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ORACLE OLAP. Integrantes: *Aizaga, Martiniano *Gallegos, Marina *Kleinlein, Guillermo *Schiano di Cola, Emiliano. ORACLE OLAP CAECE.

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Presentation Transcript

ORACLEOLAP

Integrantes:

*Aizaga, Martiniano

*Gallegos, Marina

*Kleinlein, Guillermo

*Schiano di Cola, Emiliano

ORACLE OLAP CAECE


OLAP - Online Analytical Processing

  • Online Utiliza reportes dinámicos con datos constantemente actualizados.

  • Analytical Processing Concepto clave de OLAP.

  • Permite:

  • - Navegar por información multidimensional.

  • - Implementar reglas de negocio en forma transparente.

  • - Subir o bajar de niveles de detalles.

  • - Obtener resultados ya procesados en forma rápida.

ORACLE OLAP CAECE


Modelo OLAP

  • Medidas- Tipo de datos: Numéricas, decimales, enteras, texto, fecha y booleano.

  • - Categoría: Almacenadas o calculadas

  • Dimensiones  Son creadas para luego usarlas repetidamente. Son compartidas entre las medidas. Tres componentes:

  • - Jerarquías: Estructura lógica que agrupa registros.

  • - Niveles: representan una posición de la jerarquía.

  • - Atributos: OO permite crear gran cantidad de atributos.

ORACLE OLAP CAECE


Modelo OLAP

  • Jerarquías / Niveles

Niveles

Productos

Categoría

Subcategoría

Producto

ORACLE OLAP CAECE


Arquitectura Oracle OLAP

  • Niveles / Atributos

ORACLE OLAP CAECE


Arquitectura Oracle OLAP

  • Pensada para solucionar la dificultad de manejar DB´s separadas para el modelo dimensional y el relacional.

  • Reduce los costos de mantenimiento.

  • Aumenta la disponibilidad de los datos.

  • Mejora la seguridad.

  • Los datos son mas fiables.

ORACLE OLAP CAECE


Arquitectura Oracle OLAP

  • Maneja 3 tecnologías:

    • Tecnología relacional: proporciona una interfaz SQL a los datos.

    • Tecnología de Objetos: permite gestionar datos no relacionales.

    • Tecnología OLAP: proporciona funcionalidad analítica.

    • Todas las tecnologías están contenidas en un solo proceso; se trata a la DB como una sola instancia integrada.

ORACLE OLAP CAECE


Arquitectura Oracle OLAP

ORACLE OLAP CAECE


Arquitectura de ORACLE OLAP - Beneficios

  • Por estar basado en un modelo multidimensional:

  • Es fácilmente entendible por los usuarios no expertos.

  • Proporciona el contexto para la selección de datos.

  • Simplifica el proceso de definición de cálculos hasta que usuarios no expertos pueden usar el lenguaje de cálculo

  • Por tener una base de datos integrada:

  • Gestión más simple

  • Alta disponibilidad

  • Seguridad mejorada

  • Acceso abierto desde clientes SQL y OLAP API

  • Ciclo de información reducido

  • Mayor fiabilidad de la información

ORACLE OLAP CAECE


Componentes de ORACLE OLAP

  • Se subdivide en dos grandes áreas:

  • Analytic Workspace

  • El AW (Analytic Workspace): Son tablas especiales donde se almacenan los datos del modelo multidimensional.

  • Provee una interfaz SQL para el modelo multidimensional.

  • Provee una capa de acceso universal para todas las herramientas de BI.

ORACLE OLAP CAECE


Componentes de ORACLE OLAP

ORACLE OLAP CAECE


Oracle BI Spreadsheet Add-In

  • Facilita acceder a los datos OLAP a través de planillas de cálculo.

  • Permite un acceso seguro a la fuente de datos OLAP y utilizar Excel como herramienta de acceso a los datos de la DB.

Ejemplo de reporte de Oracle OLAP en Excel

ORACLE OLAP CAECE


Oracle BI Discoverer

  • Permite realizar consultas, reportes y análisis sobre los modelos dimensionales y sobre los modelos relacionales.

  • Permite acceder y analizar los datos dimensionales de la base de datos sin la necesidad de comprender conceptos avanzados de base de datos.

Ejemplo de pantalla de OracleBI Discoverer

ORACLE OLAP CAECE


Herramientas para construir un AW

  • Analytic Workspace Manager (AWM)

  • Oracle BI Warehouse Builder (OWB)

- Un modelo AW creado con AWM puede ser reutilizado en el repositorio OWB.

- Ambas utilidades generan scripts que pueden ser invocados y programados desde scripts PL/SQL u otras herramientas para programar eventos.

ORACLE OLAP CAECE


Analytic Workspace Manager (AWM)

  • Permite construir y mantener el AW desde una fuente de datos limpia.

  • Se focaliza solamente en crear los Aws

  • Proceso de creación compuesto de 3 pasos:

  • - Diseñar el modelo dimensional.

  • - Mapear el modelo dimensional con los datos fuente.

  • - Cargar los datos en el AW

ORACLE OLAP CAECE


OracleBI Warehouse Builder (OWB)

  • Administra los Aws.

  • Es una herramienta ETL.

  • Administra el proceso completo de:

  • - Juntar datos  Obtiene los datos de distintos sistemas fuentes.

  • - Limpiar datos Realiza actividades de transformación y limpieza de los datos.

ORACLE OLAP CAECE


ORACLE Data Mining

  • El proceso de ODM se realiza en la base de datos ORACLE.

  • ODM soporta la mayoría de las funciones de Data Mining.

  • El API de ODM da soporte a aplicaciones que automatizan la extracción de datos.

  • Crea un modelo con instrucciones para preparación de los datos.

  • El análisis predictivo automatiza el proceso de Data Mining.

ORACLE OLAP CAECE


ORACLE Data Mining - Fases

Definición del problema

Obtención de datos & preparación

Construcción del modelo & evaluación

  • Acceso a los datos.

  • Muestreo de datos.

  • Transformación de

  • datos.

Obtención de conocimiento

  • Crear el modelo.

  • Testear el modelo.

  • Evaluar & interpretar

  • el modelo.

  • Aplicaciones externas.

  • Reportes personalizados.

  • Modelo de aplicación.

ORACLE OLAP CAECE


ORACLE Data Mining

  • Data Mining Supervisado

  • - El aprendizaje es dirigido por un atributo conocido.

  • - Atributos independientes

  • - Genera un modelo predictivo

  • Data Mining no Supervisado

  • - Atributos dependiente e independientes.

  • - No hay conocimiento previo.

  • - Se usa para propósito predictivo y para realizar predicciones.

ORACLE OLAP CAECE


Algunos casos de éxito

ORACLE OLAP CAECE


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