Este documento describe el proceso de creación de un data mart utilizando Microsoft SQL Server R2 y Analysis Services. Se explica que un data mart es una base de datos especializada que extrae y organiza datos de transacciones para su análisis. Luego, se detalla cómo la autora creó una base de datos de ejemplo, diseñó un modelo multidimensional en SQL Server BI Development Studio y generó una dimensión de tiempo para realizar consultas y comparaciones por períodos.

1. 14/4/2013
UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE TEHUACÁN
TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN
SISTEMAS DE CALIDAD EN TI
ING. OCTAVIO SÁNCHEZ DELGADO
NOMBRE DEL TRABAJO: INFORME CREANDO UN DATA
MART UTILIZANDO ANALYSIS SEVICES
ALUMNA:
LORZA BARRAGÁN IRENE

2. CREANDO UN DATA MART UTILIZANDO ANALYSIS SEVICES
Un data warehouse: es una colección de datos, orientados, integrados, organizados para el apoyo
de un proceso de ayuda a la decisión. Es el almacenamiento separado y homogéneo donde se
encuentran datos transformados provenientes de diferentes bases de datos.
Un data mart: un data mart forma parte de un data ware. Es una base de datos departamental
especializada en un área de negocio. Una de las características que presenta un data mart es que
dispone una estructura de datos para analizar la información detalladamente obteniendo resultados
que ayuden al desarrollo de la empresa.
El objetivo de obtener cualquier información en cualquier momento, existan o no los índices
necesarios en la base de datos, es una tarea demasiado difícil para las bases de datos relacionales.
Por ello, ha surgido la tecnología Data Warehouse que se apoya en otro tipo de bases de datos. Se
define un nuevo entorno, el OLAP (Procesamiento Analítico en Tiempo Real) en contraste con el
existente OLTP (Procesamiento de Transacciones en Tiempo Real).
Una las ventajas de las bases de datos para OLAP tienen una estructura totalmente distinta,
orientada a alta velocidad de recuperación de la información para consultas. Se les suele llamar
bases de datos multi-dimensionales o también 'híper-cubos'.
Para crear un data mart el Microsoft SQL Server R2 es una plataforma especialmente popular en la
instalación de data marts. El precio/rendimiento y las capacidades de la plataforma de Microsoft se
adecuan perfectamente a las prioridades de selección de los clientes que se encuentran
implementando data marts. Utilizando la herramienta Analysis Services proporcionando un intervalo
de soluciones para crear e implementar las bases de datos analíticas que se usan como respaldo
para la toma de decisiones en las aplicaciones Excel, PerformancePoint, Reporting Services y otras
de Business Intelligence.
Este modelo basa en los datos históricos que ya están recopilados en bases de datos
transaccionales y otros almacenes de datos y se anotan con metadatos que permiten medir, tratar y
comparar datos empresariales en consultas o en informes personalizados.
Una vez diseñado un modelo, se implementa en un servidor de Analysis Services como una base de
datos, donde se pone a disposición de los usuarios autorizados que se conectan a él a través de
Excel y de otras herramientas gráficas.
Se realizó una práctica creando la estructura de un data mart en Microsoft SQL Server R2 junto con
la herramienta Analysis services para esta práctica se utilizó una Base de datos ficticia ya que la
creamos se utilizó SQL Server Business Intelligence Development Studio y creamos un proyecto
Analysis Services, se hizo la conexión a las base de datos creada en SQL server después se crea
una un nuevo data source de vistas seleccionando la tabla la cual se le realizara un reporte
realizando consultas por periodos de tiempo.

3. A continuación se presenta el procesos que se siguió para realizar esta práctica.
1. En esta practica se creo la base de datos y se realizao el data mart con la tabla que trae por
default.
2. se creó un nuevo proyecto en SQL Server Bussiness Intelligence Development – Analysis
Services Proyect
3. creamos un nueva data source para crear nuestra conexión a nuestra base datos que será
analizada.

4. .
4. se crea un Data Source Views.

5. 5. ahora se crea las dimenciones en este caso se realizara por tiempo. En la segunda imagen
elegimos la segunda opcion ya que la dimensión contendrá los datos para el intervalo de
fechas, atributos y calendarios que usted especifique.
6. elegimos en que periodos queremos presentar nuestros resultados ya sea por año, semestre,
trimestre, etc. En la segunda ventana elegimos el tipor de calendario en el que se mostrara
nuestra dimension.

6. Despues de que termine con este procesos ya se puede realizar algunas consultas por el periodo
que querramos por ejemplo. Realice una consulta por Month Of Year que sólo nos muestro los doce
meses del año sin indicar a qué año pertenece. Este tipo de atributo es necesario, para cuando
necesitemos crear algún informe que permita el análisis comparativo de los mismos meses para
distintos años, como se muestra en las siguientes figuras: