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Microsoft Business Intelligence Introducción
Salvador Ramos webmaster@helpdna.net

Salvador Ramos
MVP SQL Server MCP / MCTS SQL Server Columnista de dotNetManía Co-autor de varios libros Mi web: www.helpdna.net webmaster@helpdna.net www.sqlserversi.com

Agenda

• Business Intelligence (BI) • OLTP vs OLAP • Datawarehouse, OLAP • Proyectos de Inteligencia de Negocio (BI) con
herramientasde Microsoft

• Conocimientos necesarios para abordar proyectos de
BI

Balanced Scorecard Performance Point 2007

Excel

Demo

• Acceso ad-hoc desde Excel

Business Intelligence

• Procesos, herramientas, y tecnologías para convertir
datos en información, e información en conocimiento, de forma que nos ayude en la toma de decisiones.

• Nos permite:
• Convertir los datos eninformación • Tomar mejores decisiones rápidamente • Utilizar un método razonable para la gestión empresarial

Performance Management
Qué ha sucedido? Reporting Qué está sucediendo? Scorecards & Dashboards Por qué? Analytics

Estrategia

Qué sucederá? Forecasting

Qué quiero que suceda? Planning, Budgeting, Consolidation Pasado, presente y futuro

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Performance Management
Qué hasucedido? Reporting Qué está sucediendo? Scorecards & Dashboards Por qué? Analytics

Estrategia

© 2008 Solid Quality Mentors

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BI: Herramientas y Componentes

Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos

E.T.L. (SSIS)

data Warehouse *relacional*

(SSRS) Excel Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity Otros…

cubos (SSAS) OLAP

Tecnologías OLTP vs OLAP• OnLine Transaction Processing
• Sistemas transaccionales, enfocados a gestionar un gran •
número de transacciones concurrentes Permiten insertar, actualizar, borrar y consultar una pequeña cantidad de registros

• OnLine Analytical Processing
• Enfocados al análisis de grandes cantidades de datos • Proporcionan respuestas rápidas y complejas

Tecnologías OLTP vs OLAP (II)
OLTP •Orientado a lo operativo (procesos) • Predomina la actualización • Se accede a pocos registros • Datos altamente normalizados • Estructura relacional OLAP • Orientado a temas

• Predomina la consulta.

Datos históricos • Procesos masivos, se accede a muchos registros • Datos Denormalizados

• Rápidos tiempos de
respuesta. • Estructura estática

• Estructura multidimensional • Respuesta masiva,no
inmediata

• Estructura dinámica,

abundantes cambios

Sistemas relacionales vs Sistemas OLAP

• Sistemas Relacionales
• Tablas: Información en 2 dimensiones
– Consultas estáticas – Lentas si leen muchos datos – Nuevos informes necesitan desarrollo

• Sistemas OLAP (multidimensionales)
• Cubos: Información en N dimensiones
– Consultas dinámicas – Información al instante – Elusuario diseña con facilidad y flexibilidad sus informes
cubos SSAS cubos SSAS cubos SSAS CUBOS

Dimensiones

• Jerarquías y niveles
o Tiempo (año, trim, mes, dia) o Geografía (país, prov, poblac) o Artículo (fam, grupo, art)

• Agregaciones
• Son sumas precalculadas de los
datos para acelerar el tiempo de respuesta

• Miembros

Producto1 Producto2 Producto 3

Cubos, dimensiones ymedidas
Mostrar las ventas de Portátiles Durante el año 2006 En Murcia Geografía 27 Unidades 28.300€ Importe 26.300€ Costo 2.000€ Benef.

PC’s Portátiles

Articulos

Periféricos Monitores Cableado

Madrid Barcelona Murcia Murcia 03 04

05

06 06

Tiempo

Sistemas OLAP con Datawarehouse

Otros CRM ERP Informes de usuario Informes analíticos

E.T.L. (SSIS)

data Warehouse*relacional*

(SSRS) Excel Sharepoint BI Portal, Performance Point 2007 Proclarity Otros…

cubos (SSAS) OLAP

Plataforma Microsoft Business Intelligence
DELIVERY

SharePoint Server
Excel Reports Dashboards Workbooks Analytic Views Scorecards Plans

END USER TOOLS & PERFORMANCE MANAGEMENT APPS Excel PerformancePoint Server

BI PLATFORM SQL Server SQL Server Reporting Services Analysis...