Integrantes:
*Aizaga, Martiniano
*Gallegos, Marina
*Kleinlein, Guillermo
*Schiano di Cola, Emiliano
ORACLE OLAP
CAECE
OLAP - Online Analytical Processing
 Online  Utiliza reportes dinámicos con datos
constantemente actualizados.
 Analytical Processing  Concepto clave de OLAP.
Permite:
- Navegar por información multidimensional.
- Implementar reglas de negocio en forma transparente.
- Subir o bajar de niveles de detalles.
- Obtener resultados ya procesados en forma rápida.
ORACLE OLAP
CAECE
Modelo OLAP
 Medidas - Tipo de datos: Numéricas, decimales, enteras,
texto, fecha y booleano.
- Categoría: Almacenadas o calculadas
 Dimensiones  Son creadas para luego usarlas repetidamente.
Son compartidas entre las medidas. Tres componentes:
- Jerarquías: Estructura lógica que agrupa registros.
- Niveles: representan una posición de la jerarquía.
- Atributos: OO permite crear gran cantidad de atributos.
ORACLE OLAP
CAECE
Modelo OLAP
 Jerarquías / Niveles
Niveles
Productos
Productos
Hardware
Laptops
L1
ORACLE OLAP
Pc´s
L2
Categoría
Software
X
Subcategoría
Y
Y1
Y2
Producto
CAECE
Arquitectura Oracle OLAP
 Niveles / Atributos
ORACLE OLAP
CAECE
Arquitectura Oracle OLAP
Pensada para solucionar la dificultad de manejar DB´s
separadas para el modelo dimensional y el relacional.
Reduce los costos de mantenimiento.
Aumenta la disponibilidad de los datos.
Mejora la seguridad.
Los datos son mas fiables.
ORACLE OLAP
CAECE
Arquitectura Oracle OLAP
 Maneja 3 tecnologías:
Tecnología relacional: proporciona una interfaz SQL a
los datos.
Tecnología de Objetos: permite gestionar datos no
relacionales.
Tecnología OLAP: proporciona funcionalidad analítica.
Todas las tecnologías están contenidas en un solo
proceso; se trata a la DB como una sola instancia
integrada.
ORACLE OLAP
CAECE
Arquitectura Oracle OLAP
ORACLE OLAP
CAECE
Arquitectura de ORACLE OLAP - Beneficios
Por estar basado en un modelo multidimensional:
 Es fácilmente entendible por los usuarios no
expertos.
 Proporciona el contexto para la selección de
datos.
 Simplifica el proceso de definición de cálculos
hasta que usuarios no expertos pueden usar el
lenguaje de cálculo
Por tener una base de datos integrada:
 Gestión más simple
 Alta disponibilidad
 Seguridad mejorada
 Acceso abierto desde clientes SQL y OLAP API
 Ciclo de información reducido
 Mayor fiabilidad de la información
ORACLE OLAP
CAECE
Componentes de ORACLE OLAP
Se subdivide en dos grandes áreas:
OLAP API
Componentes
Oracle
AW
Funcionalidad
de OLAP API
Analytic Workspace
 El AW (Analytic Workspace): Son tablas especiales donde se
almacenan los datos del modelo multidimensional.
 Provee una interfaz SQL para el modelo multidimensional.
 Provee una capa de acceso universal para todas las herramientas
de BI.
ORACLE OLAP
CAECE
Oracle BI Spreadsheet Add-In
Facilita acceder a los datos OLAP a través de planillas de cálculo.
Permite un acceso seguro a la fuente de datos OLAP y utilizar Excel
como herramienta de acceso a los datos de la DB.
Ejemplo de reporte de Oracle OLAP en Excel
ORACLE OLAP
CAECE
OracleBI Discoverer
 Permite realizar consultas, reportes y análisis sobre los modelos
dimensionales y sobre los modelos relacionales.
 Permite acceder y
analizar los datos
dimensionales de la
base de datos sin la
necesidad de
comprender
conceptos
avanzados de base
de datos.
Ejemplo de pantalla de OracleBI Discoverer
ORACLE OLAP
CAECE
Herramientas para construir un AW
 Analytic Workspace Manager (AWM)
 OracleBI Warehouse Builder (OWB)
- Un modelo AW creado con AWM puede ser reutilizado en el repositorio OWB.
- Ambas utilidades generan scripts que pueden ser invocados y programados desde
scripts PL/SQL u otras herramientas para programar eventos.
ORACLE OLAP
CAECE
Analytic Workspace Manager (AWM)
 Permite
construir y mantener el AW desde una fuente de
datos limpia.
 Se focaliza solamente en crear los Aws
 Proceso de creación compuesto de 3 pasos:
- Diseñar el modelo dimensional.
- Mapear el modelo dimensional con los datos fuente.
- Cargar los datos en el AW
ORACLE OLAP
CAECE
OracleBI Warehouse Builder (OWB)
 Administra los Aws.
 Es una herramienta ETL.
 Administra el proceso completo de:
- Juntar datos  Obtiene los datos de distintos
sistemas fuentes.
- Limpiar datos Realiza actividades de
transformación y limpieza de los datos.
ORACLE OLAP
CAECE
ORACLE Data Mining
 El proceso de ODM se realiza en la base de datos
ORACLE.
 ODM soporta la mayoría de las funciones de Data
Mining.
 El API de ODM da soporte a aplicaciones que
automatizan la extracción de datos.
 Crea un modelo con instrucciones para preparación
de los datos.
 El análisis predictivo automatiza el proceso de Data
Mining.
ORACLE OLAP
CAECE
ORACLE Data Mining - Fases
ORACLE OLAP
CAECE
ORACLE Data Mining
 Data Mining Supervisado
- El aprendizaje es dirigido por un atributo
conocido.
- Atributos independientes
- Genera un modelo predictivo
 Data Mining no Supervisado
- Atributos dependiente e independientes.
- No hay conocimiento previo.
- Se usa para propósito predictivo y para realizar
predicciones.
ORACLE OLAP
CAECE
Algunos casos de éxito
ORACLE OLAP
CAECE
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