Proyecto de Bases de Datos II Hotel Ginzda

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Universidad Nacional Autónoma de Honduras

Facultad de Ingeniería                                                  Dpto. de Ingeniería en Sistemas

Proyecto de Bases de Datos II

Hotel Ginzda

Alumna:

Geraldine Amarilis Tejada Olivera                 20131008961

Catedrático:

Emilson Omar Acosta Girón

Asignatura;

IS-601: Base de Datos II

Sección:

0900

Tercer Periodo 2020

Contenido

Introducción        3

Marco Teórico        4

Base de Datos OLAP        6

Capturas de Pantalla        7

Preguntas del Negocio        11

Explicación de Métrica        11

Conclusiones        11

Recomendaciones        11

Bibliografía        12

Introducción

        En el presente informe, se demuestra de manera descriptiva los conocimientos adquiridos en la clase de Bases de Datos II. Para ellos vamos a desarrollar paso a paso sobre la construcción de una data warehouse, y su importancia para el análisis de negocio.

El negocio que estamos analizando es un hotel, llamado Hotel Ginzda. Se obtuvo acceso a su base de datos OLTP y se realizara una base de datos OLAP. Además, de ellos, se implementará y se ejecutará el proceso de ETL por medio de una herramienta de SSDT y para finalizar se crearán reportes, para la toma de decisiones.

Cabe destacar que todo el proceso que realizamos es conocido como Inteligencia de Negocios, empleado para conocer las necesidades de dicho negocio dando información a sus usuarios.

Marco Teórico

Hoy en día, las empresas generan una inmensa cantidad de datos, popularmente conocida como Big Data. Pero, ¿cómo se enfrentan las empresas a tal sorprendente cantidad de información? En la mayoría de los casos, la velocidad a la que éstos se generan es abismal; sin embargo, la mente humana no está capacitada para asimilar y analizar en tan poco tiempo tanta información. Así que, es muy útil para cualquier empresa disponer de un lugar en donde almacenar los datos de más utilidad, para la toma de decisiones, dependiendo del enfoque que se le quiere dar.

         Un Data Warehouse supone una base de datos corporativa que se caracteriza por integrar y depurar información de una o más fuentes distintas, para luego procesarla. De esta manera, es posible analizar dicha información desde diferentes puntos de vista y a gran velocidad. Se trata de uno de los componentes más importantes de la inteligencia empresarial en el entorno actual en el que operan las empresas. Además, los datos de un Data Warehouse deben almacenarse de una forma segura, fiable y de fácil recuperación, sobretodo, que su administración y gestión sea lo más eficaz y óptima posible.

Un Data Warehouse es un repositorio que captura los datos que genera una empresa de una manera homogénea y fiable, en base a una estructura jerarquizada. La ventaja principal que ofrece este tipo de base de datos consiste en la posibilidad de estructurar la información que se almacena de diferentes maneras. La información está presente de manera homogénea y fiable, haciendo posible la consulta y el tratamiento jerarquizado de ésta. (Orfila, s.f.)

La data warehouse se compone de un Data Mart, el cual es una vista del data warehouse, cuya función principal es obtener un aspecto concreto del negocio.es decir, es un almacén de datos orientado a un área específica, como por ejemplo: Ventas, Recursos Humanos u otros sectores en una empresa.

Para poder construir el Data Mart hacemos uso de conceptos como tabla de hechos y tabla de dimensiones. Para conocer más sobre esto, se define como tabla de hechos, aquella tabla que contiene todos los aspectos concretos del negocio que se desea medir, y tabla de dimensiones, es aquella que representa la información a través de la cual se desean medir los hechos.

Una vez definido las tablas de dimensiones y de hechos, se procede a escoger el modelo a utilizar, ya sea el modelo estrella o el modelo copo de nieve. Para efectos de análisis de nuestro proyecto, usare el modelo de estrella.

En nuestro análisis al Hotel Ginzda, primero obtuvimos acceso a su base de datos OLTP, la cual la analizamos para obtener nuestra base de datos OLAP (procesamiento analítico en línea), la cual se realizó en SQL SERVER 2014 Management Studio. Así que, se decidió tomar las siguientes tablas con los siguientes campos, para las tablas de dimensiones.

Tablas de Dimensiones:

• Dimensión Empleado: Id empleado

                                     Nombre completo

                                     Turno

• Dimensión Cliente: Id Cliente

                                Nombre Completo

                                Modo de pago (valor obtenido de la tabla Modo pago)

• Dimensión Tiempo: Id Tiempo

          Año

          Mes

          Semana

          Trimestres

          Día de la semana.

Los valores fueron obtenidos, de descomponer el campo Fecha Entrada, de la tabla Estancia.

• Dimensión Habitación: id Habitación

                                      Numero de habitación

                                      Tipo de habitación (valor obtenido de la tabla Tipo Habitación)

Con ello procedimos a identificar la tabla de hechos.

Tabla de hechos:

Se decidió llamarle Hechos Hospedaje, debido a que el análisis que realizaremos será, conforme al movimiento de cliente que ha tenido el Hotel en el último año, y así proveer una tendencia para los próximos años.

• Hechos hospedaje: id hospedaje (auto incrementable)

                               Id empleado

                               Id cliente

                               Id habitación

                               Id tiempo

Base de Datos OLAP 

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         A continuación, se procedió a realizar el proceso ETL (extracción, transformación y carga de datos). Un ETL es un tipo de integración de datos, se utiliza a menudo para construir un almacén de datos; Durante este proceso, los datos se toman (extraen) de un sistema de origen, se convierten (transforman) en un formato que se puede almacenar y se almacenan (cargan) en una data warehouse u otro sistema.

Para ello nosotros utilizamos una herramienta llamada DSS (sistema de soporte a la toma de decisiones), es una herramienta de inteligencia de Negocios que nos ayuda a poder visualizar los reportes y a la creación de nuestro Cubo OLAP. (SAS Institute Inc., 2019).

Un cubo OLAP es una estructura de datos que supera las limitaciones de las bases de datos relacionales y proporciona un análisis rápido de datos. Los cubos OLAP pueden mostrar y sumar grandes cantidades de datos, a la vez que proporcionan a los usuarios acceso mediante búsqueda a los puntos de datos para que los datos se puedan acumular, segmentar y reorganizar según sea necesario para administrar la variedad más amplia de preguntas relevantes para el área de interés de un usuario. (Microsoft, 2019).

A continuación, se presenta las capturas de pantalla de cómo se realizó el proceso de ETL.

Capturas de Pantalla

1. Abrimos nuestra herramienta, creamos un nuevo proyecto, y escogemos la opción Bussines Intelligence. Luego seleccionamos “tarea flujo de datos” y lo arrastramos al tablero “flujo de control”. Renombramos como Llena tabla Dimensiones.

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1. Luego agregamos tres objetos: Origen de OLE DB

                                                  Conversión de Datos

                                                  Destino de OLE DB

Hacemos doble click en cada uno de ellos para configurarlo, y cuando se termine, se unen con la fechita azul.

Configuración de origen de OLE DB tabla Empleados:

• Agrego una nueva conexión, en la casilla de Server Name coloco el nombe de la instancia, en Autentication selecciono que será con SQL SERVER, coloco mi contraseña y mi usuario y listo.
• Luego en Data Mode, selecciono que será por medio de comando SQL y prosedo a escribir la consulta, que me retornará los campos que deseo para llenar la tabla de mi DW.
• Selecciono en “Vista Previa” y verifico la salida de datos de la consulta.
• En la sección de columnas, verifico que todas estén seleccionadas. Y listo.

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Configuración de Conversión de Datos tabla Empleados:

• [pic 9]Verifico que todas las columnas estén seleccionadas, y que los tipos de datos concuerden.

Configuración de Destino de OLE DB tabla Empleados:

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