UNIVERSIDAD
HISPANOAMERICANA
Recinto
Universitario “Virgen de la
Asunción ”
UHISPAM – Sede
Granada
TRABAJO DE ANALISIS SERVER
Alumnos:
Ø Walkiria
Auxiliadora Chacón Mayorquin
Ø Tamara Guadalupe
Ponce
Ø Dilma Elizabeth
Peralta Oporta
Ø Nohemy Cristiana
Castellón Fletes
Carrera: Ingeniera en Sistemas
Fecha: 24
de agosto de 2013.
I.
INTRODUCCION
Con
este trabajo investigativo comprobamos que Analysis Services es un componente de
SQL Server, que permite cubrir una serie
de necesidades que tienen los usuarios de negocio a la hora de obtener
información sobre sus sistemas.
Comprendimos
la función principal del analisys services que es tomar la información
repartida en las diferentes tablas y consolidarlas en una sola consulta que permita realizar el cubo, esto lo hace atraves
de la creación de estructuras multidimensionales que pueden albergar gran
cantidad de datos y aun así ser rápidas al momento de combinar valores para
devolver un resultado.
Averiguamos
los componentes principales de Analisys service como: Cubo, Tablas de
dimensión, Dimensiones, vistas de origen así mismo analizamos un proyecto de Como
crear cubos con el ANÁLISIS SERVER DE SQL SERVER 2008 R2.
Comprendimos
que EL CUBO Es una herramienta importante para generar reportes y analisys y
que es La unidad básica de almacenamiento, análisis de datos. Es una
colección de datos que se han agregado para permitir consultas y devolver datos
de forma rápida ya que cada tabla representa un lado del cubo y para
poder observar rápidamente nuestra información o nuestros datos solo tenemos que hacer girar al cubo a la
cara deseada.
II.
OBJETIVOS
A.
OBJETIVOS
GENERALES
Comprender
la función principal de Analysis service, así como sus componentes y
herramientas principales para para generar reportes y analisys.
B.
OBJETIVOS
ESPECÍFICOS
A.
Analizar los pasos para un proyecto de crear cubos con
el ANÁLISIS SERVER DE SQL SERVER 2008 R2.
B.
Comprender el uso del cubo
como herramienta necesaria de Analysis service en SQL server 2008.
III.
MARCO
TEÓRICO
IV.
DEFINICIÓN
DE CONCEPTOS
A. SQL Server Analysis Services
SSAS, es una herramienta de presentación de informes de Microsoft
SQL Server . SSAS se utiliza
como una herramienta de las organizaciones para analizar y dar sentido a la
información posiblemente extendido a través de múltiples bases de datos, o en
tablas diferentes. Microsoft ha
incluido una serie de servicios de SQL Server relacionados con la inteligencia
empresarial y
almacenamiento de datos . Estos servicios incluyen Integration
Services y Analysis
Services.
B. Historia
En
1996, Microsoft comenzó su incursión en el negocio OLAP Online Analytical
Processing) que es una
solución que nos permite agilizar la consulta a grandes cantidades de datos,
utilizando estructuras multidimensionales (conocidas como cubos OLAP) que
contienen datos resumidos y precalculados
Server mediante la adquisición de la tecnología de software.
Poco
más de dos años después, en 1998, Microsoft lanzó servicios OLAP como parte de
SQL Server 7. OLAP Services
apoyado MOLAP ,ROLAP y HOLAP arquitecturas
y se utilizan OLE DB para OLAP como
el acceso de los clientes API y MDX como
lenguaje de consulta. Puede
trabajar en modo cliente-servidor o en el modo fuera de línea con archivos de
cubo local.
En 2000, Microsoft lanzó
Analysis Services 2000. Su nombre
se cambió a "Servicios OLAP", debido a la inclusión de servicios de
minería de datos. Analysis
Services 2000 se consideró un comunicado de la evolución, ya que se basa en la
misma arquitectura que los servicios OLAP y por lo tanto era compatible con
ella. Las principales mejoras incluyen una mayor flexibilidad en el diseño de
dimensión a través del apoyo de las dimensiones de los padres del niño, el
cambio de cotas y dimensiones virtuales. Otra
característica era un motor de cálculo muy mejorada con soporte para unarios operadores,
resúmenes personalizados y cálculos celulares. Otras características son la seguridad
de dimensión, recuento distintivo, la conectividad a través de HTTP, cubos de
sesiones, niveles de agrupación, y muchos otros.
En 2005, Microsoft lanzó
la nueva generación de la tecnología de minería de datos, OLAP y Analysis
Services 2005. Se mantiene la
compatibilidad hacia atrás en el nivel de la API: aunque las aplicaciones
escritas con OLE DB para OLAP y MDX continuaron
trabajando, la arquitectura del producto era completamente diferente. El cambio más importante fue el modelo
en forma de UDM - Modelo Dimensional
Unificado .
C. Ficheros
necesarios
Ø AdventureWorksCube1.zip
Ø AdventureWorksCube2.zip
Este patrón de actividad, donde las acciones
individuales frente a pequeñas piezas de la base de datos, a veces se
llama el procesamiento de
transacciones en línea, o OLTP.
Pero hay otro uso de bases de datos, especialmente las
bases de datos de gran tamaño. Supongamos que ejecutar una tienda de libros en
línea y tener los registros de ventas de 50 millones de ventas de
libros. Tal vez los libros de biología introductoria muestran un fuerte
repunte en las ventas de cada mes de septiembre. Eso es un hecho que se
puede utilizar a su ventaja en ordenar la acción, si usted supiera de ello.
Búsqueda de patrones como este y resumirlos se
llama procesamiento analítico en
línea , u OLAP. Microsoft SQL Server 2008 incluye un programa
separado llamado SQL Server Analysis Services para realizar análisis
OLAP.
D. Análisis Comprensión Servicios
La idea básica es bastante simple. Vamos a pensar
en ese libro datos de pedido para un momento. Supongamos que desea saber
cuántas personas pedimos un libro en particular durante cada mes del
año. Se puede escribir una consulta bastante sencilla de obtener la
información que desea. El problema es que puede tomar mucho tiempo para
SQL Server para batir a través de que muchas filas de datos.
¿Y si los datos no estaban todos en una sola tabla de
SQL Server, pero dispersas alrededor de varias bases de datos en toda la
organización? La información del cliente, por ejemplo, puede estar en una
base de datos Oracle, y la información de los proveedores en una base de datos
x Base legado. SQL Server puede manejar distribuido consultas
heterogéneas, pero son más lentos.
¿Y si, después de ver los números mensuales, que
quería profundizar en los números semanales o diarios? Eso sería aún más
tiempo y requerir escribir incluso más búsquedas.
La idea básica es que negocie un mayor espacio de
almacenamiento ya la velocidad de consulta posterior mediante cálculo previo y
almacenamiento de agregados. Al identificar los datos que desea almacenar
en una base de datos, Analysis Services analiza de antemano y figuras a los
números y las almacena lejos (y almacena muchas otras agregaciones al mismo
tiempo) diarios, semanales y mensuales. Esto ocupa mucho espacio en el
disco, sino que significa que cuando se quiere explorar los datos, puede hacerlo
rápidamente.
Los conceptos básicos de Analysis Service son:
- Cubo
- Tabla
de medidas
- Dimensión
- Jerarquía
- Nivel
- Tabla
de hechos
- Medir
- Esquema
A. Cubo
La unidad básica de almacenamiento y análisis de datos
en Analysis Services es el cubo. Un
cubo es una colección de datos que se han agregado para permitir consultas para
devolver datos de forma rápida. Por ejemplo, un cubo de datos de la orden
puede ser agregada por el período de tiempo y por título, lo que hace el ayuno
cubo cuando usted hace preguntas sobre las órdenes por semana o pedidos por
título.
Los cubos se ordenan en las dimensiones y medidas. Los datos para un cubo provienen de un conjunto de
tablas de ensayo, a veces llamado una base de datos de esquema de estrella.
Dimensiones del cubo provienen de tablas
de dimensiones en la base de datos provisional, mientras que las
medidas provienen de tablas de
hechos en la base de datos provisional.
B. Tabla de
medidas
Una tabla de dimensiones vive en la base de datos provisional y
contiene los datos que desee utilizar para agrupar los valores que resumir. Las tablas de dimensiones contienen
una clave principal y cualquier otro atributo que describen las entidades
almacenadas en la tabla. Ejemplos
de ello serían una tabla Clientes que contenga ciudad, estado y código postal
para poder analizar las ventas geográficamente, o una tabla de productos que
contiene categorías y líneas de productos para descomponer las cifras de
ventas.
C. Dimensión
Cada cubo tiene una o más dimensiones, cada uno basado en una o más tablas de
dimensiones. Una dimensión representa una categoría para el análisis de los
datos de negocio: tiempo o categoría en los ejemplos anteriores. Por lo general, una dimensión tiene
una jerarquía natural de modo que los resultados más bajos se pueden
"enrollado" en mayores resultados. Por
ejemplo, en un ámbito geográfico que pueda tener los totales agregados de la
ciudad en los totales estatales, o los totales estatales en los totales
nacionales.
D. Jerarquía
Una jerarquía puede
ser mejor visualizado como un árbol de nodos. Organigrama
de una empresa es un ejemplo de una jerarquía. Cada dimensión puede contener
múltiples jerarquías, algunos de ellos son naturales jerarquías (la relación padre-hijo
entre los valores de los atributos se produce naturalmente en los datos), otros
son de navegación jerarquías (la relación padre-hijo se
establece por los desarrolladores.)
E. Nivel
Cada capa en una jerarquía se llama un nivel. Por ejemplo, se puede hablar de un nivel de semana o
un mes en un nivel de jerarquía de tiempo fiscal, y un nivel de ciudad o de un
país en el nivel de una jerarquía geográfica.
F. Tabla de hechos
Una tabla
de hechos vive en la base de datos provisional y contiene la
información básica que se desea resumir. Esto puede ser información para
los detalles, las nóminas, la información la eficacia del fármaco, o cualquier
otra cosa que sea susceptible de sumar y promediar. Cualquier tabla que se
ha utilizado con una suma o la función media en una consulta de totales es una
buena apuesta para ser una tabla de hechos. Las tablas de hechos contienen
campos de los hechos individuales, así como campos de clave externa en relación
a los hechos de las tablas de dimensiones.
G. Medir
Cada cubo contendrá una o más medidas,
cada una basada en una columna de una tabla de hechos que '; d desea
analizar. En el cubo de información para libro, por ejemplo, las medidas
serían las cosas tales como las ventas de unidades y ganancias.
H. Esquema
Las tablas de hechos y las tablas de dimensiones se
relacionan, que no es sorprendente, dado que se utiliza la parte de tablas de
información de grupo de la tabla de hechos. Las relaciones dentro de un
cubo forman un esquema. Hay
dos esquemas básicos: estrella y copo de nieve. En un esquema en estrella, cada tabla de
dimensión se relaciona directamente con la tabla de hechos. En un esquema de copo de nieve, algunas
tablas de dimensiones se relacionan indirectamente con la tabla de
hechos. Por ejemplo, si el cubo incluye OrderDetails como una tabla de
hechos, con clientes y pedidos como tablas de dimensiones, y los clientes se
relaciona con órdenes, que a su vez se relaciona con OrderDetails, entonces
usted está tratando con un esquema de copo de nieve.
|
Hay
tipos de esquema adicionales además de la estrella y esquemas de copo de
nieve con el apoyo de SQL Server 2008, incluidos los esquemas de padres e
hijos y los esquemas de extracción de datos. Sin embargo, los esquemas
en estrella y copo de nieve son los tipos más comunes de los cubos normales.
|
E.
Presentación de Business Intelligence Development
Studio
Business
Intelligence Development Studio (BIDS) es una nueva herramienta de SQL Server
2008 que se puede utilizar para el análisis de datos de SQL Server de varias
maneras. Puede crear tres tipos de
soluciones:
- Proyectos
de Analysis Services
- Proyectos
de Integration Services (usted aprenderá acerca de SQL Server Integration
Services en el capítulo 16 )
- Proyectos
de Reporting Services (usted aprenderá acerca de SQL Server Reporting
Services en el capítulo 17 )
Para iniciar Business Intelligence Development
Studio, seleccione Microsoft SQL Server 2008> SQL Server Business
Intelligence Development Studio en el menú Programas.
F. Creación de un cubo de datos
Para crear un nuevo
cubo de datos, es necesario realizar los siguientes pasos:
- Crear un nuevo proyecto de
Analysis Services
- Definir un origen de datos
- Definir una vista de origen de
datos
- Invoque el Asistente para cubos
Vamos a ver cada uno
de estos pasos a su vez.
V.
Crear un nuevo proyecto de Analysis
Services
Para crear un nuevo proyecto de Analysis Services,
utilice el cuadro de diálogo Nuevo proyecto en BIDS. Esto es muy similar a
la creación de cualquier otro tipo de proyecto nuevo en Visual Studio.
Para crear un nuevo proyecto de
Analysis Services, siga estos pasos:
- Seleccione Microsoft SQL Server 2008> SQL
Server Business Intelligence Development Studio en el menú Programas para
lanzar Business Intelligence Development Studio.
- Seleccione
Archivo> Nuevo> Proyecto.
- En el
cuadro de diálogo Nuevo proyecto, seleccione el tipo de proyecto Proyectos
de Inteligencia de Negocios.
- Seleccione
la plantilla de proyecto de Analysis Services.
- Nombre
de la nueva AdventureWorksCube1 proyecto y seleccione una ubicación
conveniente para guardarlo.
- Haga
clic en Aceptar para crear el proyecto nuevo.
La figura
muestra la ventana Explorador de
soluciones del proyecto nuevo, listo para ser habitado con objetos
A.
Definir un origen de datos
Una fuente de datos proporciona la conexión del cubo
para las tablas de importación, que el cubo utiliza como fuente de
datos. Para definir un origen de datos, utilizará el Asistente para
orígenes de datos. Puede ejecutar este asistente, haga clic en la carpeta
Orígenes de datos en su nuevo proyecto de Analysis Services. El asistente
le guiará a través del proceso de definición de una fuente de datos para el
cubo, incluyendo la elección de una conexión y especificación de credenciales
de seguridad que se utilizará para conectarse al origen de datos.
Para definir una fuente de datos
para el nuevo cubo, siga estos pasos:
- Haga
clic derecho en la carpeta Orígenes de datos en el Explorador de
soluciones y seleccione Nuevo origen de datos.
- Lea la
primera página del Asistente del origen de datos y haga clic en Siguiente.
- Puede
basar una fuente de datos en un nuevo o una conexión
existente. Porque usted no tiene todas las conexiones existentes,
haga clic en Nuevo.
- En el
cuadro de diálogo Administrador de conexión, seleccione el servidor que
contiene la base de datos de ejemplo de Analysis Services en el cuadro
combinado Nombre del servidor.
- Complete
su información de autenticación.
- Seleccione
el DB \ SQL Native Client proveedor OLE nativa (es el proveedor
predeterminado).
- Seleccione
la base de datos AdventureWorksDW2008. La figura muestra el cuadro de
diálogo de relleno en el Administrador de Conexión.
Configuración de una conexión
1.
Haga clic en Aceptar para cerrar el cuadro
de diálogo Administrador de conexión.
- Haga clic en Siguiente.
- Seleccione Usar la cuenta
información de suplantación de servicio y haga clic en Siguiente.
- Acepte el nombre de origen de
datos predeterminado y haga clic en Finalizar.
A. Un origen de datos Ver
Una vista de origen de datos es un conjunto
persistente de tablas a partir de una fuente de datos que suministran los datos
para un cubo en particular. Esto le permite combinar las tablas de todas las
fuentes de datos que sean necesarios para reunir los datos de sus necesidades
cubo.
Para crear una nueva vista del origen de
datos, siga estos pasos:
1.
Haga clic en la
carpeta Vistas de origen de datos en el Explorador de soluciones y seleccione
Nuevo origen de datos View.
2.
Lea la primera página
del Asistente para vistas de origen de datos y haga clic en Siguiente.
3.
Seleccione el origen
de datos Adventure Works DW y haga clic en Siguiente. Tenga en cuenta que
también se puede iniciar el Asistente para orígenes de datos desde aquí
haciendo clic en Nuevo origen de datos.
4.
Seleccione la tabla
FactFinance (dbo) en la lista de objetos disponibles y haga clic en el
botón> para moverlo a la lista de objetos incluidos. Esta será la tabla
de hechos en el nuevo cubo.
5.
Haga clic en el botón
Agregar tablas relacionadas para agregar automáticamente todas las tablas que
están directamente relacionadas con la tabla dbo.FactFinance. Estas serán
las tablas de dimensiones para el nuevo cubo.
La figura muestra
el asistente con todos los cuadros seleccionados.
Selección de tablas para la vista de origen de datos
1.
Haga clic en
Siguiente.
2.
Nombre mostrará
automáticamente el esquema de la nueva vista del origen de datos, como se
muestra en la Figura:
Figura La vista de origen de datos de Finanzas
A.
Invocar el Asistente para cubos
Como usted probablemente puede adivinar en este momento, se invoca el
Asistente para cubos, haga clic en la carpeta Cubos del Explorador de
soluciones. El Asistente para cubos interactiva explora la estructura de
la vista de origen de datos para identificar las dimensiones, niveles y medidas
en el cubo.
Para crear el nuevo cubo, siga
estos pasos:
- Haga
clic en la carpeta Cubos del Explorador de soluciones y seleccione Nuevo
cubo.
- Lea la
primera página del Asistente para cubos y haga clic en Siguiente.
- Seleccione
la opción de usar las tablas existentes.
- Haga
clic en Siguiente.
- La
vista de origen de datos de Finanzas se debe seleccionar en la lista
desplegable en la parte superior. Coloque una marca junto a la mesa
FactFinance para designarlo como una tabla de grupos de medida y haga clic
en Siguiente.
- Quite
la marca de verificación de la FinanceKey campo, lo que indica que no es
una medida que queremos hacer un resumen y haga clic en Siguiente.
- Deje
todas las tablas Dim seleccionados como tablas de dimensiones, y haga clic
en Siguiente.
- Nombre
de la nueva FinanceCube cubo y haga clic en Finalizar.
A. Definición de Dimensiones
El Asistente para cubos define las dimensiones basadas
en sus opciones, pero no llena las dimensiones con atributos. Usted tendrá
que editar cada dimensión, añadiendo los atributos que los usuarios van a
querer usar al consultar el cubo.
- Usando
la Tabla a continuación como guía, arrastre las columnas que se muestran
en el panel de la derecha (el nombre de origen de datos View) y colocarlos
en el panel de la izquierda (llamada Atributos) para incluirlos en la
dimensión
|
DimDate
|
|
CalendarYear
|
|
CalendarQuarter
|
|
MonthNumberOfYear
|
|
NúmeroDeDíaDeLaSemana
|
|
DayNumberOfMonth
|
|
DayNumberOfYear
|
|
WeekNumberOfYear
|
|
FiscalQuarter
|
|
FiscalYear
|
Tabla
2.
Usando la Tabla agregue las columnas
listadas para las cuatro dimensiones restantes.
|
DimDepartmentGroup
|
|
DepartmentGroupName
|
|
DimAccount
|
|
AccountDescription
|
|
AccountType
|
|
DimScenario
|
|
ScenarioName
|
|
DimOrganization
|
|
OrganizationName
|
Tabla
B. Agregar inteligencia de
dimensiones
Una de las formas más comunes de datos se resume en un
cubo es por el tiempo. Queremos consultar las ventas por mes para el
último año fiscal. Queremos ver que los valores de producción del año
hasta la fecha en comparación con los valores de producción del año pasado año
a la fecha. Cubos saben mucho de tiempo.
Para que SQL Server Analysis Services para estar en
mejores condiciones de responder a estas preguntas para usted, necesita saber
cuáles de sus dimensiones almacena la información del tiempo, y los campos en
la dimensión temporal se corresponde con lo que las unidades de tiempo.El
Asistente de Business Intelligence ayuda a especificar esta información en su
cubo.
- Con su
FinanceCube abierta, haga clic en el botón Asistente de Business
Intelligence en la barra de herramientas.
- Lee la
página inicial del asistente y haga clic en Siguiente.
- Elija
Definir la inteligencia de dimensiones y haga clic en Siguiente.
- Elija
DimDate como la dimensión que desea modificar y haga clic en Siguiente.
- Elige
Time como el tipo de dimensión. En la parte inferior de esta pantalla
se enumeran las unidades de tiempo para el que los cubos tienen
conocimiento. Uso de la tabla 15-1 abajo, coloque una marca de
verificación junto a las unidades listadas de tiempo y luego seleccionar
el campo en DimDate contiene este tipo de datos.
|
Hora Nombre de la propiedad
|
Columna Tiempo
|
|
Año
|
CalendarYear
|
|
Trimestre
|
CalendarQuarter
|
|
Mes
|
MonthNumberOfYear
|
|
Día de la
semana
|
NúmeroDeDíaDeLaSemana
|
|
Día del
mes
|
DayNumberOfMonth
|
|
Día de Año
|
DayNumberOfYear
|
|
Semana del
año
|
WeekNumberOfYear
|
|
Trimestre
fiscal
|
FiscalQuarter
|
|
Año fiscal
|
FiscalYear
|
Tabla: Columnas de tiempo para FinanceCube
6.
Haga clic en Siguiente.
C. Jerarquías
Usted también necesitará crear jerarquías en sus
dimensiones. Las jerarquías se definen por una secuencia de campos, y se
utilizan a menudo para determinar las filas o columnas de una tabla dinámica
cuando se consulta un cubo.
- Crear una nueva jerarquía
arrastrando el campo CalendarYear del panel de la izquierda (llamadas
atributos) y colóquelo en el panel central (denominado Jerarquías.)
- Añadir un nuevo nivel
arrastrando el campo CalendarQuarter desde el panel de la izquierda y
colóquelo en el lugar level> <nueva en la nueva jerarquía en el
panel central.
- Añadir un tercer nivel
arrastrando el campo MonthNumberOfYear al lugar level> <nueva en la
jerarquía.
- Haga clic en la jerarquía y
cambiarle el nombre a la Agenda.
- Adición de IntelligenceIn
dimensional de la misma manera, crear una jerarquía llamado fiscal que
contiene el FiscalYear campos, FiscalQuarter y MonthNumberOfYear.
La figura muestra el panel de jerarquía.
A. Implementar y procesar
un cubo
En este punto, usted ha definido la estructura del nuevo cubo - Pero
todavía hay más trabajo por hacer. Usted todavía tiene que implementar
esta estructura para un servidor de Analysis Services y luego procesar el cubo
para crear los agregados que componen la consulta rápida y fácil.
Para implementar el cubo que acaba de crear, seleccione Generar> Deploy
AdventureWorksCube1.Esto desplegará el cubo a su servidor de análisis local y
también procesar el cubo, la construcción de los agregados para usted. Se
abrirá la ventana Progreso de la
implementación, como se muestra en la Figura para mantenerlo informado durante
la implementación y procesamiento.
Para implementar y procesar el cubo, siga estos pasos:
1.
seleccione Proyecto>
AdventureWorksCube1 del sistema de menús.
2.
Elija la categoría de despliegue de las
propiedades en la esquina superior izquierda del cuadro de diálogo de
propiedades del proyecto.
3.
Compruebe que la propiedad del servidor
enumera el nombre del servidor. Si no es así, escriba el nombre del
servidor. Haga clic en Aceptar.
La figura muestra la ventana
de propiedades del proyecto
Figura Propiedades del proyecto
En el menú, seleccione
Generar> Deploy AdventureWorksCube1. La figura muestra la ventana de
despliegue Cube después de un despliegue exitoso
Figura : Implementación de un cubo
A. Exploración de un cubo de
datos
Por fin ya está listo para ver lo que era todo el trabajo
para. OFERTAS incluye un cubo navegador incorporado que le permite
explorar interactivamente los datos en cualquier cubo que se ha implementado y
procesado. Para abrir el Examinador de cubos, haga clic en el cubo en el
Explorador de soluciones y seleccione Examinar.
La figura muestra el estado por defecto del navegador Cube después de que
acaba de ser inaugurado.
Figura: El explorador de cubos en BIDS
El Examinador de cubos es un entorno de arrastrar y soltar. Si usted
ha trabajado con las tablas dinámicas en Microsoft Excel, que no debería tener
problemas para usar el navegador Cube. El panel de la izquierda incluye
todas las medidas y dimensiones en el cubo, y el panel de la derecha da el
cansancio objetivos de estas medidas y dimensiones. Entre otras
operaciones, se puede:
- Caiga una medida en los totales
/ zona de Detalle para ver los datos agregados para esa medida.
- Caiga una jerarquía de
dimensión o atributo en el área Campos de filas para resumir ese valor en
filas.
- Caiga una jerarquía de
dimensión o atributo en el área Campos de Columna para resumir por ese
valor en las columnas.
- Caiga una jerarquía de
dimensión o atributo en el área Campos de filtro para filtrar por miembros
de esa jerarquía o atributo.
- Utilice los controles en la
parte superior del área de informe para seleccionar expresiones de
filtrado adicionales.
|
De hecho, si usted ha
trabajado con las tablas dinámicas en Excel, verá que el navegador Cube
funciona exactamente de la misma, ya que utiliza el control de tabla dinámica
de Microsoft Office como su base.
|
Para ver los datos del cubo que acaba de
crear, siga estos pasos:
- Haga clic en el cubo en el
Explorador de soluciones y seleccione Examinar.
- Expanda el nodo Medidas en el
panel de metadatos (el área a la izquierda de la interfaz de usuario).
- Expanda el grupo de medida
Finance Fact.
- Arrastre la medida Importe y
colóquelo en los totales / zona de Detalle.
- Expanda el nodo Account Dim en
el panel de metadatos.
- Arrastre el atributo
descripción de la cuenta y colóquelo en el área de los campos de fila.
- Expanda el nodo Fecha Dim en el
panel de metadatos.
- Arrastre la jerarquía Calendar
y colóquelo en el área Campos de Columna.
- Haga clic en el signo + junto
al año 2001 y luego en el signo + junto al casco 3.
- Expanda el nodo del escenario
Dim en el panel de metadatos.
- Arrastre el atributo Nombre del
escenario y colóquelo en el área Campos de Filtro.
- Haga clic en la flecha
desplegable junto al nombre del escenario. Desmarque todas las
casillas excepto por el lado del valor del presupuesto.
La figura muestra el
resultado. El Examinador de cubos muestra los presupuestos de mes a mes
por cuenta del tercer trimestre de 2001. A pesar de que podría haber
escrito las consultas para extraer la información de los datos de la fuente
original, es mucho más fácil dejar que Analysis Services hacen el trabajo
pesado para usted
Figura:
Exploración de datos del cubo en el explorador de cubos
A.
Ejercicios
Aunque los cubos no se
suelen crear con un solo propósito en mente tales, su tarea es crear un cubo de
datos, basado en los datos de la base de datos de ejemplo AdventureWorksDW2008,
para responder a la siguiente pregunta: ¿cuáles fueron las ventas por Internet,
por país y nombre de producto de sólo los clientes casados?
Soluciones a los
ejercicios
Para crear el cubo, siga
estos pasos:
- Seleccione Microsoft SQL Server 2008 "SQL Server Business
Intelligence Development Studio en el menú Programas para lanzar Business
Intelligence Development Studio.
- Seleccione
Archivo> Nuevo> Proyecto.
- En el cuadro de
diálogo Nuevo proyecto, seleccione el tipo de proyecto Proyectos de
Inteligencia de Negocios.
- Seleccione la
plantilla de proyecto de Analysis Services.
- Nombre de la
nueva AdventureWorksCube2 proyecto y seleccione una ubicación conveniente
para guardarlo.
- Haga clic en
Aceptar para crear el proyecto nuevo.
- Haga clic
derecho en la carpeta Orígenes de datos en el Explorador de soluciones y
seleccione Nuevo origen de datos.
- Lea la primera
página del Asistente del origen de datos y haga clic en Siguiente.
- Seleccione la
conexión existente con la base de datos AdventureWorksDW2008 y haga clic
en Siguiente.
- Seleccione la
cuenta de servicio y haga clic en Siguiente.
- Acepte el nombre
de origen de datos predeterminado y haga clic en Finalizar.
- Haga clic en la
carpeta Vistas de origen de datos en el Explorador de soluciones y
seleccione Nuevo origen de datos View.
- Lea la primera
página del Asistente para vistas de origen de datos y haga clic en
Siguiente.
- Seleccione el
Adventure Works DW2008 origen de datos y haga clic en Siguiente.
- Seleccione la
tabla FactInternetSales (dbo) en la lista de objetos disponibles y haga
clic en el botón> para moverlo a la lista de objetos incluidos.
- Haga clic en el
botón Agregar tablas relacionadas para agregar automáticamente todas las
tablas que están directamente relacionadas con la tabla
dbo.FactInternetSales. Añadir
también la dimensión DimGeography.
- Haga clic en
Siguiente.
- Nombre de la
nueva vista InternetSales y haga clic en Finalizar.
- Haga clic en la
carpeta Cubos del Explorador de soluciones y seleccione Nuevo cubo.
- Lea la primera
página del Asistente para cubos y haga clic en Siguiente.
- Seleccione la
opción de usar las tablas existentes.
- Seleccione
FactInternetSales y mesas FactInternetSalesReason como las Tablas de
grupos de medida y haga clic en Siguiente.
- Deje todas las
medidas seleccionadas y haga clic en Siguiente.
- Deje todas las
dimensiones seleccionadas y haga clic en Siguiente.
- Nombre de la
nueva InternetSalesCube cubo y haga clic en Finalizar.
- En el Explorador
de soluciones, haga doble clic en la cota DimCustomer.
- Añadir el campo
MaritalStaus como un atributo, junto con los otros campos deseados.
- Asimismo, edita
la dimensión DimSalesTerritory, agregando el campo SalesTerritoryCountry
junto con los otros campos deseados.
- Editar también
la dimensión DimProduct, añadiendo el campo EnglishProductName junto con
los otros campos deseados.
- Seleccione
Proyecto> AdventureWorksCube2 Propiedades y compruebe que el nombre del
servidor se muestra correctamente. Haga
clic en Aceptar.
- Seleccione
Generar> Deploy AdventureWorksCube2.
- Haga clic en el
cubo en el Explorador de soluciones y seleccione Examinar.
- Expanda el nodo
Medidas en el panel de metadatos.
- Arrastre la
venta medidas Cantidad de orden mínima y y colóquelo en los totales / zona
de Detalle.
- Expanda el nodo
de Ventas Dim Territorio en el panel de metadatos.
- Arrastre la
propiedad Country Sales Territory y colóquelo en el área de los campos de
fila.
- Expanda el nodo
Dim Producto en el panel de metadatos.
- Arrastre el
Inglés Producto propiedad Name y colóquelo en el área Campos de Columna.
- Expanda el nodo
cliente Dim en el panel de metadatos.
- Arrastre la
propiedad Estado Civil y colóquelo en el área Campos de Filtro.
- Haga clic en la
flecha desplegable junto a Estado Civil. Desmarque
la casilla de verificación S.
Figura
muestra el cubo acabado.
https://skydrive.live.com/redir?resid=B2B3BAA0AEA11921!337&authkey=!ANOeQInN1FPlZYw
https://skydrive.live.com/redir?resid=B2B3BAA0AEA11921!340
