Almacen de datos

PARTE II:
ALMACENES DE DATOS

* Transparencias basadas parcialmente en el “tutorial DW” de Matilde Celma

Temario
1. Introducción
1.1. Finalidades y Evolución de los Sistemas de Información.
1.2. Herramientas para la Toma de Decisiones: diferencias e interrelación.
1.3. Almacenes de Datos, OLAP y Minería de Datos: definición e interrelación.
2. Almacenes de Datos
2.1. Introducción a los Almacenes de Datos.
2.2. Arquitectura de un Sistema de Almacén de Datos.
2.3. Explotación de un Almacén de Datos: Herramientas OLAP.
2.4. Sistemas ROLAP y MOLAP.
2.5. Carga y Mantenimiento de un Almacén de Datos.
2.6. Diseño de un almacén de Datos.
2.7. Líneas de Investigación Abiertas.
3. Minería de Datos
3.1. Introducción a la Minería de Datos (DM)
3.2. El proceso de KDD
3.3. Técnicas de Minería de Datos
3.4. Web Mining
3.5. Líneas de Investigación Abiertas 2

Objetivos Parte II

Conocer las ventajas y casos donde es aconsejable
recopilar información interna y externa en un Almacén de
Datos.

Conocer el modelo multidimensional de los almacenes de
datos y los operadores de refinamiento asociados: drill,
roll, slice & dice, pivot.

Conocer la arquitectura y diferentes implementaciones
(ROLAP, MOLAP) de Almacenes de Datos.

Reconocer pautas para el diseño y mantenimiento de ADs.
3

Introducción a los Almacenes de Datos

OBJETIVO:
Análisis de Datos para el Soporte en
la Toma de Decisiones.

Generalmente, la información que se quiere
investigar sobre un cierto dominio de la organización
se encuentra en bases de datos y otras fuentes
muy diversas, tanto internas como externas.

Muchas de estas fuentes son las que se utilizan
para el trabajo diario (bases de datos
operacionales).
4


• Sobre estas mismas bases de datos de trabajo ya se puede
extraer conocimiento (visión tradicional).

• Uso de la base de datos transaccional para varios cometidos:

• Se mantiene el trabajo transaccional diario de los sistemas de
información originales (conocido como OLTP, On-Line
Transactional Processing).

• Se hace análisis de los datos en tiempo real sobre la misma base de
datos (conocido como OLAP, On-Line Analytical Processing).

5


• Uso de la base de datos transaccional para varios cometidos:

• PROBLEMAS:

• perturba el trabajo transaccional diario de los sistemas de
información originales (“killer queries”). Se debe hacer
por la noche o en fines de semana.

• la base de datos está diseñada para el trabajo
transaccional, no para el análisis de los datos.
Generalmente no puede ser en tiempo real.

6


• Se desea operar eficientemente con esos datos...
• los costes de almacenamiento masivo y conectividad se han
reducido drásticamente en los últimos años,
• parece razonable recoger los datos (información
histórica) en un sistema separado y específico.

NACE EL DATA-WAREHOUSING

• Data warehouses (Almacenes o Bodegas de Datos)

7

Almacenes de Datos (AD) (data warehouse)
motivación

disponer de Sistemas de
Información de apoyo a la
toma de decisiones*

disponer de bases de datos que permitan extraer conocimiento de
la información histórica almacenada en la organización

objetivos

análisis de la previsiones de diseño de
organización evolución estrategias

* DSS: Decision Support Systems
8


Almacenes de datos

Base de Datos diseñada con un objetivo de
explotación distinto que el de las bases de
datos de los sistemas operacionales.

Sistema Operacional BD orientada al
(OLTP) proceso

Sistema de Almacén BD orientada al
de Datos análisis
(DW)
9


Almacenes de Datos
definición

colección de datos diseñada
para dar apoyo a los procesos
de toma de decisiones

característic
as
orientada hacia integrada variable en el no volátil
la información* tiempo
relevante de la
organización

* subject oriented, not process oriented
10


AD: Orientado hacia la se diseña para consultar eficientemente
información relevante información relativa a las actividades
de la organización (ventas, compras, producción, ...) básicas
de la organización, no para soportar los
procesos que se realizan en ella (gestión
de pedidos, facturación, etc).

Base de Datos
Transaccional

PAÍS GAMA
CURSO ... ...
...
VENTA Información
...
REUNION
... PRODUCTO
Necesaria
PROTOTIPO ...
...

11


integra datos recogidos de
AD: Integrado diferentes sistemas operacionales
de la organización (y/o fuentes
externas).

Fuente de Fuente de
Datos 1 Datos 3 Fuente de
texto Datos 2
HTML
Base de Datos
Transaccional 1
Fuentes
Externas
Fuentes
Internas

Base de Datos
Transaccional 2
Almacén
de Datos
12


AD: Variable los datos son relativos a un periodo de
tiempo y deben ser incrementados
en el tiempo
periódicamente.

Los datos son almacenados como fotos (snapshots)
correspondientes a periodos de tiempo.

Tiempo Datos
01/2003 Datos de Enero

02/2003 Datos de Febrero

03/2003 Datos de Marzo

13


los datos almacenados no son
AD: No volátil
actualizados, sólo son incrementados.

Carga

Bases de datos operacionales Almacén de Datos

INSERT READ
READ
UPDATE
DELETE El periodo de tiempo cubierto por un AD varía
entre 2 y 10 años.
14


Almacenes de Datos
ventajas para las
organizaciones

rentabilidad de las aumento de la aumento de la
inversiones competitividad productividad de
realizadas para su en el mercado los técnicos de
creación dirección

15


Almacenes de Datos
problemas

privacidad de
los datos
infravaloración del
esfuerzo necesario para incremento
su diseño y creación continuo de los
infravaloración de los
recursos necesarios requisitos de los
para la captura, carga usuarios
y almacenamiento de
los datos

16

Sistema Operacional (OLTP) Almacén de datos (DW)

- almacena datos actuales - almacena datos históricos
- almacena datos de detalle - almacena datos de detalle
y datos agregados a distintos niveles
-bases de datos medianas - bases de datos grandes
(100Mb-1Gb) (100Gb-1Tb)
- los datos son dinámicos (actualizables) - los datos son estáticos
- los procesos (transacciones) son repetitivos - los procesos no son previsibles
- el número de transacciones es elevado - el número de transacciones es
bajo o medio
- tiempo de respuesta pequeño (segundos) - tiempo de respuesta variable
(segundos-horas)
- dedicado al procesamiento de transacciones - dedicado al análisis de datos
- orientado a los procesos de la organización - orientado a la información relevante
- soporta decisiones diarias - soporta decisiones estratégicas
- sirve a muchos usuarios (administrativos) - sirve a técnicos de dirección
17

Arquitectura de un Almacén de Datos

La Arquitectura de un AD viene determinada por su
situación central como fuente de información para
las herramientas de análisis.
Fuentes Herramientas
Internas de consultas e
informes

Base de Datos
Transaccional
Herramientas
EIS

Almacén Interfaz y
ETL Operadores
de Datos
Fuente de
Datos 1 Herramientas
texto OLAP
Fuente de
Datos 3
HTML Copias de
Seguridad
Herramientas de
Fuente de
Datos Fuentes Minería de
Externas Datos

18


Componentes:
Sistema ETL (Extraction, Transformation, Load): realiza las
funciones de extracción de las fuentes de datos
(transaccionales o externas), transformación (limpieza,
consolidación, ...) y la carga del AD, realizando:
extracción de los datos.
filtrado de los datos: limpieza, consolidación, etc.
carga inicial del almacén: ordenación, agregaciones, etc.
refresco del almacén: operación periódica que propaga los
cambios de las fuentes externas al almacén de datos
Repositorio Propio de Datos: información relevante, metadatos.
Interfaces y Gestores de Consulta: permiten acceder a los
datos ys sobre ellos se conectan herramientas más
sofisticadas (OLAP, EIS, minería de datos).
Sistemas de Integridad y Seguridad: se encargan de un
19
mantenimiento global, copias de seguridad, ...


Organización (Externa) de Los Datos…

Las herramientas de explotación de los
almacenes de datos han adoptado un
modelo multidimensional de datos.

Se ofrece al usuario una visión multidimensional
de los datos que son objeto de análisis.

20


EJEMPLO
Organización: Cadena de supermercados.

Actividad objeto de análisis: ventas de productos.

Información registrada sobre una venta: “del producto “Tauritón
33cl” se han vendido en el almacén “Almacén nro.1” el día 17/7/2003, 5
unidades por un importe de 103,19 euros.”

Para hacer el análisis no interesa la venta individual (ticket)
realizada a un cliente sino las ventas diarias de productos en
los distintos almacenes de la cadena.
21


Marca

Descripción Semana
Categoría
Departamento Mes
Nro_producto Día Trimestre
Tipo Año

importe
unidades
Almacén

Ciudad
Tipo
Región

22

Dimensiones (puntos de
vista) desde los que se
puede analizar la actividad.
Marca

Descripción Semana

Categoría

Departamento Mes
Día Trimestre
Nro_producto
Tipo Año

importe
unidades

Almacén

Ciudad
Tipo
Actividad que es objeto de
análisis con los indicadores Región

que interesa analizar
23


Modelo multidimensional:
 en un esquema multidimensional se representa una actividad
que es objeto de análisis (hecho) y las dimensiones que
caracterizan la actividad (dimensiones).
la información relevante sobre el hecho (actividad) se
representa por un conjunto de indicadores (medidas o atributos de
hecho).
la información descriptiva de cada dimensión se representa por
un conjunto de atributos (atributos de dimensión).

24


Marca hecho
Descripción Semana
Categoría
Departamento Mes
Nro_producto Día Trimestre
Tipo Año

importe
unidades
Almacén dimensión
medidas
Ciudad
Tipo

Región
atributos
25


Entre los atributos de una dimensión se definen jerarquías

Producto

nro. producto categoría departamento

Almacén

ciudad región
almacén
tipo

Tiempo

día mes trimestre año

semana 26


Este esquema multidimensional recibe varios nombres:

• estrella: si la jerarquía de dimensiones es lineal
proyecto
tiempo

PERSONAL

equipo

• estrella jerárquica o copo de nieve: si la jerarquía no es lineal.

tiempo

producto
VENTAS
lugar

27


• Se pueden obtener hechos a diferentes niveles de
agregación:
• obtención de medidas sobre los hechos parametrizadas por
atributos de las dimensiones y restringidas por condiciones
impuestas sobre las dimensiones
LUGAR:
Ventas en
miles de ciudad ZaragozaMurcia
Alicante Jerarquía de dimensiones:
HECHO: “El primer
Madrid
Euros Barcelona
Valencia PRODUCTO LUGAR TIEMPO
Zumo Piña 1l. 17 Categoría País Año
PRODUCTO:
trimestre de 2004 la artículo
Cola 33cl. 57
Jabón Salitre 93
/

empresa vendió en Tauritón 33cl 22
Cerveza Kiel 20 cl 5
Gama Prov. Ciudad Trimestre
/ /
Leche Entera Cabra 1l 12
Valencia por un importe 1 2 3 4 1 2 Artículo Supermercado Mes Semana
2004 2005
de 22.000 euros del TIEMPO:
/
Día
producto tauritón 33 cl.” trimestre
|
Hora

Un nivel de agregación para un conjunto de
dimensiones se denomina cubo. 28


¿Se puede recopilar toda la información necesaria en
un único esquema estrella o copo de nieve?

NO : necesidad de varios esquemas.

Cada uno de estos esquemas se denomina datamart.
producto proveedor producto
tiempo

VENTAS lugar
lugar
PRODUCCIÓN
tiempo
Almacén
tiempo formado por
lugar 4 datamarts.
proyecto
equipo PERSONAL
tiempo
producto
CAMPAÑA

29


El almacén de datos puede estar formado por varios
datamarts y, opcionalmente, por tablas adicionales.

subconjunto de un almacén de
Data mart datos, generalmente en forma de
estrella o copo de nieve.

 se definen para satisfacer las necesidades
de un departamento o sección de la
organización.
 contiene menos información de detalle y
más información agregada.

30

Herramientas OLAP

 Las herramientas de OLAP presentan al usuario una
visión multidimensional de los datos (esquema
multidimensional) para cada actividad que es objeto
de análisis.
 El usuario formula consultas a la herramienta OLAP
seleccionando atributos de este esquema
multidimensional sin conocer la estructura interna
(esquema físico) del almacén de datos.
 La herramienta OLAP genera la correspondiente
consulta y la envía al gestor de consultas del
sistema (p.ej. mediante una sentencia SELECT).
31

Herramientas OLAP

una consulta a un almacén de datos consiste generalmente
en la obtención de medidas sobre los hechos parametrizadas
por atributos de las dimensiones y restringidas por
condiciones impuestas sobre las dimensiones

medida hecho

¿ “Importe total de las ventas durante este año de los productos
del departamento Bebidas, por trimestre y por categoría” ?.

Restricciones: productos del departamento Bebidas, ventas durante este año

Parámetros de la consulta: por categoría de producto y por trimestre

32

Herramientas OLAP

Marca “Bebidas”
Día de la
Categoría semana
Mes
Departamento
Nro_producto Día Año Trimestre
Tipo

importe “2002”
unidades
Almacén

Ciudad
“Importe total de ventas en Tipo
este año, del departamento Región
de “Bebidas”, por categoría y
trimestre”
33

Herramientas OLAP
trimestre categoría importe

34

Herramientas OLAP

Categoría Trimestre Ventas
Presentación tabular
(relacional) de los
Refrescos T1 2000000
datos seleccionados




Zumos T1 1000000

Zumos T2 1500000
Se asumen dos categorías en
Zumos T3 8000000
el departamento de Bebidas:
2400000 Refrescos y Zumos.
Zumos T4
35

Herramientas OLAP

trimestre Presentación matricial
T1 T2 T3 T4 (multidimensional) de los
categoría
datos seleccionados
Refrescos 2000000 1000000 3000000 2000000

Zumos 1000000 1500000 8000000 2400000

Los parámetros de la consulta (“por trimestre” y “por categoría”)
determinan los criterios de agrupación de los datos seleccionados
(ventas de productos del departamento Bebidas durante este año).
La agrupación se realiza sobre dos dimensiones (Producto, Tiempo).

36

Herramientas OLAP

• Lo interesante no es poder realizar consultas que, en
cierto modo, se pueden hacer con selecciones,
proyecciones, concatenaciones y agrupamientos
tradicionales.

• Lo realmente interesante de las herramientas OLAP
son sus operadores de refinamiento o manipulación
de consultas.
• DRILL
• ROLL
• SLICE & DICE
• PIVOT 37

Herramientas OLAP

El carácter agregado de las consultas en el Análisis
de Datos, aconseja la definición de nuevos
operadores que faciliten la agregación (consolidación)
y la disgregación (división) de los datos:
 agregación (roll): permite eliminar un criterio de
agrupación en el análisis, agregando los grupos
actuales.
 disgregación (drill): permite introducir un nuevo
criterio de agrupación en el análisis, disgregando
los grupos actuales.

38

Herramientas OLAP

Si se desea introducir la dimensión Almacén en el análisis
anterior e incluir un nuevo criterio de agrupación sobre la
ciudad del almacén:

¿ “Importe total de las ventas durante este año de los
productos del departamento Bebidas, por trimestre, por
categorías y por ciudad del almacén” ?.

Restricciones: productos del departamento Bebidas, ventas durante este año

Parámetros de la consulta: por categoría de producto, por trimestre y por
ciudad del almacén.

39

Herramientas OLAP

Marca “Bebidas”
Día de la
Categoría semana
Mes
Departamento
Tipo

importe “2002”
unidades
Almacén

Ciudad
de “Bebidas”, por
categoría, trimestre y ciudad”
40

Herramientas OLAP

¡ la operación de DRILL
se realiza sobre el
informe original !

41

Herramientas OLAP

Categoría Trimestre Ventas Categoría Trimestre Ciudad Ventas

Refrescos T1 Valencia 1000000
Refrescos León 1000000
T1
Refrescos T2 1000000 Refrescos T2 Valencia 400000

Refrescos T2 León 700000

Cada grupo (categoría-trimestre) de la
Zumos T1 1000000 consulta original se disgrega en dos
nuevos grupos (categoría-trimestre-
Zumos T2 1500000 ciudad) para las ciudades de León y
Valencia.
Zumos T3 8000000

Zumos T4 2400000
* Se asumen dos ciudades: Valencia y León.
42

Herramientas OLAP
Zumos

300000 500000 200000 2000000

1000000 400000 100000 500000

Presentación matricial de
T1 T2 T3 T4 los datos seleccionados.

43

Herramientas OLAP

Si se desea eliminar el criterio de agrupación sobre la
dimensión Tiempo en la consulta original:

¿ “Importe total de las ventas durante este año de los
productos del departamento Bebidas, por categorías” ?

44

Herramientas OLAP

Marca “Bebidas”
Día de la
Categoría semana
Mes
Departamento
Tipo

importe “2002”
unidades
Almacén

Ciudad
de “Bebidas”, por categorías”

45

Herramientas OLAP

¡ la operación de ROLL
se realiza sobre el
informe original !

46

Herramientas OLAP

Categoría Trimestre Ventas



Refrescos Categoría Ventas
T3 3000000

Refrescos 8000000

Zumos 12900000
Zumos T1 1000000

Zumos T2 1500000

Zumos T3 8000000

Zumos T4 2400000
47

Herramientas OLAP

Las operaciones de agregación (DRILL) y disgregación (ROLL)
se pueden hacer sobre:
atributos de una dimensión sobre los que se ha definido
una jerarquía: DRILL-DOWN, ROLL-UP
departamento – categoría - producto (Producto)
año - trimestre – mes - día (Tiempo)
sobre dimensiones independientes: DRILL-
ACROSS, ROLL-ACROSS
Producto – Almacén -Tiempo

48

Herramientas OLAP

¡ la operación de DRILL
se realiza sobre el
informe original !

49

Herramientas OLAP

Categoría Trimestre Ventas Categoría Trimestre Mes Ventas

Refrescos T1 Enero 1000000
Refrescos Febrero 500000
T1
Refrescos T2 1000000 Refrescos T1 Marzo 500000



Cada grupo (categoría-trimestre) de la
Zumos T1 1000000
consulta original se disgrega en dos
Zumos T2 nuevos grupos (categoría-trimestre-mes).
1500000

Zumos T3 8000000

Zumos T4 2400000
50

Herramientas OLAP

Otras operaciones de OLAP:

 SLICE & DICE: seleccionar y proyectar
datos en el informe.

 PIVOT: reorientación de las dimensiones
en el informe.

51

Herramientas OLAP

Ventas Ventas
Productos Store1 Store2 Productos Q1 Q2
Electronics $5,2 $5,6 Electronics $5,2 $8,9

Store 1
Toys $1,9 $1,4 Toys $1,9 $0,75
Q1

Clothing $2,3 $2,6 Clothing $2,3 $4,6
Cosmetics $1,1 $1,1 Cosmetics $1,1 $1,5
Electronics $8,9 $7,2 Electronics $5,6 $7,2

Store 2
Toys $0,75 $0,4 Toys $1,4 $0,4
Q2

Clothing $4,6 $4,6 PIVOT Clothing $2,6 $4,6
Cosmetics $1,5 $0,5 Cosmetics $1,1 $0,5

52

Herramientas OLAP

Ventas
Ventas
Productos Store1 Store2
Electronics $5,2 $5,6 Productos Store1
Toys $1,9 $1,4
Q1

Clothing $2,3 $2,6 Electronics $5,2

Q1
Cosmetics $1,1 $1,1 Toys $1,9
Electronics $8,9 $7,2 Electronics $8,9

Q2
Toys $0,75 $0,4
Q2

Toys $0,75
Clothing $4,6 $4,6
Cosmetics $1,5 $0,5
SLICE
& DICE

53

Herramientas OLAP

Las herramientas de OLAP se caracterizan* por:
 ofrecer una visión multidimensional de los datos (matricial).
 no imponer restricciones sobre el número de dimensiones.
 ofrecer simetría para las dimensiones.
 permitir definir de forma flexible (sin limitaciones) sobre las
dimensiones: restricciones, agregaciones y jerarquías entre
ellas.
 ofrecer operadores intuitivos de manipulación: drill-down, roll-
up, slice-and-dice, pivot.
 ser transparentes al tipo de tecnología que soporta el almacén
de datos (ROLAP o MOLAP).

*Subconjunto de las 12 reglas propuestas por E.F. Codd para A.D.
54

ROLAP y MOLAP

El Almacén de Datos y las herramientas OLAP se
pueden basar físicamente en varias organizaciones:

Sistemas ROLAP
 se implementan sobre tecnología relacional, pero
disponen de algunas facilidades para mejorar el
rendimiento (índices de mapas de bits, índices de JOIN).

Sistemas MOLAP
 disponen de estructuras de almacenamiento específicas
(arrays) y técnicas de compactación de datos que
favorecen el rendimiento del almacén.

Sistemas HOLAP
 sistemas híbridos entre ambos. 55

ROLAP y MOLAP

Sistemas ROLAP:

 El almacén de datos se construye sobre un
SGBD Relacional.

 Los fabricantes de SGBD relacionales
ofrecen extensiones y herramientas para
poder utilizar el SGBDR como un Sistema
Gestor de Almacenes de Datos.

56

ROLAP y MOLAP

Sistemas ROLAP:
Extensiones de los SGBD relacionales:
 índices de mapa de bits
 índices de JOIN
 técnicas de particionamiento de los datos
 optimizadores de consultas
 extensiones del SQL (operador CUBE, roll-up)

57

ROLAP y MOLAP

Sistemas MOLAP.
Sistema de propósito específico:
 estructuras de datos (arrays)
 técnicas de compactación.

El objetivo de los sistemas MOLAP es almacenar físicamente
los datos en estructuras multidimensionales de forma que la
representación externa y la representación interna coincidan.

58

ROLAP y MOLAP
Estructuras Herramienta
multidimensionales
OLAP
– El servidor MOLAP
construye y almacena datos
en estructuras
multidimensionales.

– La herramienta de OLAP
presenta estas estructuras Servidor
multidimensionales. MOLAP

Warehouse
59

ROLAP y MOLAP
Estructuras Herramienta
multidimensionales
MOLAP: OLAP

– Datos
• Arrays
• Extraídos del almacén de datos

– almacenamiento y procesos
eficientes Servidor
MOLAP
– la complejidad de la BD se
oculta a los usuarios

– el análisis se hace sobre datos
agregados y métricas o Warehouse
indicadores precalculados. 60

ROLAP y MOLAP

ROLAP MOLAP

Desktop

Herramienta
OLAP

Servidor Herramienta
Multidimensional OLAP

Servidor
Relacional

Warehouse
61

ROLAP y MOLAP
ROLAP/MOLAP: Ventajas e Inconvenientes:
ROLAP
 pueden aprovechar la tecnología relacional.
 pueden utilizarse sistemas relacionales genéricos
(más baratos o incluso gratuitos).
 el diseño lógico corresponde al físico si se utiliza el
diseño de Kimball.

MOLAP:
 generalmente más eficientes que los ROLAP.
 el coste de los cambios en la visión de los datos.
 la construcción de las estructuras multidimensionales.
62

Carga y Mantenimiento de un A.D.
El sistema encargado del mantenimiento del almacén de datos es
el Sistema E.T.T* (Extracción - Transformación -Transporte)
– La construcción del Sistema E.T.T es responsabilidad del equipo
de desarrollo del almacén de datos.
– El Sistema E.T.T es construido específicamente para cada
almacén de datos. Aproximadamente 50% del esfuerzo.
– En la construcción del E.T.T se pueden utilizar herramientas del
mercado o programas diseñados específicamente.

Funciones del Sistema E.T.T:
– Carga inicial. (initial load)
– Mantenimiento o refresco periódico:
inmediato, diario, semanal, mensual,... (refreshment)

* Conocido también por “E.T.L: Extracción – Transformación – Load (carga)” 63

E.T.T.
Correspondencia

Extracción Transporte

Bases de datos Transformación
operacionales
Almacén de
Fuentes Almacenamiento datos
Externas intermedio

El Almacenamiento intermedio permite:
– Realizar transformaciones sin paralizar las bases de
datos operacionales y el almacén de datos.
– Almacenar metadatos.
– Facilitar la integración de fuentes externas. 64

E.T.T.
Correspondencia


Transformación
Carga
Identificación de los
datos que han cambiado  Indización
Limpieza y transformación Obtención de datos
Extracción (lectura) de
de datos agregados.
datos.
Integración de datos  Realización de pruebas
Obtención de agregados
(cálculo de datos derivados) de calidad de la carga.
Mantenimiento de
Creación de claves Gestión de errores.
metadata
Obtención de agregados Mantenimiento de
Mantenimiento de metadata
metadata 65


La “calidad de los datos” es la clave del
éxito de un almacén de datos.

Definir una estrategia de calidad:
– actuación sobre los sistemas operacionales: modificar
las reglas de integridad, los disparadores y las
aplicaciones de los sistemas operacionales.
– documentación de las fuentes de datos.
– definición de un proceso de transformación.
– nombramiento de un responsable de calidad del sistema
(Data Quality Manager).

66


Extracción.
Correspondencia

Extracción

Bases de datos Almacenamiento Almacén de
operacionales intermedio datos

– Programas diseñados para extraer los datos de las fuentes.
– Herramientas: data migration tools, wrappers, ...
67


Extracción: lectura de datos del sistema operacional.
a) durante la carga inicial .
b) mantenimiento del AD

Ejecución de la extracción:
a) si los datos operacionales están mantenidos en un SGBDR, la
extracción de datos se puede reducir a consultas en SQL o
rutinas programadas.
b) si los datos operacionales están en un sistema propietario
(no se conoce el formato de los datos) o en fuentes externas
textuales, hipertextuales u hojas de cálculo, la extracción puede
ser muy difícil y puede tener que realizarse a partir de informes
o volcados de datos proporcionados por los propietarios que
deberán ser procesados posteriormente. 68

Extracción: en el mantenimiento/refresco del AD. Antes de
realizar la extracción es preciso Identificar los Cambios.

Identificación de Cambios.
– Identificar los datos operacionales (relevantes) que han sufrido
una modificación desde la fecha del último mantenimiento.
– Métodos
• Carga total: cada vez se empieza de cero.
• Comparación de instancias de la base de datos operacional.
• Uso de marcas de tiempo (time stamping) en los registros del
sistema operacional.
• Uso de disparadores en el sistema operacional.
• Uso del fichero de log (gestión de transacciones) del sistema
operacional.
• Uso de técnicas mixtas. 69


Transformación.
Correspondencia

Transformación

Bases de datos Almacenamiento Almacén de
operacionales intermedio datos

- Transformar los datos extraídos de las fuentes operacionales:
limpieza, estandarización. (cleansing)
- Calcular los datos derivados: aplicar las leyes de derivación.
(integration) 70


Transformación.
12M65431 12M65431 12 M 65431 12 M 65431
12-m-65421 12-m-65421 12 m 65421 12 M 65421
“12m65421” “12m65421” 12 m 65421
“12m65421” “12m65421”
“ ” “ ”
12M65431 12M65431

– En los datos operacionales existen anomalías: desarrollos
independientes a lo largo del tiempo, fuentes heterogéneas, ..
– Eliminar anomalías:
• Limpieza de datos: eliminar datos, corregir y completar
datos, eliminar duplicados, ...
• Estandarización: codificación, formatos, unidades de medida, ... 71


Transformación.
– Claves con estructura: descomponer en valores atómicos

Código de producto = 12M65431345

código zona de número de código de
del país ventas producto vendedor
72


Transformación.
– Unificar codificaciones: existencia de codificaciones múltiples.
v,h

1,0 v, h

varón, hembra

– Deben detectarse los valores erróneos.

73


Transformación.
– Unificar estándares:unidades de medida, unidades de
tiempo,moneda,...

cm
cm
inches

DD/MM/YY
DD-Mon-YY
MM/DD/YY

1,000 GBP
USD 600
FF 9,990 74


Transformación.
– Valores duplicados: deben ser eliminados.
• SQL
• restricciones en el SGBDR

ACME Inc

ACME Inc ACME Inc

ACME Inc

75


Transformación.
– Integridad referencial: debe reconstruirse.

Departamento Emp Nombre Departamento
10 1099 Smith 10
20 1289 Jones 20
30 1234 Doe 50
40 6786 Harris 60

76


Transformación. Creación de claves.
#1 Venta 1/2/98 12:00:01 Ham Pizza $10.00

#2 Venta 1/2/98 12:00:02 Cheese Pizza $15.00

#3 Venta 1/2/98 12:00:02 Anchovy Pizza $12.00

#4 Devolución 1/2/98 12:00:03 Anchovy Pizza - $12.00

#5 Venta 1/2/98 12:00:04 Sausage Pizza $11.00

Claves sin significado

#dw1 Venta 1/2/98 12:00:01 Ham Pizza $10.00

#dw2 Venta 1/2/98 12:00:02 Cheese Pizza $15.00

#dw3 Venta 1/2/98 12:00:04 Sausage Pizza $11.00 77


Transporte. (carga)
– La fase de Transporte consiste en mover los datos desde las
fuentes operacionales o el almacenamiento intermedio hasta el
almacén de datos y cargar los datos en las correspondientes
estructuras de datos.
– La carga puede consumir mucho tiempo.
– En la carga inicial del AD se mueven grandes volúmenes de
datos.
– En los mantenimientos periódicos del AD se mueven pequeños
volúmenes de datos.
– La frecuencia del mantenimiento periódico está determinada
por el gránulo del AD y los requisitos de los usuarios.
78


Transporte. Creación y mantenimiento de un AD.

Base de datos
operacional

T1 T2 T3

– Crear el AD (base de datos)
– En intervalos de tiempo fijos añadir cambios al AD. Se
deben determinar las “ventanas de carga” más convenientes
para no saturar la base de datos operacional.
– Ocasionalmente archivar o eliminar datos obsoletos que ya
no interesan para el análisis. 79

Procesos posteriores a la carga: indización.

– Durante la carga:
 carga con el índice habilitado
 proceso tupla a tupla. (lento)
– Después de la carga:
 carga con el índice deshabilitado
 creación del índice (total o parcial). (rápido)

Index

Base de datos Almacén 80
operacional de datos

Procesos posteriores a la carga: obtención de agregados.
– Durante la extracción.
– Después de la carga (transporte).


Base de datos Almacenamiento Almacén de
operacional intermedio datos
81

Diseño de un Almacén de Datos

Recogida y análisis de
requisitos

Diseño conceptual

Diseño lógico específico

Diseño físico

Implementación

82


requisitos Análisis

Diseño conceptual Discernimiento de las Requisitos de
fuentes necesarias usuario
del sistema de (consultas de
Diseño lógico información de la análisis
organización (OLTP)
necesarias, niv
y externas
el de
Diseño físico agregación, …)

Implementación
Diseño
Conceptual 83
p.ej. Entidad-Relación


requisitos Diseño
Lógico

Diseño conceptual

Modelado
Diseño lógico multidimensional (MR)

Diseño físico
Esquemas
estrella
Implementación

84


requisitos
Diseño
Físico
Diseño conceptual

Diseño lógico Definición del esquema
ROLAP o MOLAP

Diseño físico

Diseño del ETL
Implementación

85


requisitos

Implementación
Diseño conceptual

Diseño lógico Carga del AD (ETL)

Diseño físico
Preparación de las
vistas de usuario
(herramienta OLAP)
Implementación

86

Detallemos más ahora el Diseño Lógico...

Recogida y análisis de La visión multidimensional seguida por
requisitos las herramientas de explotación de
almacenes de datos (OLAP) ha
inspirado los modelos y metodologías
Diseño conceptual de diseño de este tipo de sistemas.

Diseño lógico

Diseño físico En la literatura se habla de “Bases de Datos
Multidimensionales” y de “Diseño Multidimensional”
Implementación
87


Modelado multidimensional:
 en un esquema multidimensional se representa
una actividad que es objeto de análisis (hecho) y
las dimensiones que caracterizan la actividad
(dimensiones).
 la información relevante sobre el hecho (actividad)
se representa por un conjunto de indicadores
(medidas o atributos de hecho).
 la información descriptiva de cada dimensión se
representa por un conjunto de atributos (atributos
de dimensión).
88


Modelado multidimensional:
 el modelado multidimensional se puede aplicar
utilizando distintos modelos de datos
(conceptuales o lógicos).
 la representación gráfica del esquema
multidimensional dependerá del modelo de datos
utilizado (relacional, ER, UML, OO, ...).

89


El desarrollo de la tecnología de almacenes de
datos se ha caracterizado por:
- un temprano desarrollo industrial provocado por
las demandas de los usuarios.
- el uso de metodologías de diseño centradas
principalmente en los niveles lógico e interno. (la
atención se ha centrado en mejorar la eficiencia en la ejecución de
consultas)

Metodología de diseño basada en el modelo
relacional: Modelo multidimensional de Kimball
No es muy congruente usar modelos
para diseño conceptual…. 90


Pasos en el diseño del almacén de datos:

• Paso 1. Elegir un “proceso” de la organización para
modelar.
• Paso 2. Decidir el gránulo (nivel de detalle) de
representación del proceso.
• Paso 3. Identificar las dimensiones que
caracterizan el proceso.
• Paso 4. Decidir la información a almacenar sobre el
proceso.

91


Paso 1. Elegir un “proceso” de la organización para
modelar.
Proceso: actividad de la organización soportada por un
OLTP del cual se puede extraer información con el
propósito de construir el almacén de datos.
Pedidos (de clientes)
Compras (a suministradores)
Facturación
Envíos
Ventas
Inventario
…
92


Ejemplo: Cadena de supermercados.
Cadena de supermercados con 300 almacenes en la
que se expenden unos 30.000 productos distintos.

Actividad: Ventas.
La actividad a modelar son las ventas de productos
en los almacenes de la cadena.

93

Paso 2. Decidir el gránulo (nivel de detalle) de
representación.
Gránulo: es el nivel de detalle al que se desea almacenar
información sobre la actividad a modelar.
 El gránulo define el nivel atómico de datos en el almacén
de datos.
 El gránulo determina el significado de las tuplas de la tabla
de hechos.
 El gránulo determina las dimensiones básicas del esquema
• transacción en el OLTP
• información diaria
• información semanal
• información mensual. .... 94


tabla de
tabla hechos
tabla
Dimensión 1 id_dim1 Dimensión 3
id_dim2
id_dim3
tabla ...
Dimensión 2 tabla
id_dim n Dimensión n
....
(hechos)

95

Gránulo: “se desea almacenar información sobre las ventas
diarias de cada producto en cada almacén de la cadena”.
Gránulo:
define el significado de las tuplas de la tabla de hechos.
determina las dimensiones básicas del esquema.

producto
día
almacén
ventas
96


• Gránulo inferior: no se almacena información a nivel de
línea de ticket porque no se puede identificar siempre al
cliente de la venta lo que permitiría hacer análisis del
comportamiento (hábitos de compra) del cliente.

• Gránulo superior: no se almacena información a nivel
semanal o mensual porque se perderían opciones de
análisis interesantes: ventas en días previos a
vacaciones, ventas en fin de semana, ventas en fin de
mes, ....
En un almacén de datos se almacena información
a un nivel de detalle (gránulo) fino no porque se
vaya a interrogar el almacén a ese nivel sino
porque ello permite clasificar y estudiar (analizar)
la información desde muchos puntos de vista. 97


producto
día
almacén
ventas

tabla de id_producto
la clave primaria* está
hechos id_fecha formada por los
identificadores de las
id_almacén dimensiones básicas.

.....
datos (medidas) sobre las
..... ventas diarias de un
...... producto en un almacén.

* pueden existir excepciones a esta regla general 98


Paso 3. Identificar las dimensiones que caracterizan el
proceso.
 Dimensiones: dimensiones que caracterizan la actividad al
nivel de detalle (gránulo) que se ha elegido.
Tiempo (dimensión temporal: ¿cuándo se produce la actividad?)
Producto (dimensión ¿cuál es el objeto de la actividad?)
Almacén (dimensión geográfica: ¿dónde se produce la actividad?)
Cliente (dimensión ¿quién es el destinatario de la actividad?)

 De cada dimensión se debe decidir los atributos
(propiedades) relevantes para el análisis de la actividad.
 Entre los atributos de una dimensión existen jerarquías
naturales que deben ser identificadas (día-mes-año)
99


tabla
Dimensión 1
id_dim1
....

100


tiempo
definición de dimensiones producto
gránulo básicas
establecimiento

Nota: En las aplicaciones reales el número de dimensiones
suele variar entre 3 y 15 dimensiones.

101


Dimensión Tiempo:

 dimensión presente en todo AD porque el AD contiene
información histórica sobre la organización.
 aunque el lenguaje SQL ofrece funciones de tipo DATE, una
dimensión Tiempo permite representar otros atributos
temporales no calculables en SQL.
 se puede calcular de antemano
 atributos frecuentes:
– nro. de día, nro. de semana, nro. de año: valores absolutos del
calendario juliano que permiten hacer ciertos cálculos aritméticos.
– día de la semana (lunes, martes, miércoles,...): permite hacer
análisis sobre días de la semana concretos (ej. ventas en
sábado, ventas en lunes,..).
102

Dimensión Tiempo:
 atributos frecuentes:
- día del mes (1..31): permite hacer comparaciones sobre el mismo
día en meses distintos (ventas el 1º de mes).
- marca de fin de mes, marca de fin de semana : permite hacer
comparaciones sobre el último día del mes o días de fin de semana
en distintos meses.
- trimestre del año (1..4): permite hacer análisis sobre un trimestre
concreto en distintos años.
- marca de día festivo: permite hacer análisis sobre los días contiguos
a un día festivo.
- estación (primavera, verano..)
- evento especial: permite marcar días de eventos especiales (final de
futbol, elecciones...)
 jerarquía natural:
día - mes - trimestre -año 103

Dimensión Producto:
 la dimensión Producto se define a partir del fichero maestro de
productos del sistema OLTP.
 las actualizaciones del fichero maestro de productos deben
reflejarse en la dimensión Producto (¿cómo?).
 la dimensión Producto debe contener el mayor número posible
de atributos descriptivos que permitan un análisis flexible. Un
número frecuente es de 50 atributos.
 atributos frecuentes: identificador (código estándar),
descripción, tamaño del envase, marca, categoría,
departamento, tipo de envase, producto dietético, peso,
unidades de peso, unidades por envase, fórmula, ...
 jerarquías: producto-categoría-departamento

104

Dimensión Establecimiento (store) :
 la dimensión Almacén representa la información geográfica básica.
 esta dimensión suele ser creada explícitamente recopilando
información externa que sólo tiene sentido en el A.D y que no la
tiene en un OLTP (número de habitantes de la ciudad del
establecimiento, caracterización del tipo de población del distrito, ...)
 atributos frecuentes: identificador (código
interno), nombre, dirección, distrito, región, ciudad, país, director, tel
éfono, fax, tipo de almacén, superficie, fecha de apertura, fecha de
la última remodelación, superficie para congelados, superficie para
productos frescos, datos de la población del distrito, zona de
ventas, ...
 jerarquías:
– establecimiento - distrito - ciudad - región - país (jerarquía
geográfica)
105
– establecimiento - zona_ventas - región_ventas (jerarquía de


Tiempo Establecimiento Producto
id_fecha id_establec id_producto
día nro_establec nro_producto
semana nombre descripción
mes dirección marca
año distrito subcategoría
día_semana ciudad categoría
día_mes país departamento
trimestre tlfno peso
festivo fax unidades_peso
.... superficie tipo_envase
tipo_almacén dietético
... ...

106

Tiempo
Establecimiento
id_fecha
id_establec
día
nro_establec
semana
Producto nombre
mes
id_producto dirección
año
nro_producto distrito
día_semana
descripción ciudad
día_mes
marca país
trimestre
subcategoría tlfno
festivo Ventas
categoría fax
.... id_fecha
departamento superficie
id_producto
peso tipo_almacén
id_establec
unidades_peso ...
...
tipo_envase
...
dietético
... 107
...


Paso 4. Decidir la información a almacenar sobre el
proceso.
Hechos: información (sobre la actividad) que se desea almacenar
en cada tupla de la tabla de hechos y que será el objeto del
análisis.
Precio
Unidades
Importe
....

Nota: algunos datos que en el OLTP coincidirían con valores de
atributos de dimensiones, en el almacén de datos pueden
representar hechos. (Ejemplo: el precio de venta de un producto).
108



Gránulo: “se desea almacenar información sobre las ventas
diarias de cada producto en cada establecimiento de la cadena”.

– importe total de las ventas del producto en el día
– número total de unidades vendidas del producto en el día
– número total de clientes distintos que han comprado el
producto en el día.

109

Tiempo
Establecimiento
id_fecha
id_establec
día
nro_establec
semana
Producto nombre
mes
id_producto dirección
año
nro_producto distrito
día_semana
descripción ciudad
día_mes
marca país
trimestre
subcategoría tlfno
festivo Ventas
categoría fax
.... id_fecha
departamento superficie
id_producto
peso tipo_almacén
id_establec
unidades_peso ...
importe
tipo_envase
unidades
dietético
nro_clientes 110
...


Otras orientaciones de diseño:
 usar claves sin significado:
 evitar normalizar.
 incluir la dimensión Tiempo.
 dimensiones “que cambian”.
 definición de agregados.

111


uso de claves sin significado.
– en un almacén de datos debe evitarse el uso de las claves
del sistema operacional.
– las claves de las dimensiones deben ser generadas
artificialmente: claves de tipo entero (4 bytes) son suficiente
para dimensiones de cualquier tamaño (232 valores distintos).
– la dimensión TIEMPO debe tener también una clave artificial.

Inconvenientes del uso de las claves del sistema operacional:
 en el OLTP se puede decidir reutilizar valores de la clave no
utilizados actualmente.
 en el OLTP se puede decidir cambiar la codificación de las
claves. 112


Otras Orientaciones de diseño:
evitar normalizar.

Si se define una tabla de dimensión para cada dimensión
identificada en el análisis, es frecuente que entre el conjunto de
atributos de la tabla aparezcan dependencias funcionales que
hacen que la tabla no esté en 3ª F.N.

Evitar normalizar:
 el ahorro de espacio no es significativo
se multiplican los JOIN durante las consultas.

113


Otras Orientaciones de diseño:
 siempre introducir la dimensión Tiempo.

En un almacén de Datos muchas consultas son
restringidas y parametrizadas por criterios relativos a
periodos de tiempo (último mes, este año, ...).

114


dimensiones “que cambian”.
Se considera relevante el caso en que, en el mundo real, para un
valor de una dimensión, cambia el valor de un atributo que es
significativo para el análisis sin cambiar el valor de su clave.

Ejemplo: En un A.D existe la dimensión CLIENTE. En la tabla correspondiente
un registro representa la información sobre el cliente “María García” cuyo
estado civil cambia el 15-01-1994 de soltera a casada. El estado civil del
cliente es utilizado con frecuencia en el análisis de la información.

Existen tres estrategias para el tratamiento de los cambios en
las dimensiones:
Tipo 1: Realizar la modificación.
Tipo 2: Crear un nuevo registro.
115
Tipo 3: Crear un nuevo atributo.


definición de agregados.
¡En un almacén de datos es usual consultar
información agregada!

El almacenamiento de datos agregados por distintos criterios de
agregación en la tabla de hechos mejora la eficiencia del AD.

Estrategias de almacenamiento de datos agregados:
 Estrategia 1: definir nuevas tablas de hechos (resp. de
dimensiones) para almacenar la información agregada (resp. la
descripción de los niveles de agregación).
 Estrategia 2: insertar en la tabla de hechos (resp. dimensiones)
tuplas que representan la información agregada (resp. los
niveles de agregación). 116

Líneas de Investigación Abiertas

Resúmenes:
 Widom, J. Research problems in data warehousing
Actas de la International Conference on Information and Knowledge
Management (CIKM95), ACM Press. 1995

 Chaudhuri, S., Dayal, U. An overview of data warehousing and OLAP
technology.
SIGMOD Records. 26(1), pp. 65-74, 1997.

 Wu, Ch., Buchmann, P. Research issues in data warehousing
Datebanksysteme in Büro, Technik und Wissenchaft (BTW),
Informatik Aktuell, pp. 61-62. Springer, 1997
117

Resúmenes:
 Samtani, S., Kumar, V., Kambayashi, Y.
Recent advances and research problems in data warehousing.
Actas de la International Conference on Conceptual Modeling (ER)
LNCS 1507,Springer, 1998

 Gardner, S.R.
Building the data warehouse.
Communications of the ACM 41(9), pp. 52-60, 1998.

 Dinter, B., Sapia, C. Hölfing, G., Blaschka, M.
OLAP market and research: initiating the cooperation.
Journal of Computer Science and Information Management, 2(3), 1999
118


Conferencias especializadas en DW:

 International Worshop on Data Warehousing and OLAP. (DOLAP)

 International Workshop on Data Warehouse and Data Mining. (DWDM)

 Interantional Workshop on Design and Management of Data
Warehouses. (DMDW)

 International Conference on Data Warehousing and Knowledege
Discovery. (DaWaK)

119


Conferencias especializadas en BD:

 International Conference of Very Large Databases. (VLDB)
 International Conference on Data Engineering. (ICDE)
 Interantional Conference on Conceptual Modeling. (ER)
 International Conference on Extending Database Technology (EDBT).
 International Conference on Database Theory (ICDT).

120


Direcciones de interés:
• http://www.cs.toronto.edu/~mendel/dwbib.html
• http://www.olapcouncil.org/research/
• http://www.ceur-ws.org/
• http://www.cis.drexel.edu/faculty/song/dolap.html
• http://www-db.stanford.edu/warehousing/

121

 Diseño de Almacenes de Datos: modelos
conceptuales, metodogías de diseño.
 Carga y ETL: recuperación de fallos durante la carga.
Planificación de cargas y refrescos.
 Limpieza y Transformación
 Mantenimiento de Almacenes de Datos: mantenimiento de
vistas materializadas.
 Implementación de Almacenes de Datos.
 Diseño Físico, optimizaciones para ROLAP, estructuras
para MOLAP.
 Repartición de tareas OLAP entre el cliente y el servidor.
122

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