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XI Encuentro Danysoft | Sala SQL

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SQL

Office 2013

SQL Server 2012

XI Encuentro Danysoft en MicrosoftCrear modelos analíticos

con herramientas Microsoft BI

Ana María Bisbé York | [email protected] 638683 | [email protected] | www.danysoft.com

Temario• Introducción a Modelos analíticos• Modelo semántico de datos

– Modelo tabular• Power Pivot• Base de datos SSAS tabular

– Modelo multidimensional


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Procesos a desarrollar en proyectos BI

Preparar, Importar datos

Modelar datos

Visualizar datos

XI Encuentro Danysoft en Microsoft

• I – Introducción a modelos analíticos

• MS Office Excel 2013


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Necesidad del Modelo de datos

Informe con tabla dinámica


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SQL Office 2013

Introducción a modelos analíticosOffice 2013 - Demo

XI Encuentro Danysoft en Microsoft

• Modelo de datos semánticoBusiness Intelligent Semantic Model(BISM)


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BI Semantic Model (BISM)• Arquitectura SSAS única

– Modelo multidimensional– Modelo tabular

• Flexibilidad para crear soluciones para los diferentes entornos de análisis de negocio

Analysis Services SQL Server 2012Construido sobre lasfortalezas y éxitos de Analysis Services y expande su alcance a una base más amplia de usuarios.

Abraza el modelorelacional bienentendida pordesarrolladores IT Pros

Une los modelosrelacional y multidimensional bajouna plataforma simple y unificada de BI - ¡ lo mejor de ambos mundos !

Brinda flexibilidad en la plataforma parasatisfacer las diversasnecesidades de aplicaciones de BI.


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Capacidades de modelos analíticos

Funcionalidad Multidimensional Tabular

Perspectivas Si Si

Medidas Semiaditivas Si Si

Traducciones Si No

Jerarquías definidas por el usuario Si Si

Ensamblados de usuario Si No

Resúmenes personalizados (rollups) Si No

Writeback Si No

Minería de datos Si No

Capacidades de modelos analíticos

Funcionalidad Multidimensional Tabular

Medidas calculadas Si Si

Recuento Distinto (Distinct count) Si Si (vía DAX)

Jerarquías Si Si

KPIs Si Si (no Tendencia)

Acciones Si No

Objetos enlazados Si No

Relaciones muchos a muchos Si No

Jerarquías padres‐hijos Si Si (vía DAX)

Particiones Si Si


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¿VI? Migrar Multidimensional a Tabular

• Manual …pero posible • Migración de los datos

– Datos en origen subyacente– Vistas y columnas calculadas– Particiones

• Funcionalidades básicas– Relaciones, perspectivas,

jerarquías, KPIs• No hay

– acciones, traducciones, relaciones M:M

Modelo inicial• Multidimensional

– Definir orígenes de datos– Crear vistas de orígenes de datos– Crear dimensiones y cubos

• Tabular– Definir orígenes de datos e importar

tablas• Tipos de datos: número entero,

decimal, booleano, texto, fecha y moneda

– Crear medidas y columnas descriptivas relacionadas

– Nombrar modelo


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Orígenes de datos para modelos analíticos

• Multidimensional sólo admite relacional, Tabular admite relacional y no relacional

• Consultar directamente orígenes de datos diferentes, sin crear DW puede crear sobrecarga.

• Cada vista de origen de datos sobre un origen.• Crear vistas en DW, seleccionar sólo columnas necesarias,

aplicar filtros.

Atributos de dimensiones• Se emplean para agregar y filtrar

medidas• Modelo multidimensional

– Propiedades básicas• Name, Description, ID, Type,

Usage– Propiedades avanzadas

• AttributeHierarchyEnabled, AttributeHierarchyVisible, IsAggregatable, OrderBy

– Propiedades padre-hijo• Memberwithdata,

NamingTemplate


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Atributos de dimensiones• Modelo tabular

– Cada tabla es una dimensión en potencia

– Cada columna puede ser agregada y filtrada

– Propiedades básicas• Nombre, tipo de dato, formato del

dato, descripción, visibilidad, columna que ordena

– Propiedades de informe• Imagen predeterminada, Etiqueta

predeterminada• Imagen URL• Mantener registros únicos,

identificador de fila• Resumir por, Posición en la tabla

detalle

Jerarquías– Tabular no necesita relaciones

entre atributos– Tabular no admite jerarquías

desiguales (ragged)– Jerarquías padre-hijo en tabular

sólo con DAX• BI de autoservicio

– El usuario final puede crear modelos tabulares con PowerPivot


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Jerarquías en modelos tabulares

Jerarquías de usuario multidimensional


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Jerarquías padre-hijo• Multidimensional

– Se basan en relaciones FK-FK• Empleados y procesos

productivos– Se crean en el diseñador de

dimensiones• Cuando se han creado las

relaciones en el origen el asistente lo detecta automáticamente

• Propiedad Usage=Parent para el padre y atributos clave dentro del panel jerarquías

Jerarquías padre-hijo• Tabular

– Necesitan funciones DAX integradas

– Crean niveles en una tabla– Crean la jerarquía en el modelo

de datos


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Cálculos y granularidad• Conteo Distinto

Dimensiones realizadoras de funciones (role playing)

• Multidimensional– Las relaciones se derivan del DW

o se crean en la vista– Cada relación crea un role-

playing


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• Tabular– Se pueden definir múltiples

relaciones, sólo una activa– Si se añade la dimensión varias

veces o con DAX se crea role-playing

• USERELATIONSHIP



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Modelos analíticos• Tabular

– Almacenamiento en memoria – Tablas y relaciones– Más fácil e intuitivo– Expresiones DAX


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Elección del modelo• Hardware

– Disco vs memoria• Complejidad en los cálculos

– Modelos contables nativo MDX– DAX no funciona en SSRS

• Relaciones– Muchos a muchos es nativo sólo en multidimensional– En tabular, se puede con DAX

Potenciar modelos analíticos • Multidimensional

– Columnas calculadas• Cálculos para cada fila en

tiempo de procesado• Medidas y grupos de medida

– Expresiones de medida• Calcula agregaciones

almacenadas en el cubo en tiempo de procesado

– Miembros calculados• Expresiones calculadas que se

evalúan en tiempo de ejecución


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Potenciar modelos analíticos • Tabular

– Columnas calculadas• Definidas en tablas• Calculadas para cada fila

– Medidas calculadas• Se usan para crear medidas

desde columnas numéricas y calculadas

• Se usan para crear miembros calculados globales

Modelos analíticos• Multidimensional

– Permite crear agregados que almacena precalculados -medidas

– Las medidas se exponen a partir de las dimensiones

– Expresiones MDX


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KPIs• Multidimensional

– Diseñador de KPIs– Cuatro pilares

• Valor, objetivo, estado y tendencia

– Consultas MDX con funciones• KPIVALUE, KPIGOAL, KPISTATUS,

KPITREND• Tabular

– Se definen sobre medidas calculadas explícitamente

– No hay funciones DAX– No admite definir tendencias

Perspectivas• Determina la visibilidad de los

objetos del modelo• No se emplean para aplicar

seguridad en modelos analíticos• Prácticamente igual en ambos

modelos– El modelo tabular se puede

desarrollar visualizando una perspectiva

– El modelo multidimensional visualiza todos un elementos en desarrollo


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Modo de almacenamiento• Multidimensional

– Modo de almacenamiento• MOLAP

– Medidas y agregados en BBDD OLAP

– Mejor rendimiento de consultas– Latencia

• ROLAP– Medidas en el origen– Datos pre-agregados en tablas

adicionales en el origen– Peor rendimiento, cero latencia

• HOLAP– Agregados OLAP, detalles

ROLAP– Particiones en grupos de medida

Modo de almacenamiento• Tabular

– Mucho más sencillo que en el multidimensional

– Carga todo el modelo en memoria de forma predeterminada

– Modos de almacenamiento• Modo Vertipaq - memoria• Modo DirectQuery

– consulta datos en origen cuando no hay memoria suficiente

– Hay funciones DAX no soportadas

– Particiones de tablas


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BI de Tiempos - DAXAñoAnterior:=CALCULATE(SUM(Cabecera[Importe]);PREVIOUSYEAR(Fecha[Fecha]))MismoPeríodoAñoPasado:=CALCULATE(SUM(Cabecera[Importe]);SAMEPERIODLASTYEAR(Fecha[Fecha]))

BI de Tiempos - MDX


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SQL SQL Server 2012

Modelos analíticosSQL Server 2012 - Demo

Conclusiones• Un modelo para todas las

experiencias de usuario final

Client ToolsAnalytics, Reports, Scorecards, Dashboards, Custom Apps

Data SourcesDatabases, LOB Applications, OData Feeds,

Spreadsheets, Text Files

BI Semantic Model


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SQL

Office 2013

SQL Server 2012

Muchas graciasXI Encuentro Danysoft en Microsoft

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