Proyecto base de datos

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UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO
FACULTAD DE CIENCIAS FISICAS Y MATEMATICAS
ESCUELAPROFESIONAL DE INFORMATICA
PROYECTO DE BASE DE DATOS II
Título:
TodoAutos: Venta de Carros del Año
Autores:
Polo Cosme Juan Diego
Quizpe Andrade Edir
Sebastian Vera Victor
Vazques Lara Anibal
Villanueva Calvanapon Edu
Zavaleta Espejo Gerson
Asesor: Ing. Arturo Díaz Pulido
Trujillo – Perú
2015

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INDICE GENERAL
RESUMEN ...........................................................................................................................3
Palabras Clave...................................................................................................................3
I. INTRODUCCION.........................................................................................................4
1.1. Usos de un Sistema OLAP o BI.........................................................................4
1.2. Arquitectura y Funcionamiento de un CUBO o BI. .........................................5
1.2.1. Modelo del Negocio Dimensional...............................................................6
1.2.2. Base de Datos...............................................................................................8
1.2.3. Modelo Relacional ........................................................................................8
1.2.4. Interfaz con el Usuario .................................................................................9
1.2.5. Módulo de Explicación .................................................................................9
1.2.6. Módulo de Adquisición.................................................................................9
1.3. Ventajas e Inconvenientes de un CUBO..........................................................9
1.3.1. Ventajas..........................................................................................................9
1.3.2. Inconvenientes ............................................................................................10
1.4. Lenguaje de Programación Usado: Transact - SQL.....................................10
1.4.1. Introducción: ................................................................................................10
1.4.2. Características.............................................................................................11
II. Análisis Multidimensional para la Venta de Carros del Año .......................12
2.1. Planteamiento y Diseño ....................................................................................12
2.2. Implementación ..................................................................................................12
III. EJECUCION...............................................................................................................19
IV. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS ......................................................................22

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RESUMEN
En los últimos años el área de aplicaciones OLAP ha tenido un importante
desarrollo. Este tipo de aplicaciones utiliza estructuras multidimensionales para
proporcionar un acceso rápido a los datos con el fin de analizarlos. Los datos del
origen de OLAP se almacenan habitualmente en almacenes de datos en una base
de datos relacional.
Nuestro Proyecto Trata acerca de la venta de autos del año , usando SQL
Server para la Base de Datos y SQL Server Data Tool(visual Studio) para generar
nuestro Cubo Multidimensional OLAP. Interfaces para Acceder a los Datos de
nuestro Cubo en Excel, mediante el lenguaje de programación Java
Palabras Clave
OLAP, esquema de estrella, esquema Copo de nieve Business Intelligence,
ROLAP, MOLAP

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I. INTRODUCCION.
Los sistemas OLAP son una de las herramientas más utilizadas en
el campo de las soluciones Business Intelligence ya que brinda la
posibilidad de disponer de una base de datos multidimensional que
permite llevar a cabo el procesamiento analítico de la información de
manera online.
OLAP es el acrónimo en ingles de procesamiento analítico en línea
(on-Line Analytical Processing). OLAP te permite navegar fácilmente
por la información, solicitándola con detalle preciso y con filtros
adecuados que puedes hacerlo de manera dinámica fácil.
1.1. Usos de un Sistema OLAP o BI.
Es una solución utilizada en el campo de la llamada Inteligencia de
negocios (o Business Intelligence) cuyo objetivo es agilizar la consulta
de grandes cantidades de datos. Para ello utiliza estructuras
multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos
de grandes Bases de datos o Sistemas Transaccionales (OLTP).
Una de las características fundamentales por las cuales la
herramienta OLAP es ampliamente utilizada por distintas empresas es
porque reside en que la misma brinda una solución ideal para llevar a
cabo consultas de los datos de manera sencilla y veloz
Ofrece a los usuarios una solución que permite agilizar de manera
notable las consultas y evaluaciones de la gran cantidad de datos que
produce constantemente una compañía, utilizando información
proveniente de todos los sectores de la misma que fluye en un
sistema central, es por ello que la velocidad de respuesta que ofrece
OLAP hace que las soluciones a los posibles problemas surgidos
durante los procesos productivos y las posteriores decisiones
gerenciales tengan lugar en tiempo y forma precisa.
Los sistemas OLAP, son utilizados por las empresas para conocer
la historia del negocio y poder analizar la toma de decisiones.
Podemos enunciar entonces las siguientes áreas en donde el uso de
un sistema OLAP esta difundido:

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 SISTEMAS DE INFORMACION EJECUTIVOS
Los usuarios y administradores generalmente de mandos altos
y medios, reciben la información sobre los indicadores de
funcionamiento dominantes del negocio y de las excepciones o
variaciones según sea de patrones y de estándares
preestablecidas.
 APLICACIONES FINACIERAS
Para diversos usos de tipo financiero se utilizan la base de
datos de OLAP, para comunicar, planear y analizar. Los ejemplos
de usos financieros incluyen la comunicación, análisis del mes-
cierre, análisis de beneficios del producto, los presupuestos y
pronostico.
 VENTAS Y APLICACIONES DE MARKETING
Existen diferentes formas de llegar a los clientes para alcanzar
los objetivos de venta y de comercialización propuestos. Por eso
la utilización de sistemas OLAP donde es importante contar con
información organizada de manera rápido es aconsejable.
1.2. Arquitectura y Funcionamiento de un CUBO o BI.
El objetivo OLAP básico es el cubo, que consiste en una
representación multidimensional de datos de detalle y resumen. Un
cubo consta de un origen de datos, dimensiones, medidas y
particiones. Los cubos se diseñan a partir de los requisitos de análisis
de los usuarios. Un almacén de datos puede contener muchos cubos
distintos por ejemplo el cubo de ventas.
 El origen de datos del cubo identifica y se conecta con la base de
datos donde se encuentra el almacén de datos que es el origen de
los datos del cubo
 Una dimensión es un tipo especial de dimensión que asigna las
propiedades de los miembros de otra dimensión a una dimensión
que a partir de ese momento se puede utilizar en cubos.
 Las medidas identifican los valores numéricos extraídos de la tabla
de hechos resumidas para realizar el análisis.
 Las particiones son los contenedores multidimensionales de
almacenamiento que guardan datos del cubo. Cada cubo contiene,
al menos una Partición y los datos de un cubo pueden combinar a
partir de varias particiones.

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1.2.1. Modelo del Negocio Dimensional
El modelo dimensional es una adaptación especializada del
modelo relacional usado para almacenar datos en depósitos de
datos, de modo que los datos fácilmente puedan ser extraídos
usando consultas OLAP.
Existen dos modelos de representación:
 Modelo Estrella
Es un modelo de datos que tiene una tabla de hechos,
que contiene los datos para el análisis, rodeada de las tablas
dimensionales. Este aspecto de tabla de hechos más grande
rodeada de radios o tablas más pequeñas es lo que se
asemeja a una estrella.
Este esquema es ideal por su simplicidad y velocidad para
ser usado en análisis multidimensionales ya que permite
acceder tanto a los datos agregados como de detalle.

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 Modelo Copo de Nieve
Es una estructura algo más compleja que el esquema
estrella. Se da cuando alguna de las dimensiones se
implementa con más de una tabla de datos. La finalidad es
normalizar las tablas y así reducir el espacio de
almacenamiento al eliminar la redundancia de datos. Pero
tiene la contrapartida de generar peores rendimientos al
tener que crear más tablas de dimensiones y más relaciones
entre tablas lo que tiene un impacto directo sobre el
rendimiento.

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1.2.2. Base de Datos
La base de datos o base de hechos es una parte de la
memoria del ordenador que se utiliza para almacenar los datos
recibidos inicialmente para la resolución de un problema.
Contiene conocimiento sobre el caso concreto en que se
trabaja. También se registrarán en ella las conclusiones
intermedias y los datos generados en el proceso de inferencia.
1.2.3. Modelo Relacional
En este modelo todos los datos son almacenados en
relaciones, y como cada relación es un conjunto de datos, el
orden en el que estos se almacenen no tiene relevancia. Esto
tiene la considerable ventaja de que es más fácil de entender y
de utilizar por un usuario no experto. La información puede ser
recuperada o almacenada por medio de consultas que ofrecen
una amplia flexibilidad y poder para administrar la información.

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1.2.4. Interfaz con el Usuario
Es el medio con que el usuario puede comunicarse con la
máquina, un equipo o una computadora y comprende todos los
puntos de contacto entre el usuario y el equipo. Normalmente
suelen ser fáciles de entender y fáciles de accionar.
Posibilita que la respuesta proporcionada por el sistema sea
inteligible para el interesado. También puede solicitar mar
información si le es necesaria al sistema experto.
1.2.5. Módulo de Explicación
La mayoría de los sistemas OLAP contienen un módulo de
explicación diseñado para aclarar al usuario la línea de
razonamiento seguida en el proceso de inferencia.
Esta posibilidad de a explicación es especialmente valiosa
cuándo se tiene la necesitada de tomar decisiones importantes
amparándose en el consejo del sistema experto.
Gracias a la estructura aportada por los CUBOS OLAP el
acceso a la información es prácticamente instantánea.
1.2.6. Módulo de Adquisición
El módulo de adquisición permite que se puedan añadir,
eliminar o modificar datos en la base de datos.
Si el entorno es dinámico es muy necesario, puesto que, el
sistema funcionara correctamente solo si se mantiene
actualizado su conocimiento.
1.3. Ventajas e Inconvenientes de un CUBO
1.3.1. Ventajas
La más importante es la facilidad de uso, una vez construido
el cubo, el usuario de negocio puede consultarlo con facilidad,
incluso si se trata de un usuario con escasos o nulos
conocimientos técnicos.

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También los rápidos de respuesta, habitualmente el cubo
tiene pre calculados las distintas agregaciones, por lo que los
tiempos de respuesta son muy cortos.
Otras Ventajas:
 Tiene acceso a grandes cantidades de información.
 Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos
empresariales.
 Involucra datos agregados.
 Compara datos agregados a través de periodos
jerárquicos.
 Presentan los datos en diferentes perspectivas.
 Involucran cálculos complejos entre elementos de
datos.
 Pueden responder con rapidez a consultas de usuarios.
1.3.2. Inconvenientes
El cubo es estructura adicional de datos que mantener y
actualizar, eso supone un gasto extra de recursos (servidores,
discos, procesos de carga, etc.)
Otra es sobre el modelo de negocio no siempre se adapta
bien en un modelo jerárquico.
1.4. Lenguaje de Programación Usado: Transact - SQL
1.4.1. Introducción:
Transact-SQL es un lenguaje sumamente potente que nos
ayuda a definir tareas mientras trabajamos con bases de datos.
Debido a que este lenguaje tiene algunas restricciones en el
propio lenguaje casi siempre lio vemos utilizado en creaciones
de los procedimientos almacenados, funciones de usuario y
también triggers. Podemos hacer uso de ¨T-SQL en lenguajes
de programación como puede ser Java, Visual Basic, SQL
Server Management Studio.

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1.4.2. Características
 Nos permite Definir bloques de instrucciones SQL que se
tratan como unidades de ejecución.
 Realizar ejecuciones condicionales.
 Realizar ejecuciones iterativas o repetitivas.
 Garantizar el tratamiento modular con la declaración de
variables locales y el uso de procedimientos almacenados.
 Manipular tupla a tupla el resultado de una consulta.
Sin embargo no permite:
 Crear interfaces de usuario.
 Crear aplicaciones ejecutables, sino elementos que en
algún momento llegarían al servidor de datos y serán
ejecutados.
Los tipos de datos más usados son:
 Los números enteros, decimales(int-float)
 Fecha, hora(date- datetime)
 Cadenas(varchar)
Los operadores:
 Operadores numéricos.
 Operadores bit a bit.
 Operadores de comparación.
 Operadores lógicos.
 Operadores de cadenas.
DDL (Lenguaje de definición de Datos)
 CREATE.
 DROP.
 ALTER.
DML (Lenguaje de Manipulación de Datos)
 INSERT.
 DELETE.
 UPDATE.
 SELECT.

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II. ANÁLISIS MULTIDIMENSIONAL PARA LA VENTA DE CARROS DEL
AÑO
2.1. Planteamiento y Diseño
 Queremos implementar un sistema de venta de carros del año,
donde la base de datos constara con las tablas, carro, cliente,
vendedor, tienda, comprobante, y la tabla más importante Venta.
 La base de datos esta creada en base al esquema Estrella.
 Mediante estos datos, podremos ver la venta completa, con cada
uno de los datos ya mencionados, cuanto costo el carro, que tipo
de carro compro el cliente, que modelo de carros se vende más, y
una serie de consultas definidas en el proyecto.
 La base de datos Fue generada usando SQL Server 2012, EL cubo
multidimensional fue hecho en Visual Studio.
 Para el muestreo de los datos del cubo, se usara Excel.
2.2. Implementación
 CREACION DE NUESTRA BASE DE DATOS
Podremos crearnos una sesión SQL server entrando con la autentificación de
Windows
Fig. 1 Inicio de sesión con autentificación de SQL server

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Una vez iniciado sesión podremos crear nuestra base de datos
Fig. 2 Creamos nueva base de datos
Luego creamos lo que vendría hacer nuestro modelo relacional, para luego
llenarla de datos.
Fig. 3 Creación de Modelo Relacional

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 CONEXIÓN A ORIGEN DE DATOS
Al crear un nuevo origen de datos nos pide el nombre del servidor, luego lleno los
datos con la cuenta de autentificación de SQL server, luego buscamos la base de
datos creada anteriormente.
Fig. 4 Asistente para Origen de Datos y Administración de conexiones
Una vez creada la conexión ya podremos seleccionarla.
Fig. 5 Selección de conexión de datos

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Luego nos pedirá información de Windows un usuario y contraseña, para luego
darle siguiente y finalizar la creación de conexión.
Fig. 6 Definición de credenciales Windows
 VISTAS DEL ORIGEN DE DATOS
Al querer crear una nueva vista, nos saldrá esta ventana donde está la conexión a
origen de datos que habíamos creado anteriormente.
Fig. 7 Asistente para vistas del origen de datos

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Pasamos las tablas importantes.
Fig. 8 Selección de tablas y vistas
Luego nos saldrá una serie de tablas donde le damos siguiente.
Fig. 9 Finalización del asistente

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Acá estaría la gráfica de la base de datos Venta_carro
Fig. 10 Vista del origen de dato
 CREACION DEL CUBO OLAP
Al crear nuestro cubo, seleccionamos “usar tablas existentes” para trabajar con la
base de datos trabajada hasta el momento.
Fig. 11 Asistente para Cubos

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Después nos sugiere seleccionar una tabla principal. Para luego dar siguiente a
varias ventanas, hasta llegar a esta ventana.
Fig. 12 Finalización del Asistente.
Una ves finalizado la creación del cubo, le damos a procesar.
Fig. 13 Procesar Cubo

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Al dar procesar nos sale esta ventana diciendo que el proceso se finalizado
correctamente.
Fig. 14 Finalización sin errores del proceso del cubo
III. EJECUCION
 Abrimos Excel nos ubicamos en la pestaña “DATOS” nos vamos a
“De Otras fuentes” y seleccionamos “Desde Analysis services”
Fig. 15 Conectando Excel con nuestro cubo

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 Luego nos saldrá para iniciar sección a nuestra base de datos y le
damos siguiente
Fig. 16 conexiones del Excel con el servidor de base de datos
 Luego seleccionamos nuestro proyecto “Cubo_carro”, le damos
siguiente.
Fig. 17 Selección de nuestro cubo

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 Ahora finalizar
Fig. 18 Finalización de configuración de conexión
 Listo ya tenemos nuestras consultas en Excel podemos seleccionar
lo que queremos ver.
Fig. 19 Visualización de nuestra tabla dinámica

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IV. REFERENCIAS BIBLIOGRAFICAS
 EcuRed.Obtenido de http://www.ecured.cu/Cubos_OLAP
 EcuRed.Obtenido de
http://www.ecured.cu/Transact_SQL
 Prezi.Obtenido de https://prezi.com/sntfliot-z6i/cubos-
olap/
 AulaClic. Obtenido de
http://www.aulaclic.es/sqlserver/t_2_1.htm
 DATAPRIX.Obtenido de http://www.dataprix.com/olap-
rolap-molap
 SlideShare. Obtenido de
http://es.slideshare.net/miguelorquera/modelo-
dimensional-de-un-proceso-de-negocio-12802599
 WIKI. Obtenido de
https://es.wikipedia.org/wiki/Esquema_en_estrella
 WIKI.Obtenido de
https://es.wikipedia.org/wiki/Esquema_en_copo_de_nieve
 Business Intelligence facil. Obtenido de
http://www.businessintelligence.info/definiciones/cubos-
olap.html