inteligencia de negocio - arquitecturas de soluciones analíticas

Sistemas de Información

UNIVERSIDAD CENTRAL DE VENEZUELAFACULTAD DE CIENCIAS

ESCUELA DE COMPUTACION

´

Tema 6: Inteligencia de Negocio. Arquitectura de Soluciones

Analíticas

1Prof. Wilfredo Rangel

IntroducciónOrigen y DefiniciónSoluciones Analíticas¿Qué es OLAP?Características de las Soluciones analíticas

Agenda

© 2010, Universidad Central de Venezuela. Sistemas de Información.

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Características de las Soluciones analíticasComparando tipos de solucionesVisión general de las soluciones analíticasArquitectura conceptual básicaComponentes de la arquitecturaRDBMS vs. OLAP Server: Examinando de cercaMetodología de desarrollo de soluciones analíticas

Objetivos de Aprendizaje

Al finalizar este capitulo, usted estará en capacidad de:

• Los conceptos básicos de OLAP

• Entender los aspectos relacionados al desarrollo de

soluciones analíticas basadas en OLAP (Online


soluciones analíticas basadas en OLAP (Online

Analitycal Processing)

• La arquitectura y módulos de las soluciones analíticas

• emplear metodologías de desarrollo de estándares de

la industria de BI

3

IntroducciónOrigen y definición¿Qué es OLAP?Características de las Soluciones

Analíticas


Analíticas

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Definición:“OLAP es un enfoque para proveer rápidamente respuestas a consultas analíticas que son de naturaleza multidimensional” [Codd, E.F. et al (1993)]

¿Qué es OLAP?


(1993)]Nuestra Definición:

“OLAP es una pieza del rompecabezas de inteligencia de negocio que permite a los usuarios interactuar y explorar data dimensionalmente.”

Arquitectura Conceptual Básica

Base de datos Analítica

ETLETLETLETLETLETLETLETLReposReposReposReposReposReposReposRepos


ETL

SQL

MDX

Servidor OLAP

ETLETLETLETLETLETLETLETLReposReposReposReposReposReposReposRepos

OLTP = Online Transaction ProcessingCRM, ERP, aplicaciones operacionales.Data, sin refinar, bajo nivel de transacción, desgregada, 3ra FormaNormal

OLTP: Source Data (Data Origen)

OLTP OLAPODS/Staging Data Warehouse


Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

ETL = Extract Transform Load (ie, the data “munching” application)Kettle (Pentaho Data Integration), Perl, Informatica, custom codeRecolecta, relaciona, conforma, manages historyMultiple origenes ==> un solo repositorio

ETL: Desde el Origen hacia el DW



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

Staging = Area de trabajo(archivos, databases) para ETLArchivos de texto en proceso, archivos comprimidos,XML, scripts FTPÁrea de procesamiento temporal transitoria

Staging: Cocina para hacer ETL



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

ODS = operational data store (Almacen de datos operacional)Almacenamiento centralizado de datos consumido por los DW asi comotambien otros sistemas OLTP3ra Forma Normal

ODS: La mejor data OLTP



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

DW = Data WarehouseData Historica, localización centralizada de la organización de losdatos3NF (complicado con fechas)

Data Warehouse



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

OLAP = Online Analytic ProcessingCalculos analítocos agregados, sumarizados (Este Trim vs último Trim)Masivamente desnormalizada

OLAP Server: Agregado y Calculos



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

OLAP Client = Visualizador de DataTablas pivote, navegación, charts, drillingGenera consultas, muestra los resultadosIntercambia metada (Nombres de Dimensiones) con el servidor OLAP

Cliente OLAP : Aplicaciones para Usuarios



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

Reducción de la brecha desde el DW (preparación de la data histórica) al OLAP(resumiendo data)

La data necesita ser agregada[sum() by Year, Month, Department]Necesidad de cálculos [YTD() totals by Department, Region]Múltiples formas de abordar las brechas

Desde el DW al OLAP



Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

ETL

MOLAP = Multidimensional OLAPAlmacena la data del DW en un modelo multidimensional

Computariza y almacena los resultadosRequiere un periodo de actualización y almacenamiento adicional

Desde el DW al OLAP: MOLAP


DW100m / Order Line Items

10k / Product Lines4 / Regions

Periodic Refresh

SALESSales /Region/Product8319.28/Western/XYZ838.81/Eastern/XYZ

8001/93/Western/ABC

PersistentStorage

Ejemplos: Essbase, Microsoft Analysis Services, CognosCaracteristicas

Conjunto completo de entidadesGeneralmente es mas rápido una vez que se ha construido el cubo

Desde el DW al OLAP: MOLAP




Periodic Refresh

SALESSales /Region/Product8319.28/Western/XYZ838.81/Eastern/XYZ

8001/93/Western/ABC

PersistentStorage

ROLAP = Relational OLAPConsultas a la basede datos (RDMS) para los resultados

Los datos son detallados, con algunas agregacionesEjemplos: Microstrategy, Oracle BI (Siebel Analytics)

Desde el DW al OLAP: ROLAP




Aggregate Tablessales_region_product

sales_region

Query for Data

SALESSales/Region/Product8319.28/Western/XYZ838.81/Eastern/XYZ

8001/93/Western/ABC

RDBMS Provee:Almacenamiento de dataEjecución de consultas SQLOrdenamiento, correlación, y agregacióna gran escalaPunto de integración para las BI tools

ROLAP: RDBMS y OLAP Server

OLAP Server Provides:Vista dimensional de dataMDX parsingGeneración de SQLCachingAlto nivel de calculosReconocimiento de agregados


Reconocimiento de agregados



Aggregate Tablessales_region_product

sales_region

Query for Data

SALESSales/Region/Product8319.28/Western/XYZ838.81/Eastern/XYZ

8001/93/Western/ABC

ROLAP MOLAP

Ventajas

Escala con RDMS

Almacenamiento sencillo para administración de datos

Usa el poder del RDMS para ordenamiento

Ventajas

Especializada == optimizada

Rapido(los resultados son simple lectura)

Compresion de data

MOLAP vs ROLAP


ordenamiento

Solo resuelve lo que se necesita

Desventajas

Slower on smaller (<10 GB?) datasets

Requiere administración de agregados

Pushes requirements

Habilidad para “responder”

desventajas

Es de dificil escala

Desafio de intersecciones vacias(esparcidas)

Explosion de “espacio de solucion”

10k Products, 12 months, 4 regions

480k (all) + 40k (product by region) + 120k (product by month) + etc

¿Cual es el mejor: MOLAP o ROLAP?Depende de varios puntos:

El proyecto requiere “write back”?¿Cual es la expectativa de volumen de data?Cual es el costo de los constraint, el ROI requerido y limitaciones deproveedor?

MOLAP vs ROLAP


proveedor?¿Cuál es la “latencia” de data tolerable? (¿Que tan actualizada debeser la data?)Cuanto tiempo es permisible de carga de una ventana batch?...

Entonces… ¿que es Mondrian?

Mondrian: A Java ROLAP Engine

• Java– Platform neutral, object-oriented language for writing just about anything– Runs on everything (Solaris, Linux, Windows, Cell Phones, ...)

• Engine– Creaaa vistas “multidimensional” de data en una base de datos

• Persistently stores NONE of it; utiliza caches para mejorar el


• Persistently stores NONE of it; utiliza caches para mejorar elperformance

– Slightly different from a “Server”• Engine indica esta enteramente almacenada y manejada externamente• Debe estar contenido en un servidor de aplicaciones JEE o Java

application

• Standards and Technologies– MDX, Java, JEE, XML, OLAP4J, XMLA, SQL, JDBC, JNDI

La base de datos puede ser “Star Schema” o “Snowflake”Mondrian es configurado via un “schema” para mapear OLAP a Tablasde DBMondrian traduce “OLAP” a “SQL”De izquierda a derecha: Logical --> Physical

Mapeo Multidimensional dentro de la Base de datos

Data


MONDRIAN

OLAPQuery

Data Warehouse

SQLQueries

Deployed en application serverTomcat o JBoss

JPivot ServletOLAP Client tipo web

XMLA ServletSOAP Interface

JDBC/JNDI

Arquitectura Física

Cube

J2EE Application Server

JPivot servlet XML/A servlet

XMLA clientsUsers


JDBC/JNDIUsado para conexiones de DB

Schema XMLMapea multidimensional, a archivosfisicos o URL

Cube Schema

XML

Mondrian

JDBC

RDBMS

cube cube cube

RDBMS

JDBC JDBC

Arquitectura Física


Cliente aMONDRIANRolesSession (manejado por JPivot)Seguridad (vertical y horizontal)Por user/group

Connexión: Cliente a Mondrian

Data


MONDRIAN

OLAPQuery

Data Warehouse

SQLQueries

MONDRIAN a DATABASEConnects via JDBCJDBC Requires: URL / Driver / User / Password

jdbc:mysql://localhost/sales_mart, com.mysql.jdbc.Driver, olap, pass

Connexión: Mondrian a Database

Data


MONDRIAN

OLAPQuery

Data Warehouse

SQLQueries

Data

Paso 1: El Cliente inicia una consulta MDXPaso 2: Mondrian la traduce dentro mapeo físicoPaso3: Se Chequea caches (Memoria + Tablas Agg) para los valores solicitadosPaso 4: Desarrolla 0..N consultas a la DB (select sum() group by year, month)Paso 5: Ejecuta cálculos OLAP, retorna al cliente

Ciclo de Vida de Solicitud


MONDRIAN

OLAPQuery

Data Warehouse

SQLQueries

12 3

4

5

1


Ciclo de vida de data: Vida de una transacción de ventas

Paso 1: Se genera una orden en el sistema de de ventas

Paso 2: El ETL colecta la data dentro del staging área

Paso 3: cargada dentro del Warehouse

Paso 4 (opcional): Pre calculos dentro de Agregados

Paso 5: Entregar los datos agregados a los usuarios1


Database1

Users

StagedExtractFiles

Database2

FlatFiles

OLAP ClientData

WarehouseSystems

OLAPServer

OLTP OLAP

ETL

ODS/Staging Data Warehouse1

2

3

4

5

Conclusiones

• Hemos realizado un estudio de …..

• Hemos hecho una discusión sobre….

• Se han desarrollado demostraciones de

Conclusiones


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