Tutorial MIneria de datos en sql server
- 1. DESARROLLO DE LABORATORIO MICROSOFT BI – CASO: FERRETERIA UTILIZANDO SQL SERVER 2014 Y VISUAL STUDIO 2015 1. Adjuntar la Bd Ferreteria y la estructura del data mart “Ferreteria_mart” 2. Verificar que los servicios de SQL Server estén en ejecución y que la cuenta integrada del Analysis Service este configurada como Sistema Local. 3. Ejecutar la aplicación de SQL server Data Tools 4. Crear un nuevo proyecto
- 2. 5. Elegir un proyecto Integration Services 6. Crear un nuevo origen de datos
- 3. 7. Crear una nueva conexión a la bd transaccional
- 4. 8. Crear una nueva conexión a la bd Analítica
- 5. 9. Una vez creada la conexión aceptar
- 6. PROCESOS ETL - POBLAMIENTO DE DW 1. Seleccionar el elemento “Tarea Ejecutar SQL” 1. ESTRATEGIADE POBLAMIENTO Implementar una tarea de SQL, la cual genera un comando para la limpieza y seguridad de la base de datos dimensional. La consulta para la elaboración de esta tarea, detallamos a continuación: DELETE FROM Hechos_Ventas; DELETE FROM Dim_Cliente; DBCC CHECKIDENT ("Dim_Cliente", RESEED, 0); DELETE FROM Dim_Tiempo; DBCC CHECKIDENT ("Dim_Tiempo", RESEED, 0); DELETE FROM Dim_Vendedor; DBCC CHECKIDENT ("Dim_Vendedor", RESEED, 0); DELETE FROM Dim_Producto; DBCC CHECKIDENT ("Dim_Producto", RESEED, 0);
- 7. Modificar los datos de conecction y sql statement, crear la conexión a ferretería mart.
- 8. POBLANDO DIMENSIONES Para realizar el poblamiento es necesario realizar una lista de operaciones las cuales avalaran el funcionamiento del poblamiento, estos pasos los detallamos a continuación: a) Insertar un control “Tarea Flujo de atos”, dándole el nombre de la dimensión y de las tablas hecho que poblaremos. b) Luego hacer doble click en cada tarea y agregar el control de OLE DB Origen, para los datos de inicio (transaccional), y el control OLE DB Destino para cargar la data en la tabla dimensional. c) Luego configurar el control de origen, especificando la consulta que va a filtrar los datos, así mismo establecemos la conexión origen de los datos. d) Luego configuramos el control destino de los datos, en el cual establecemos la conexión destino, que en este caso es la perteneciente a la base de datos dimensional Esquema final para el poblamiento
- 9. SSIS DE CADA UNA DE LAS DIMENSIONES 2. POBLANDO DIM_VENDEDOR Doble click a poblar vendedor base de datos origen Ferreteria tabla origen Vendedor base de datos destino Ferreteria_Mart tabla destino DIM_VENDEDOR modo de acceso Sentencia Sql CODIGO SQL SELECT IdVendedor, NombresApellidos AS NomApelVendedor FROM Vendedor Doble click a origen OLE DB
- 10. Doble click a destino OLE DB Click en asignaciones para verificar el mapeo de datos
- 11. Luego regresar a flujo de control y continuar con las siguientes dimensiones y tablas hechos 3. POBLANDO DIM_CLIENTE En el OLE DB destino ya no es necesario realizar nuevamente la conexión hacia ferreteríamart solo es necesario seleccionarla. base de datos origen Ferreteria tabla origen Cliente base de datos destino Ferreteria_Mart tabla destino DIM_CLIENTE modo de acceso Sentencia Sql CODIGO SQL SELECT IdCliente, NomCliente AS NomApelCliente FROM Cliente 4. POBLANDO DIM_TIEMPO base de datos origen Ferreteria tabla origen Venta base de datos destino Ferreteria_Mart tabla destino DIM_TIEMPO modo de acceso Sentencia Sql
- 12. CODIGO SQL SELECT DISTINCT Fecha, DATEPART(DD, Fecha) AS Dia, CASE DatePart(dw, Fecha) WHEN(1) THEN 'Lunes' WHEN (2) THEN 'Martes' WHEN (3) THEN 'Miercoles' WHEN (4) THEN 'Jueves' WHEN (5) THEN 'Viernes' WHEN (6) THEN 'Sabado' WHEN (7) THEN 'Domingo' END AS Semana, DATEPART(MM, Fecha) AS Mes, DATEPART(Q, Fecha) AS Trimestre, FLOOR((MONTH(Fecha) - 1) / 6) + 1 AS Semestre, DATEPART(YY, Fecha) AS Año, CONVERT(varchar(50), DATENAME(month, Fecha) + '_' + DATENAME(year, Fecha)) AS MesAño FROM Venta ORDER BY Año, Trimestre, Mes 5. POBLANDO DIM_PRODUCTO base de datos origen Ferreteria tabla origen Producto, Categoria base de datos destino Ferreteria_Mart tabla destino DIM_PRODUCTO modo de acceso Sentencia Sql CODIGO SQL SELECT Producto.IdProducto, Producto.NomProdu, Producto.Marca, Categoria.NomCategoria AS Categoria FROM Producto INNER JOIN Categoria ON Producto.IdCategoria = Categoria.IdCategoria
- 13. SSIS DE LA TABLA HECHOS 6. POBLANDO HECHOS_VENTAS base de datos origen Ferreteria tabla origen Venta base de datos destino Ferreteria_Mart tabla destino HECHOS_VENTAS modo de acceso Sentencia Sql CODIGO SQL SELECT Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Tiempo.TiempoKey, Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Cliente.ClienteKey, Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Vendedor.VendedorKey, Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Producto.ProductoKey, Venta.Fecha, SUM(DetaVenta.Cantidad) AS Cantidad, AVG(DetaVenta.PrecioUni) AS PrecioUni, SUM(DetaVenta.Total) AS Total FROM Venta INNER JOIN DetaVenta ON Venta.IdVenta = DetaVenta.IdVenta INNER JOIN Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Tiempo ON Venta.Fecha = Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Tiempo.Fecha INNER JOIN Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Producto ON DetaVenta.IdProducto = Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Producto.IdProducto INNER JOIN Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Cliente ON Venta.IdCliente = Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Cliente.IdCliente INNER JOIN Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Vendedor ON Venta.IdVendedor = Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Vendedor.IdVendedor GROUP BY Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Tiempo.TiempoKey, Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Cliente.ClienteKey, Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Vendedor.VendedorKey, Ferreteria_Mart.dbo.Dim_Producto.ProductoKey, Venta.Fecha
- 14. Guardar y ejecutar ESQUEMADEL PAQUETE DTS – SSIS EJECUCION DEL POBLAMIENTO
- 15. ANALISIS OLAP - ELABORACION DEL CUBO DIMENSIONAL 1. Nuevo proyecto de análisis service 2. Agregamos el origen de datos Ferreteria Mart
- 16. 3. Seleccionar “utilizar la cuenta de servicio” y Finalizar
- 17. 4. De igual forma para la vista de origen de datos seleccionar “ferretería_mart”
- 18. 5. Seleccionar la tabla hechos y sus dimensiones
- 19. GENERAR CAMPOS CALCULADOS DIMENSION TIEMPO Anticlick a la dimensión tiempo y crear un nuevo campo calculado
- 20. Los mismos pasos para los otros dos campos calculados Campo Calculado Expresion NomSemestre 'Semestre '+ convert( char(1), FLOOR((MONTH(Fecha) - 1) / 6) + 1) NomTrimestre 'Trimestre '+ convert( char(1),DATEPART(Q, Fecha)) NomMes CONVERT(varchar(50), DATENAME(month, Fecha) ) MODELO DIMENSIONAL UNIFICADO
- 22. Seleccionar la tabla hechos ya que es en esta tabla donde se encuentra las medidas
- 23. Guardar todo y ya tendríamos el cubo olap.
- 24. DIMENSIONES, Jerarquías DIM_TIEMPO (Contiene dos jerarquías y tres campos calculados) Editar la dimensión tiempo Enviar desde la vista de origen de datos los atributos de la dimensión
- 25. Arrastras de izquierda a derecha para crear las jerarquías
- 26. Guardar todo y luego procesar el cubo, para ello anticlic al proyecto y “procesar”.
- 27. CERRAR – CERRAR Si sale un error, ir al origen de datos y configurar como cuenta de usuario de Windows, colocar tu usuario y clave de Windows y volver a procesar: Ir al examinador de la dimensión tiempo y verificar si no aparece, realizar la carga de la información
- 28. Explorando la Jerarquía (Año – Semestre - Trimestre - Mes) Explorando la Jerarquía (Año – Semana) DIM_PRODUCTO (Contiene una jerarquía)
- 29. La jerarquía de productos está dado por categoría, marca y nombre del producto DIM_CLIENTE (Contiene una jerarquía)
- 30. La jerarquía del cliente está dada por el nombre completo del cliente DIM_VENDEDOR (Contiene una jerarquía) La jerarquía de vendedor esta dado solo por el nombre completo del vendedor Al finalizar procesar todo nuevamente.
- 31. KPI (INDICADORES CLAVES DE RENDIMIENTO) Doble click al cubo Ir a la sección de KPI, anticlic a la sección “Organizador de KPI” y clic en crear un nuevo KPI. DEFINICION DE KPI’S Crear 3 KPI’S que son los siguientes: Anticlick KPI (INDICADOR DE IMPORTES DE VENTAS)
- 32. Indicador de importe de ventas está dado por el importe de ventas logradas es decir si alcanza ventas mayores a 280000 soles estará en verde y si esta mayor de 270000 estará en amarillo, de lo contrario en rojo. KPI (INDICADORDE UNIDADES DE CANTIDAD) El indicadorde unidadesde cantidadme detallalasunidadesde productosvendidosdadopormás de 15000 unidadesenverde ysi estamayorde 13000 unidadesenamarillo,de locontrarioenrojo.
- 33. KPI (INDICADORDE COMISIONDELVENDEDOR) El Indicadorde comisióndel vendedorme indicael importe de comisiónrecaudadoal 10% sabiendo que más de 28000 solessignificaverde yhasta26000 solessignificaamarillo,de locontrarioenrojo. PROCESAR EL CUBO NUEVAMENTE SEMAFOROENFUNCIONAMIENTO Luegoenel examinador:
- 34. LuegoenExcel:Datos / Desde Otrasfuentes/Desde AnalisysService