Guía para la creación de cubos de datos

Universidad Laica Eloy Alfaro de Manabí https://www.uleam.edu.ec/
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Creación de un cubo de datos
Visual Studio Community con Sql Server Analysis Services (SSAS) e Integrations Services.
SQL Server 2014 Enterprise
En esta guía se procederá a la creación de un cubo de datos con Microsoft
SQL Server Analysis Services, desde Visual S tudio Community.
¿Por qué debe crear un cubo?
Si bien hacer consultas a un datamart ciertamente tiene beneficios, y
probablemente basta para algunos escenarios, hay beneficios adicionales que
se pueden conseguir al reempaquetar esos datos una vez más en una estructura
denominada cubo. De hecho, el datamart existe como parada intermedia cuando
los datos se abren paso a su destino final en el cubo, por lo que igualmente es
importante en la solución general.
Un beneficio adicional de crear un cubo para albergar sus datos es que puede
centralizar las reglas de negocios para los cálculos que puede almacenar
fácilmente en un datamart relacional. Asimismo, la estructura del cubo facilita
mucho más la escritura de consultas para comparar datos año tras año o para
crear valores acumulados, como las ventas del año hasta la fecha.
Además, obtiene la capacidad de administrar de forma transparente los datos
agregados en el cubo. Para mejorar el rendimiento de consultas en un datamart
relacional que contiene muchos datos, con frecuencia los administradores de
bases de datos crean tablas de resumen para preparar datos para consultas que
no requieren el detalle del nivel de transacciones. SSAS crea el equivalente lógico
de tablas de resumen, denominado agregaciones y los mantiene actualizados.
En esta guía, se tr abajar á bajo la pr emisa de que los objetivos básicos
para la solución de BI son mostrar ¿Qué canal de ventas es más rentable para
Adventure Works, Venta por Internet o Venta del distribuidor? y ¿si las
tendencias de ventas indican que la demanda de algunos productos está
creciendo o disminuyendo?
Los datos de origen para las soluciones de BI es la base de datos de
AdventureWorksDW2014, que aplica el modelo dimensional y los principios de
ETL. Puede descargar las bases de datos de muestra usada para crear la solución
para Adventure Works desde CodePlex, mediante el buscador de Google,
o desde dónde su pr ofesor le indique.

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Preparación de su base de datos de Analysis Services
El primer paso es crear un nuevo proyecto, desde el menú Archivo, Nuevo,
Proyecto… Desde las plantillas disponibles va a seleccionar <Proyecto
multidimensional y de minería de datos de Analysis Services>, luego especifique
un nombre para la solución y opcionalmente cambie la ubicación dónde desee
guardar.
Finalice este paso haciendo clic en Aceptar para crear el proyecto.
Ahora agregue un origen de datos para definir la cadena de conexión para su
datamart. En Solution Explorer, haga clic con el botón secundario en la carpeta
Orígenes de datos y haga clic en Nuevo origen de datos. En el Asistente para
orígenes de datos, haga clic en Siguiente en la página de Bienvenida, si es que
esta no se ha deshabilitado. En la página Seleccionar cómo definir la conexión,
haga clic en Nueva para configurar una nueva conexión. En el Administrador de
conexiones, el valor predeterminado es SQL Server Native Client, que es correcto
para este proyecto, aunque también podría usar un proveedor de OLE DB o .NET
para tener acceso a otros tipos de datos.
Para definir la conexión, escriba el nombre de su servidor en el cuadro de texto
Nombre del servidor o selecciónelo de la lista desplegable, luego seleccione
AdventureWorksDW2014 o el nombre que Usted le haya dado a la base de datos
en SQL Server 2014 Enterprise (o la versión Developers si es esa la que está
utilizando) en la lista desplegable de la base de datos y haga clic en Aceptar.
Puede elegir por escoger una autenticación mediante usuario y contraseña de
SQL Server. Cuando vuelva al Asistente para orígenes de datos, haga clic en

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Siguiente. En la página Información de suplantación, seleccione la opción Usar la
cuenta de servicio. La cuenta de servicio se usa para leer datos desde el origen
cuando carga los datos en su base de datos de SSAS y debe tener permisos de
lectura para hacerlo. Haga clic en Siguiente y después en Finalizar para completar
el asistente.
Creación de una Vista del origen de datos
A continuación, cree una vista del origen de datos (DSV) como una abstracción,
o copia si lo quiere llamar así, de las tablas o incluso vistas del origen de datos
que desea usar para definir las dimensiones y los cubos. Puede hacer cambios a
la DSV sin modificar el origen de datos subyacente, que está a la mano si tuviera
solamente permisos de lectura para el datamart y no pudiera hacer cambios en
el origen. En Explorador de soluciones, haga clic con el botón secundario en la
carpeta Vistas del origen de datos y haga clic en Nueva vista del origen de datos.
Haga clic en Siguiente en la página principal si fuera necesario. En la página
Seleccionar un origen de datos, seleccione el origen de datos que acaba de
agregar al proyecto y haga clic en Siguiente. Agregue objetos a DSV haciendo
doble clic en cada tabla o vista que necesite. Para crear una DSV que le ayude a
responder las preguntas sobre BI planteadas al principio de este artículo,
agregue las siguientes tablas a DSV:
1. DimDate (dependiendo de la versión de la base de datos que esté utilizando
puede que esta dimensión esté con el nombre DimTime),
2. DimProduct,
3. DimProductCategory,
4. DimProductSubcategory,
5. FactInternetSales y
6. FactResellerSales.
Mientras aprende a trabajar con SSAS, es una buena idea comenzar con una
DSV sencilla como esta. Siempre puede agregar más tablas más adelante si
necesita admitir otras preguntas con su solución de BI. Haga clic en Siguiente
en el Asistente para vistas del origen de datos cuando haya terminado de
agregar tablas y después haga clic en Finalizar.
No es obligatorio, pero si recomendable que simplifiquelos nombres de las tablas
al seleccionar cada una en el panel Tablas del diseñador de DSV y eliminar los
prefijos Dim y Fact de la propiedad FriendlyName de cada tabla. Los asistentes
que use para crear dimensiones y cubos a su vez usarán el valor en la propiedad

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FriendlyName para asignar nombres a objetos. La DSV completa se muestra en
la siguiente figura:
Figura 1: Vista del origen de datos
Además de cambiar las propiedades de una tabla en la DSV, puede definir las
claves principales lógicas o las relaciones lógicas entre las tablas si el origen físico
no las ha definido todavía, aunque en este caso ya están definidas en la base de
datos que se está utilizando. SSAS no podrá mostrar datos correctamente sin
estas definiciones implementadas físicamente en la capa de datos o de manera
lógica en la DSV.
Es importante notar que, en el diseñador de vistas, también puede agregar
un cálculo con nombre, que es como agregar una columna derivada a una vista
o reemplazar el objeto de tabla con una consulta con nombre, lo cual es similar
a crear una vista.
Como preparación para crear la dimensión de fecha en SSAS, debe agregar dos
cálculos con nombre a la tabla Fecha: Quarter y Month, para concatenar la
columna año con las columnas trimestre y mes. De lo contrario, los datos no se
resumirán correctamente por mes, trimestre y año cuando desee ver datos
resumidos. Para agregar el cálculo con nombre para el Trimestre, haga clic con
el botón secundario en la tabla Date o Time en el panel Diseñador y haga clic

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en Nuevo cálculo con nombre. En el cuadro de texto Nombre de la columna,
escriba Quarter. En el cuadro de texto Expresión, escriba la siguiente expresión:
'Qtr ' + convert(char(1), CalendarQuarter) + ' ' + convert(char (4),
CalendarYear)
Haga clic en Aceptar y ahora repita estos pasos para agregar el cálculo con
nombre a Month, mediante la expresión siguiente:
left(EnglishMonthName, 3) + ' ' + convert(char(4), CalendarYear)
Observe que la tabla Date o Time en el diseñador nos muestra sus cálculos con
nombre con un icono de calculadora para diferenciarlos físicamente de las
columnas en la tabla. Puede revisar el efecto de agregar los cálculos con nombre
haciendo clic con el botón secundario en la tabla y en Explorar datos. Se abre
una nueva ventana en Visual Studio Community para mostrar los datos de la
tabla de origen.
Cuando se desplaza hasta el extremo derecho, puede ver los valores de los
cálculos con nombre. Se recomienda que siempre use el comando Explorar
datos para confirmar que los cálculos con nombre aparezcan de forma que desea
antes de continuar con la creación de las dimensiones.
Definición de dimensiones en Analysis Services
Después de agregar tablas de dimensiones a la DSV, está preparado para crear
dimensiones en la base de datos SSAS. Como recordatorio, una dimensión se
usa para almacenar información sobre las entidades empresariales, como
personas, lugares y cosas. Para poder responder a las preguntas sobre BI
planteadas al principio de este artículo, debe crear dimensiones para la Fecha y
los Producto.
Para agregar una dimensión al proyecto, inicie el Asistente para dimensiones
con un clic con el botón secundario en la carpeta Dimensiones del Explorador
de Soluciones y al seleccionar Nueva dimensión. En la página Seleccionar método
de creación, mantenga la selección predeterminada para usar una tabla existente
debido a que su DSV incluye la tabla DimDate o DimTime. Para las situaciones
en que podría crear una base de datos simple basada en una pequeña tabla
transaccional que incluye fechas, podría no crear un datamart y en su lugar usar
una de las otras opciones en esta página para generar una tabla de tiempos en
el origen de datos o en el servidor.

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Figura 2: Tabla DimDate con cálculos con nombre
En cualquiera de los casos, usted indica una fecha de inicio y una fecha de
término para los datos en la tabla transaccional. SSAS puede crear y rellenar
una tabla física en el origen de datos que usará para rellenar la dimensión
que se mantiene en la base de datos SSAS o puede simplemente mantener
la dimensión exclusivamente en la base de datos SSAS.
Podría elegir generar la tabla física cuando necesite poder admitir consultas
relacionales al origen de dato, Haga clic en Siguiente para continuar.
En la página Especificar información de origen, seleccione DimDate en la lista
desplegable Tabla principal. Observe que la columna de clave es DateKey. La
columna de clave debe identificar de forma exclusiva cada registro en la tabla
para que SSAS puede agregar o agrupar correctamente los datos cuando
devuelva los resultados de la consulta. A continuación, en la lista desplegable
Columna de nombre, seleccione FullDateAlternateKey. SSAS usa la columna
de nombre como etiqueta para mostrar al usuario en lugar de mostrar la
columna de clave. Haga clic en Siguiente.
En la página Seleccionar los atributos de la dimensión, elige los atributos que se
incluirán en la dimensión, que usó para definir etiquetas de jerarquías o grupos
adicionales.

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Si incluye o no todos los atributos de una tabla de dimensiones depende de los
tipos de preguntas que desee admitir en su solución BI. Agregue solo tantas
como necesite para asegurar que SSAS se desempeñe de forma óptima, a fin de
evitar consumir espacio de almacenamiento innecesariamente y para evitar
confundir a los usuarios con demasiadas opciones. Para esta dimensión,
seleccione CalendarYear, Quarter y Month. Haga clic en Siguiente, después
haga clic en Finalizar.
Para asegurarse de que cada atributo sea identificado de forma exclusiva,
actualiza la propiedad KeyColumn. Al configurar esta propiedad para las
columnas de clave, se asegura de que Mes se ordene correctamente en secuencia
numérica antes que alfabéticamente por nombre del mes, que es el criterio de
ordenación predeterminado.
Para actualizar la propiedad KeyColumn, seleccione Month en el panel
Atributos en la izquierda. En la ventana Propiedades, haga clic en la propiedad
KeyColumns y después en el botón de puntos suspensivos. En el cuadro de
diálogo KeyColumns, haga clic en la flecha izquierda para borrar la asignación
actual y después haga doble clic en CalendarYear y MonthNumberOfYear.
Ahora asigne una etiqueta a este atributo haciendo clic en el botón de puntos
suspensivos en el cuadro de propiedades NameColumns. Seleccione
EnglishMonthName y haga clic en Aceptar.
Repita estos pasos para configurar la propiedad KeyColumns del atributo
Quarter en CalendarYear y en CalendarQuarter y para configurar la propiedad
NameColumns en Quarter.
La dimensión ahora aparece en el Explorador de soluciones como Date.dim o el
nombre que Ud le haya establecido y el diseñador de dimensiones aparece en la
misma área de trabajo principal de VISUAL STUDIO COMMUNITY.

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Figura 3: Dimensión Fecha mostrada en el diseñador
Puede ver la dimensión con sus atributos asociados, incluido el atributo de clave,
en el panel Atributos en la izquierda. Si después decide agregar más atributos,
puede arrastrarlos uno por uno desde el panel Vista del origen de datos hasta
el panel Atributos. Use el Asistente para dimensiones solo cuando comience una
nueva dimensión, pero puede hacer cualquier cambio necesario en el diseñador
de dimensiones.
Ahora use el Asistente para dimensiones para crear la dimensión Producto,
mediante el uso de DimProduct como la tabla principal y
EnglishProductName como la columna de nombre. Debido a la dimensión
Product es un esquema de copo de nieve, el asistente incluye una página
adicional para confirmar que desea incluir las tablas relacionadas,
ProductSubcategory y ProductCategory.

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Figura 4: Selección de tablas para la dimensión de Productos

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Figura 5: Detección automática de relaciones existentes entre tablas
A continuación, agregue los atributos Color/Color y Tamaño/Size a la dimensión.
Tenga en cuenta que el asistente selecciona automáticamente las columnas de
clave para las tablas de copo de nieve, Clave de subcategoría de producto y la
Clave de categoría de producto. Debe agregar las columnas de nombres
correspondientes a estos atributos, pero primero debe finalizar el asistente
para que pueda modificar las propiedades de atributos.

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Figura 6: Selección de atributos para la dimensión Producto

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Figura 7: Ahora estamos listos para confirmar las configuraciones de la dimensión
Cuando aparezca el diseñador de dimensiones, seleccione Clave de categoría de
producto en el panel Atributos. En Propiedades, busque la propiedad Name y
cambie el nombre a Categoría.
Desplácese en la ventana Propiedades para buscar la propiedad NameColumn.
Haga clic en el cuadro de texto propiedad para mostrar el botón de puntos
suspensivos, haga clic en el botón, seleccione EnglishProductCategoryName
y haga clic en Aceptar.
Ahora repita estos pasos para renombrar la Clave de subcategoría de producto
a Subcategoría y para especificar EnglishProductSubcategoryName como su
NameColumn. Por último, cambie el nombre al atributo Clave del producto a
Producto.
Adición de jerarquías

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Observe la línea ondulante azul que aparece debajo del nombre de dimensión,
Producto, en el panel Atributos. Cuando desplaza el cursor sobre esta línea,
aparece un mensaje de advertencia: "Cree jerarquías con dimensiones que no
sean de elementos primarios y secundarios". Este mensaje es un ejemplo de las
advertencias de prácticas recomendadas incorporadas a SSAS para ayudarle a
crear correctamente una base de datos SSAS.
Vuelva al diseñador de la dimensión DimDate o DimTime, al hacer clic en la
ficha correspondiente en el área de trabajo del documento o al hacer doble clic
en Date.dim en el Explorador de soluciones y allí verá la misma advertencia.
Agregar una jerarquía a una dimensión se considera una práctica recomendada
por varios motivos, en especial para facilitar su uso al usuario y para su
optimización. Más específicamente, una jerarquía ofrece una ruta de navegación
que los usuarios pueden seguir desde datos resumidos hasta datos detallados.
Asimismo, puede mejorar el rendimiento de las consultas al habilitar SSAS para
que calcule y almacene las agregaciones antes de las consultas de los usuarios.
Por ejemplo, si el usuario desea ver la Venta del distribuidor por año y una
jerarquía en la dimensión Fecha define la ruta de resumen desde el atributo clave
(Date Key) al atributo Año calendario, SSAS puede calcular los datos de ventas
por año durante el procesamiento y después poner los resultados en
almacenamiento permanente. Este almacenamiento de agregaciones evita la
necesidad de calcular las ventas de cada año en el momento de la consulta y es
la diferencia clave entre recuperar datos desde un datamart relacional o desde
una base de datos multidimensional como SSAS.
Para agregar una jerarquía a la dimensión Date o Time, arrastre el atributo Año
calendario o Cal endarYeardesde el panel Atributos al panel Jerarquías en el
diseñador de dimensiones, Después de agregar el primer atributo, aparece un
objeto de jerarquía con un nuevo nivel vacío debajo del atributo que acaba de
agregar. Agregue los atributos Trimestre/Quarter y Mes/Month a la jerarquía al
arrastrar cada uno al espacio para el nivel vacío. A continuación, cambie el Name
de la jerarquía haciendo clic con el botón secundario, después haga clic en
Cambiar nombre y escriba Año.
Aunque agregó una jerarquía, igualmente aparece una advertencia para la
dimensión Fecha. Desplace el cursor sobre la línea para ver una nueva
advertencia: "Evite las jerarquías de atributo visibles para los atributos empleados
como niveles en las jerarquías definidas por el usuario". Este mensaje le sugiere

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que evite que los usuarios vean un atributo por sí mismo cuando ese atributo
se ha incluido en una jerarquía. En otras palabras, un usuario solo debe poder
ver el atributo cuando navega dentro de la jerarquía.
En mi experiencia, esta decisión es una que en realidad debe tomar en conjunto
con los usuarios. Si decide no tener en cuenta esta advertencia, seleccione
Trimestre/Quarter en el panel Atributos y después, en la ventana Propiedades,
cambie el valor AttributeHierarchyVisible a False (Falso).
Relaciones de atributos
Aparece otra advertencia en la jerarquía misma. En este caso, el mensaje advierte
que podría surgir un problema de rendimiento debido a que faltan las relaciones
de atributos entre uno o más niveles de la jerarquía. SSAS usa las relaciones de
atributos para optimizar el rendimiento de las consultas y el diseño de
agregación, para reducir la cantidad de almacenamiento necesaria para una
dimensión y para acelerar el tiempo de procesamiento de la base de datos.
Haga clic en la ficha Relaciones de atributos en el diseñador de dimensiones
(tenga en cuenta que esta ficha puede no estar disponible en algunas
versiones de Analysis Services). De forma predeterminada todos los atributos
se relacionan directamente con el atributo clave, Date Key. Para optimizar el
diseño al reasignar relaciones, arrastre el objeto Mes/Month al objeto
Trimestre/Quarter y después arrastre el objeto Trimestre/Quarter al objeto
Año/CalendarYear. La relación en el diseñador ahora representa correctamente
la relación de varios a uno entre cada nivel de izquierda a derecha, como se
muestra en la siguiente figura:

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Figura 8: Relaciones de atributos
A continuación, agregue una jerarquía a la dimensión Producto (Dim Product)
denominada Categorías que contiene Categoría, Subcategoría y Producto de
arriba abajo. Después de crear la jerarquía, descubrirá que no necesita corregir
las relaciones de atributos entre los niveles porque las relaciones de clave externa
entre las tablas ya están definidas en la Vista del Origen de Datos (DSV). Sin
embargo, puede configurar el valor de la propiedad AttributeHierarchyVisible
en False si lo desea.
Ahora su proyecto contiene dos dimensiones que tienen jerarquías y relaciones
de atributos correctamente definidas. A medida que obtiene más información
sobre el diseño de dimensiones, descubrirá que hay varias propiedades
disponibles para optimizar el rendimiento y controlar el comportamiento
específico en la interfaz de usuario.
Además, es probable que tenga más dimensiones en soluciones de BI más
complejas. Sin embargo, en este punto, ya ha aprendido los aspectos básicos de
las dimensiones y cuenta con lo necesario para seguir creando una solución que
se puede usar al crear un cubo.
Creación de un cubo
Del mismo modo que usa el Asistente para dimensiones para iniciar el proceso
de definir sus dimensiones, use el Asistente para cubos para comenzar a crear
su cubo. En el Explorador de soluciones, haga clic con el botón secundario en la
carpeta Cubos, haga clic en Nuevo cubo y después en Siguiente en la página
principal si corresponde. En la página Seleccionar método de creación, mantenga

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la opción predeterminada, pues las otras opciones presentadas se usarían cuando
tenga un diseño que desee crear manualmente o con una plantilla, después haga
que SSAS genere tablas en el origen de datos basándose en ese diseño, que
debería rellenar con datos mediante el uso de Integration Services antes de que
pueda explorar su cubo. Haga clic en Siguiente.
Figura 9: En este momento estamos listos para crear un cubo de datos con las tablas existentes en la vista que ya
disponemos en la Vista
En la página Seleccionar tablas de grupo de medida, seleccione Venta por
Internet FacInternetSal es y Venta del distribuidor FacResel l erSal es y
haga clic en Siguiente (las tablas de grupo de medida son un sinónimo de
tablas de hechos). A continuación, el asistente muestra las columnas numéricas
descubiertas en las tablas de grupo de medidas seleccionadas. De acuerdo con
el enfoque sencillo que hemos seguido hasta ahora, borre todas las medidas al
desmarcar la casilla Medida en la parte superior de la página y después
seleccione las siguientes medidas de cada grupo Venta por Internet y Venta del
distribuidor): Cantidad de pedido OrderQuantity, Costo total del producto
TotalProductCost e Importe de venta SalesAmount.

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También puede cambiar el nombre de las medidas en esta página. Solamente
haga clic con el botón secundario y escriba el nuevo nombre, pero asegúrese de
que el nombre de cada medida sea único. El nombre de la medida debe ser
corto, pero no tanto como para que se pueda entender.
Opcionalmente ahor a puede cambiar el nombre de las medidas en el
grupo Venta por Internet de la siguiente manera: Cantidad de pedido por
Internet, Costo por Internet y Venta por Internet. Del mismo modo, cambie el
nombre de las medidas de Venta de distribuidor como Cantidad de pedido de
distribuidor, Costo de distribuidor y Venta del distribuidor. Haga clic en
Siguiente.
En la página Seleccionar dimensiones existentes, el asistente muestra las
dimensiones que ya ha creado, que serían DimProduct y DimDate. Haga clic en
Siguiente. Si hay alguna tabla en la DSV a la que no se haga referencia como
una tabla de grupo de medidas o mediante una dimensión existente, la página
Seleccionar nuevas dimensiones aparecerá para permitirle agregar rápidamente
cualquier otra dimensión que pudiera necesitar. En este caso, borre Venta por
Internet y Venta del distribuidor porque no necesita que estas tablas se creen
como dimensiones. Aunque técnicamente son tablas de grupo de medidas, la
presencia de números de pedido de venta en las tablas le permitiría crear
dimensiones para apoyar los informes o el análisis de ventas según número de
pedido de venta.

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Figura 10: Ventana que resume las configuraciones de nuestro cubo de datos
Haga clic en Siguiente, cambie el nombre del cubo a Ventas y haga clic en
Finalizar. ¡Felicitaciones!
¡Creó correctamente un cubo sencillo! El diseñador de cubos muestra los grupos
de medidas y las dimensiones agregadas al cubo en los paneles de la izquierda
y la DSV de origen en la derecha, como se muestra en la siguiente figura:

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Figura 11: Diseñador de cubos que muestra los grupos de medidas y las dimensiones
El primer paso que debe tomar después de crear un cubo es configurar la
propiedad FormatString de cada medida para facilitar la vista de valores en el
explorador de cubos. La forma más rápida de hacerlo es ver las medidas en una
cuadrícula. En la barra de herramientas del diseñador de cubos, haga clic en el
quinto botón desde la izquierda para cambiar de la Vista de árbol a la Vista de
cuadrícula. En la Vista de cuadrícula, puede usar la tecla Ctrl para seleccionar
varias medidas de una sola vez. En primer lugar, seleccione Cantidad de pedido
por Internet y Cantidad de pedido del distribuidor. En la ventana Propiedades,
en la lista desplegable FormatString, seleccione Estándar. Después seleccione
todas las medidas restantes para configurar la propiedad FormatString en
Moneda/Currency.
Adición de cálculos
Es posible que para esta parte necesite procesar lo que ya lleva realizado del cubo
de datos e incluso que deba reiniciar Visual Studio Community.
Una característica eficaz de SSAS es la capacidad de agregar cálculos mediante
el uso del lenguaje de expresión multidimensional (MDX). Si puede escribir
fórmulas en Excel, puede crear cálculos en su cubo mediante el uso de

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expresiones MDX. Para expresiones más complejas, necesitará dedicar algún
tiempo a obtener más información sobre MDX mediante estudio y muchísima
práctica.
Recuerde que uno de los objetivos de diseño de esta solución es medir la
rentabilidad por canal de ventas. El cubo ahora incluye las medidas que necesita
para calcular la rentabilidad. Costo por Internet, Venta por Internet, Costo del
distribuidor y Venta del distribuidor. La diferencia entre monto de venta
SalesAmount y costos es el margen bruto, pero ese cálculo ofrece dólares
absolutos que no es útil para la comparación entre canales. Además del margen
bruto, debe calcular el porcentaje del margen bruto al dividir el margen bruto
por el importe de venta/SalesAmount.
En el diseñador de cubos, haga clic en la ficha Cálculos, la tercera ficha desde la
izquierda. Después haga clic en el botón Nuevo miembro calculado en la barra
de herramientas, el quinto botón desde la izquierda.
En el cuadro de texto Nombre, escriba [Margen bruto por Internet]. Los
corchetes son obligatorios cuando el nombre incluye espacios. En el cuadro de
texto Expresión, escriba [Venta por Internet] - [Costo por Internet] y después en
la lista desplegable Cadena de formato, seleccione "Moneda". Ahora repita estos
pasos para agregar los cálculos que se muestran en la tabla:
Nombre Expresión Cadena de
formato
[Margen bruto del distribuidor] [Venta del distribuidor] - [Costo del
distribuidor]
"Moneda"
[Pct de margen bruto por
Internet]
[Margen bruto por Internet] / [Venta por
Internet]
"Porcentaje"
[Pct de margen bruto del
distribuidor]
[Margen bruto del distribuidor] / [Venta del
distribuidor]
"Porcentaje"
Implementación de una base de datos de Analysis Services desde VISUAL
STUDIO COMMUNITY
Hasta ahora, aunque ha creado los objetos necesarios para crear una base de
datos SSAS en el servidor, la base de datos en sí todavía no existe. Las tareas de
diseño que realiza en VISUAL STUDIO COMMUNITY producen archivos XML que
se deben implementar en el servidor.

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Cuando esos archivos están implementados, puede procesar la base de datos,
que ejecuta los comandos necesarios para crear las estructuras de
almacenamiento definidas por los archivos XML y para rellenar esas estructuras
al ejecutar las consultas al origen de datos especificado.
Dentro de VISUAL STUDIO COMMUNITY, comienza todas estas actividades
haciendo clic con el botón secundario en el proyecto en el Explorador de
soluciones y, a continuación, haga clic en Implementar. Se abre la ventana
Progreso de la implementación para mostrarle cada paso que realiza y si ese
paso tiene éxito o produce un error.
Después de que ha implementado un proyecto, todavía puede hacer cambios
en los diseñadores. Solo implemente el proyecto otra vez como se describió
anteriormente para trasladar sus cambios al servidor e iniciar el procesamiento.
Si se le solicita sobrescribir su base de datos, haga clic en Sí si tiene la seguridad
de que usted es la única persona que hace cambios a la base de datos.
En algunas ocasiones el cambio que haga no desencadenará que el comando
procese la base de datos después de la implementación. En este caso, haga clic
en la dimensión o el cubo que cambió, después haga clic en Procesar y Ejecutar.
Si procesa una dimensión mediante el uso de la opción Proceso completo, que
se requiere si hace un cambio estructural considerable a la dimensión o
dimensiones, también podría necesitar procesar el cubo.
Exploración del cubo en VISUAL STUDIO COMMUNITY
En cada etapa de desarrollo, siempre que haya implementado y procesado
correctamente la solución, puede revisar su progreso desde el punto de vista del
usuario. En el diseñador de cubos, haga clic en la ficha Explorador. El panel de la
izquierda muestra los objetos en la base de datos SSAS en un árbol de
metadatos. El nodo superior del árbol es el cubo. Expanda el nodo Medidas y las
carpetas que contiene para ver todas las medidas disponibles y después expanda
los nodos Fecha de pedido (OrderDate) y Producto (DimProduct) para ver
los atributos en estas dimensiones.
Podría preguntarse por qué el cubo contiene Fecha de vencimiento (DueDate),
Fecha de pedido (OrderDate) y Fecha de envío (ShipDate) cuando solo creó
una dimensión Fecha (DimDate). Estas dimensiones del cubo se denominan
dimensiones realizadoras de funciones porque representan distintas versiones
lógicas de la misma dimensión.

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Aparecen automáticamente en el cubo cuando incluye la dimensión Fecha
(DimDate) porque la tabla de hecho contiene tres columnas distintas de clave
externa que se relacionan con la tabla única en la que se basa la dimensión Fecha
(DimDate) para realizar un seguimiento de los eventos de pedidos, envíos y
vencimientos por separado. En el caso de que estas fechas realizadoras de
funciones no son útiles para el análisis, puede eliminar cualquiera que no
necesite en la página Estructura del diseñador de cubos.
Para ver los datos del cubo, arrastre los objetos desde el árbol de metadatos a
la cuadrícula en el centro del diseñador. Comience por arrastrar Ventas por
Internet al área llamada “Coloque campos totales o campos detallados aquí”.
Después repita este proceso para agregar Pct de margen bruto por Internet,
Venta del distribuidor y Pct de margen bruto del distribuidor a la cuadrícula.
Con los resultados de esta consulta sencilla ahora visibles en el explorador de
cubos puede ver qué Venta por Internet es mucho más rentable que Venta
del distribuidor.
Puede continuar explorando estos resultados arrastrando los atributos a las
secciones de la cuadrícula para filas, columnas o filtros, que colectivamente se
denominan ejes, o arrastrando los atributos y medidas fuera de la cuadrícula. El
proceso de agregar objetos a los ejes para refinar la consulta los usuarios de BI
denominan segmentar y que es una forma muy rápida de consultar datos sin
escribir ningún código. Por ejemplo, para segmentar por año, arrastre Order
Date.Year a la sección llamada Coloque campos de fila aquí.
Debido a que Order Date.Year es una jerarquía, como indica el icono con forma
de pirámide, puede rastrear desagrupando datos para segmentar por semestre
al expandir uno o más de los años. Del mismo modo, puede formar un sub-cubo
por categoría al arrastrar Categorías (Categories) al eje de las columnas sobre
las medidas.
Después de colocar objetos en filas o columnas, puede filtrar la lista de elementos
haciendo clic en la flecha en el título. Para eliminar Componentes de la cuadrícula,
haga clic en el título Categoría, desmarque la casilla Componentes y haga clic en
Aceptar. A continuación, para simplificar la vista, arrastre Venta por Internet y
Venta del distribuidor fuera de la cuadrícula. Ahora puede comparar fácilmente
la rentabilidad de los canales de Internet y Revendedores por año y trimestre y
por categoría de producto, como se muestra en la siguiente figura:

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Figura 12: Rentabilidad de los canales de ventas poraño y trimestre y por categoría
Uso compartido del cubo con los usuarios
De forma predeterminada, solamente el administrador del servidor puede
acceder al cubo. Sin embargo, cuando su cubo está implementado en Analysis
Server, puede configurar permisos para otorgar acceso a él a los usuarios, de
modo que los habilita para usar su herramienta favorita para explorar el cubo.
Microsoft Excel 2007 es una elección popular para una exploración interactivas,
pero también puede usar Reporting Services para distribuir informes basados en
los datos del cubo, como voy a explicar en un próximo artículo.
Aplicación de sus nuevas habilidades
Ahora que ha creado un cubo de datos, puede aplicar lo que ha aprendido a
sus propios datos al crear nuevos cubos de datos. Si tiene un diseño sencillo
y un conjunto de datos relativamente pequeño, que contiene menos que unos
pocos millones de filas, por ejemplo, puede construir una base de datos sin tener
que hacer el esfuerzo de crear y mantener un datamart. Simplemente configure
una vista del origen de datos para consultar el origen mediante el uso de
consultas con nombre que estructuran los datos lo más parecido posible a un
esquema de estrella. Cuando su origen de datos tiene nuevos datos, puede
simplificar hacer un proceso completo de su base de datos SSAS para mantenerla
actualizada con su origen de datos.
Si tiene más datos que agregar al cubo, debe leer más sobre SSAS en Libros en
línea y otros recursos, ya que este artículo solo explica los aspectos más básicos
que debe saber para crear un cubo sencillo. Por ejemplo, al comienzo de este
artículo, mencioné que un beneficio de SSAS es la administración de la
agregación, pero explicar más sobre ese tema está fuera del alcance de esta
guía.
Autora original: Stacia Misner, consultora, educadora y autora de BI.
Microsoft

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