Infomre Datamart

Universidad de Santiago de Chile
Facultad de Ingeniería
Departamento de Ingeniería Informática
Complemento Base de Datos 2º Semestre 2007






Proyecto

Complemento Base de Datos

“OLAP con SQL Server”













10 de Enero de 2009



INDICE








INDICE 2


INTRODUCCION 3


MARCO TEÓRICO 4

Inteligencia de Negocios (BI) 4
Data Warehouse5
Datamining 7
Metodología Datamarting 8

DESCRIPCIÓN DEL PROBLEMA 17

Planteamiento del problema 17
Descripción de la solución 18
Creación del Cubo 18
Visualización de reportes 23

DESARROLLO DE ALGORITMOS 24


ANÁLISIS DE RESULTADOS 25

Sales Forecast 25
Reporte Nº 1: 29
Reporte Nº 2: 33
Reporte Nº 3 37
Reporte Nº 4 42

CONCLUSIÓN 47


ANEXO 1Manual de uso 48

Requerimientos del Sistema 48
Ejemplo Práctico 58

ANEXO 2 Código fuente 60











INTRODUCCION




La evolución de los mercados y la libre competencia hacen que la tarea de las empresas sea cada vez más difícil, la toma de decisiones correctas marcan la diferencia entre las empresas que cumplen sus metas y las que no, por lo mismo el detalladoestudio de los datos de ventas y del mercado son imprescindibles al momento de tomar una buena decisión. La metodología Datamarting o minería de datos, permite que la información acumulada y enormes bases de datos sean analizadas, los expertos puedan interpretar sus datos y tomar las decisiones correctas. Ello ocurre en servicios financieros, en retails, la manufactura, telecomunicaciones,servicios de salud y muchos otros. Es por esto que la aplicación de esta metodología proporciona las herramientas y datos para realizar un estudio profundo de los mercados, generando reportes e informes, de los cuales se obtendrá la información, que basada en las reglas del negocio, mantendrán a la empresa a la vanguardia en la toma de decisiones y optimizará su negocio.MARCO TEÓRICO





Inteligencia de Negocios (BI)



El término inteligencia de negocios se refiere al uso de los datos de una empresa para facilitar la toma de decisiones, es decir, la comprensión del funcionamiento actual y la anticipación de acciones para dar una dirección bien informada a la empresa.

Las herramientas de inteligencia se basan en lautilización de un sistema de información de inteligencia, que se forma con distintos datos extraídos de los datos de producción, con información relacionada a la empresa o sus ámbitos, y con datos económicos.

Mediante las herramientas y técnicas ETL (Extraer, Transformar y Cargar) se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los datos) luego se cargan en unalmacén de datos.

Además, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelamiento de las representaciones en base a consultas para crear tablas de bordes; lo cual se conoce como presentación de informes.




















Data Warehouse



En el contexto de la informática, un almacén de datos o data werehouse, es una colección de datos orientadaa un determinado ámbito (empresa, organización, etc.), integrado, no volátil y variable en el tiempo, que ayuda a la toma de decisiones en la entidad en la que se utiliza. Se trata, sobre todo, de un expediente completo de una organización, más allá de la información transaccional y operacional, almacenado en una base de datos diseñada para favorecer el análisis y la divulgación eficiente de datos(especialmente OLAP, procesamiento analítico en línea). El almacenamiento de los datos no debe usarse con datos de uso actual. Los almacenes de datos contienen a menudo grandes cantidades de información que se subdividen a veces en unidades lógicas más pequeñas dependiendo del subsistema de la entidad del que procedan o para el que sean necesario.



Función de un almacén de datos

En un...