Tutorial MIneria de datos en sql server. Enlaces de la BD. https://drive.google.com/drive/folders/1Nv-zO4DxUbT2C85FfczscllPQN2BFAZv?usp=sharing

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

21. CREACION DEL CUBO

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