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Business Intelligence

Business Intelligence. PABLO DOVAL. SQL Server Team Lead pablod@plainconcepts.com http://geeks.ms/blogs/palvarez @ PabloDoval. Buzzz …. Business Intelligence , OLAP, OLTP… Data Warehouse , Data Mart , ETL… SSAS, estructuras multidimensionales, cubos…

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Presentation Transcript

  1. Business Intelligence

  2. PABLO DOVAL • SQL Server Team Lead pablod@plainconcepts.com http://geeks.ms/blogs/palvarez @PabloDoval

  3. Buzzz… • Business Intelligence, OLAP, OLTP… • Data Warehouse, Data Mart, ETL… • SSAS, estructuras multidimensionales, cubos… • Dashboards, Scorecards, KPIs, Data Mining… • Big Data, Hadoop, HDFS, MapReduce, Hive, Pig…

  4. SaturacióN Venga, solo un MapReducemasssZZZZZzzzz…

  5. Escenario

  6. Escenario

  7. Escenario • Queremos ofrecer al usuario: • Sus informes de toda la vida.. • Sus clientes de siempre (Excel, etc…) • Y algo que le permita consultar esta información de un modo más flexible y automatizado

  8. ¿Cuáles son los beneficios? • Permite el análisis interactivo sobre grandes volúmenes de datos • … y con un gran rendimiento • Permite ir explorando la información a diferentes niveles de granularidad • No hace falta saber construir informes • No afecta al rendimiento del sistema de producción

  9. Empezando por lo más básico…

  10. Data Warehouse

  11. DW / DM Ventas Limpieza Data Warehouse OtrosOrigenes Producción Limpieza Oracle/DB2/… RRHH Limpieza SQL Server Marketing

  12. DW / DM

  13. DEMO: Data Mart

  14. SSAS Multidimensional

  15. DW / DM Ventas Data Warehouse Producción RRHH Marketing

  16. Estructuras Multidimensionales (Cubos) Buzz: 77785

  17. Estructuras Multidimensionales (Cubos) Q1: 348 Q2: 18583 Q3: 58854

  18. Estructuras Multidimensionales (Cubos) 340 4245 7071 Blog Facebook 0 16 13 StackExchange 8 663 1395 0 13658 50355 Twitter 0 1 20 Youtube Q1 Q2 Q3

  19. Estructuras Multidimensionales (Cubos) Cluod Mobile PC Client 1 664 2520 6 159 523 0 0 2 75 639 556 Blog 0 0 2 0 3 3 Facebook 0 0 3 0 3 3 0 4070 19164 StackExchange 4 307 299 0 4070 19164 0 0 0 0 1941 6813 Twitter 0 0 0 0 0 1 Youtube Q1 Q2 Q3

  20. Estructuras Multidimensionales (Cubos) USA Obtener Buzz y Sentimiento dewww.plainconcepts.com en el Año 2012 en España España UK Suecia • www.microsoft.com • www.plainconcepts.com • geeks.ms • www.amazon.com www.google.com 08 09 10 11 12

  21. Estructuras Multidimensionales (Cubos) USA Obtener Buzz y Sentimiento dewww.plainconcepts.com en el Año 2012 en España España UK Suecia • www.microsoft.com • www.plainconcepts.com • geeks.ms • www.amazon.com www.google.com 08 09 10 11 12

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  23. Estructuras Multidimensionales (Cubos) USA Obtener Buzz y Sentimiento dewww.plainconcepts.com en el Año 2012 en España España UK Suecia • www.microsoft.com • www.plainconcepts.com • geeks.ms • www.amazon.com www.google.com 08 09 10 11 12

  24. Estructuras Multidimensionales (Cubos) USA Obtener Buzz y Sentimiento dewww.plainconcepts.com en el Año 2012 en España España UK Suecia Buzz: 1022 Sent: 66% • www.microsoft.com • www.plainconcepts.com • geeks.ms • www.amazon.com www.google.com 08 09 10 11 12

  25. DEMO: Multidimensional

  26. Ok, me gusta.. ¿Qué necesito?

  27. Ejemplo: Escenario de Producción Clientes DataMart Sincronización SSAS Multidimensional (Lectura) SSAS Multidimensional (Procesado)

  28. SimplicidaD Las Respuestas Simples suelen ser las Mas Inteligentes. También suelen ser Erroneas.

  29. SSAS Tabular

  30. Conceptos Clave

  31. DEMO: Tabular

  32. DEMO: PowerView

  33. ConfianzA Porque él podría ser el usuario de tus cubos...

  34. … ¿y cómopongoesto en producción?

  35. ¿y máquinas? • xVelocity (vertipaq) es motor columnar en memoria… • … aunque podemos emplear DirectQuery. • Memoria por encima de otras consideraciones.

  36. Big Data yHadoop

  37. ¿POR QUÉ?

  38. Algunos Escenarios…

  39. SISTEMA TRADICIONAL OPERATIONAL DATA NEW USER REGISTRY NEW PURCHASE NEW PRODUCT Data Warehouse ETL Some Data Logs Excess Data

  40. ¿Qué NO es Hadoop? • Hadoop no es: • Un datawarehouse • Competencia a sistemas OLAP • Sistema Interactivo • Un producto

  41. RDMS vs HADOOP

  42. ECOSISTEMA HADOOP

  43. HDFS

  44. MAP-REDUCE

  45. Microsoft y Big Data FAMILIAR END USER TOOLS Excel with PowerPivot Power View Predictive Analytics Embedded BI BI PLATFORM SSAS SSRS Microsoft EDW Connectors Hadoop On Windows Server Hadoop On Windows Azure UNSTRUCTURED & STRUCTURED DATA Crawlers Sensors Devices Bots ERP CRM LOB APPs

  46. DEMO: Hadoop

  47. Q & A

  48. ¡MUCHAS GRACIAS!

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