tratan

como unidades de ejecución. Realizar ejecuciones condicionales. Realizar ejecuciones iterativas o repetitivas. Garantizar el tratamiento modular con la declaración de variables

locales y el uso de procedimientos almacenados. Manipular tupla a tupla el resultado de una consulta.

Sin embargo no permite:

Crear interfaces de usuario. Crear aplicaciones ejecutables, sino elementos que en algún

momento llegarían al servidor de datos y serán ejecutados.

Los tipos de datos más usados son:

Los números enteros, decimales(int-float) Fecha, hora(date- datetime) Cadenas(varchar)

Los operadores:

Operadores numéricos. Operadores bit a bit. Operadores de comparación. Operadores lógicos. Operadores de cadenas.



DDL (Lenguaje de definición de Datos)

CREATE. DROP. ALTER.

DML (Lenguaje de Manipulación de Datos)

INSERT. DELETE. UPDATE. SELECT.

2. Análisis Multidimensional para la Venta de Carros del Año

2.1. Planteamiento y Diseño Queremos implementar un sistema de venta de carros del año,

donde la base de datos constara con las tablas, carro, cliente, vendedor, tienda, comprobante, y la tabla más importante Venta.

La base de datos esta creada en base al esquema Estrella. Mediante estos datos, podremos ver la venta completa, con cada

uno de los datos ya mencionados, cuanto costo el carro, que tipo de carro compro el cliente, que modelo de carros se vende más, y una serie de consultas definidas en el proyecto.

La base de datos Fue generada usando SQL Server 2012, EL cubo multidimensional fue hecho en Visual Studio.

Para el muestreo de los datos del cubo, se usara Excel.



2.2. Implementación CREACION DE NUESTRA BASE DE DATOS

Podremos crearnos una sesión SQL server entrando con la autentificación de Windows

Fig. 1 Inicio de sesión con autentificación de SQL server

Una vez iniciado sesión podremos crear nuestra base de datos

Fig. 2 Creamos nueva base de datos



Luego creamos lo que vendría hacer nuestro modelo relacional, para luego llenarla de datos.

Fig. 3 Creación de Modelo Relacional

CONEXIÓN A ORIGEN DE DATOSAl crear un nuevo origen de datos nos pide el nombre del servidor, luego lleno los datos con la cuenta de autentificación de SQL server, luego buscamos la base de datos creada anteriormente.

Fig. 4 Asistente para Origen de Datos y Administración de conexiones

Una vez creada la conexión ya podremos seleccionarla.



Fig. 5 Selección de conexión de datos

Luego nos pedirá información de Windows un usuario y contraseña, para luego darle siguiente y finalizar la creación de conexión.

Fig. 6 Definición de credenciales Windows

VISTAS DEL ORIGEN DE DATOS



Al querer crear una nueva vista, nos saldrá esta ventana donde está la conexión a origen de datos que habíamos creado anteriormente.

Fig. 7 Asistente para vistas del origen de datos

Pasamos las tablas importantes.

Fig. 8 Selección de tablas y vistas

Luego nos saldrá una serie de tablas donde le damos siguiente.



Fig. 9 Finalización del asistente

Acá estaría la gráfica de la base de datos Venta_carro

Fig. 10 Vista del origen de dato

CREACION DEL CUBO OLAPAl crear nuestro cubo, seleccionamos “usar tablas existentes” para trabajar con la base de datos trabajada hasta el momento.



Fig. 11 Asistente para Cubos

Después nos sugiere seleccionar una tabla principal. Para luego dar siguiente a varias ventanas, hasta llegar a esta ventana.

Fig. 12 Finalización del Asistente.

Una ves finalizado la creación del cubo, le damos a procesar.



Fig. 13 Procesar Cubo

Al dar procesar nos sale esta ventana diciendo que el proceso se finalizado correctamente.

Fig. 14 Finalización sin errores del proceso del cubo

3. EJECUCION



Abrimos Excel nos ubicamos en la pestaña “DATOS” nos vamos a “De Otras fuentes” y seleccionamos “Desde Analysis services”

Fig. 15 Conectando Excel con nuestro cubo

Luego nos saldrá para iniciar sección a nuestra base de datos y le damos siguiente

Fig. 16 conexiones del Excel con el servidor de base de datos

Luego seleccionamos nuestro proyecto “Cubo_carro”, le damos siguiente.



Fig. 17 Selección de nuestro cubo

Ahora finalizar

Fig. 18 Finalización de configuración de conexión

Listo ya tenemos nuestras consultas en Excel podemos seleccionar lo que queremos ver.



Fig. 19 Visualización de nuestra tabla dinámica

4. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS

EcuRed. Obtenido de http://www.ecured.cu/Cubos_OLAP

EcuRed. Obtenido de http://www.ecured.cu/Transact_SQL

Prezi. Obtenido de https://prezi.com/sntfliot-z6i/cubos-olap/

AulaClic. Obtenido de http://www.aulaclic.es/sqlserver/t_2_1.htm

DATAPRIX. Obtenido de http://www.dataprix.com/olap-rolap-molap

SlideShare. Obtenido de http://es.slideshare.net/miguelorquera/modelo-dimensional-de-un-proceso-de-negocio-12802599

WIKI. Obtenido de https://es.wikipedia.org/wiki/Esquema_en_estrella

WIKI. Obtenido de https://es.wikipedia.org/wiki/Esquema_en_copo_de_nieve

Business Intelligence facil. Obtenido de http://www.businessintelligence.info/definiciones/cubos-olap.html



Education

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