Datamart,victor mamani catachura,boreasH,Topicos

“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE

REPRESENTACIONES BIKEXTRE. .S R L”

CAPÍTULO I

ASPECTOS GENERALES DE LA

EMPRESA

5Grupo

- - Unjbg tacna peru. boreas h boreas h

IDENTIFICACIÓN DE LA EMPRESA

La empresa comercial “Representaciones BikeXtre S.R.L”, con RUC. Nº 20xxxxxxx. Se crea para el desarrollo exclusivo de actividades comerciales de mayorista y minorista de bicicletas y accesorios. De acuerdo a su volumen de operaciones, se la puede considerar de tamaño mediano.

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CAPÍTULO II

INTRODUCCIÓN AL PROBLEMA Y SU

SOLUCIÓN

DEFINICIÓN DEL PROBLEMA

Actualmente “Representaciones BikeXtrem S.R.L” concentra su problemática en el Área de Ventas, debido a que el Sistema actual no les permite saber quiénes son los clientes potenciales, y que productos son más los solicitados; en distintos periodos de tiempo. Desconocer esta información les ha llevado a tomar decisiones erróneas con respecto a la adquisición de productos y proyectos de marketing, y por consiguiente sus ventas han disminuido.

Además al realizar reportes específicos, generalmente pedidos por la gerencia, sobre las ventas demora mucho tiempo, debido a que este proceso es casi manual. Esta forma de obtener la información conlleva a gastos en recursos humanos, materiales y tiempo.

OBJETIVOS DEL TRABAJO

Analizar los requerimientos de la empresa. Analizar los Sistemas OLTP existentes en la

empresa. Diseñar el modelo lógico de la estructura del

DataWareHouse. Diseñar las especificaciones necesarias para la

implementación del DataWareHouse. Desarrollar los Procesos ETL (Extracción,

Transformación y Carga de Datos), la Limpieza de datos y las Sentencias SQL.

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CAPÍTULO III

INTELIGENCIA DE, NEGOCIO DEFINICIONES

Y FUNDAMENTOS

TABLAS Y DATOS

Cliente (270 registros) Proveedor (7 registros) Empleado (15 registros) Producto (119 registros) Tipo Producto (8 registros) Pedido (2192 registros) Detalle Pedido (3684 registros) Comprobante de Pago (1292 registros) Detalle Comprobante de Pago (2367 registros)

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CAPÍTULO IV

ANÁLISISPRELIMINAR

ANALISIS DEREQUERIMIENTOS

Identificación de Preguntas

– Se indagó a los usuarios en busca de sus necesidades de información, pero las mismas abarcaban casi todas las actividades de la empresa, por lo cual se les pidió que escogieran el proceso que considerasen más importante en las actividades diarias de la misma y que estuviese soportado de alguna manera por algún OLTP. El proceso elegido fue el de .Ventas

– Se les preguntó cuáles eran según ellos, los indicadores que representan de mejor modo el proceso de Ventas y qué sería exactamente lo que se desea analizar del mismo. La respuesta obtenida, fue que se deben tener en cuenta y consultar datos sobre la cantidad de unidades vendidas y el

monto total de ventas.

ANALISIS DEREQUERIMIENTOS

Identificación de Preguntas

El resultado obtenido fue el siguiente:– Se desea conocer cuántas unidades de cada producto fueron

vendidas a sus clientes en un periodo determinado. O en otras palabras: “Unidades vendidas de cada producto a cada cliente

.en un tiempo determinado”– Se desea conocer cuál fue el monto total de ventas de productos a

cada cliente en un periodo determinado. O en otras palabras: “Monto total de ventas de cada producto a cada cliente en un

.tiempo determinado”Debido a que la dimensión Tiempo es un elemento fundamental en el DW, se hizo hincapié en él.

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CAPÍTULO V

MODELO DE DATOSLÓGICO

MODELO ESTRELLA PARA ASIGNACIONES

CLIENTE

PRODUCTO

VENTAS

FECHATabla de hechos

Dimensión

Dimensión

Dimensión

MODELO DE ESTRELLA PARA MODELO DE ESTRELLA PARA ANÁLISISANÁLISIS

CLIENTE

idCliente

Cliente

PRODUCTO

idProducto

TipoProducto

VENTAS

idFecha (FK)idCliente (FK)idProducto (FK)

CantidadMontoTotal

FECHA

idFecha

AñoTrimestreMes

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CAPÍTULO VI

MODELO DE DATOS FÍSICO Y PRESENTACIÓN DE INFORMACIÓN

CORRESPONDENCIA ENTRE EL MODELO DIMENSIONAL Y EL MODELO FÍSICO DE BASE DE DATOS

CLIENTE

idCliente: int

Cliente: varchar(40)

PRODUCTO

idProducto: int

Tipo: varchar(50)Producto: varchar(50)

VENTAS

idFecha: int (FK)idCliente: int (FK)idProducto: int (FK)

Cantidad: intMontoTotal: money

FECHA

idFecha: int

Año: intTrimestre: intMes: int

CORRESPONDENCIA ENTRE EL MODELO DIMENSIONAL Y EL MODELO FÍSICO DE BASE DE DATOS

PLATAFORMA DE SOLUCIÓN

La plataforma elegida para la solución es Analysis Services de Microsoft® SQL Server™ 2000 que incluye el procesamiento analítico en línea (OLAP) y la minería de datos.

Compatibilidad con aplicaciones personalizadas

API ampliamente compatibles y arquitectura abierta

Integración de herramientas de administración, seguridad, orígenes de datos y caché de cliente-servidor.

Integración

Arquitectura escalable que proporciona una gran variedad de escenarios de almacenamiento y una solución automatizada para el síndrome de explosión de datos que existe en las tecnologías OLAP tradicionales.

Escalabilidad

Un modelo flexible y eficaz de datos para la definición y almacenamiento de cubos

Modelo flexible de datos

Extensa interfaz de usuario con asistentes

Facilidad de uso

DESCRIPCIÓNTEMA

EXTRACCIÓN, TRANSFORMACIÓN Y CARGA DE DATOS (ETL)

FLUJO DE DATOS– A continuación, se generarán las sentencias

SQL para cargar las diferentes tablas de dimensiones y la tabla de hechos.

TABLA DE DIMENSIÓN “CLIENTE”

Se tomará como fuente de entrada la tabla “Cliente” del OLTP mencionado anteriormente.

Seguidamente, se generará la sentencia SQL, sobre el OLTP “Cliente”, con los datos requeridos para cargar esta tabla de dimensión:

TABLA DE DIMENSIÓN “PRODUCTO”

Las fuentes que se utilizarán, son las tablas “Producto” y “Tipo_producto”.

Es necesario realizar una unión entre la tabla “Productos” y “Tipo_producto”, por lo cual se debió asegurar que ningún producto hiciera mención a alguna Tipo de producto que no existiese, y se tomaron medidas contra su futura aparición.

El SQL es el siguiente:

TABLA DE DIMENSIÓN “FECHA”

Lo que se hizo, fue utilizar la tabla “Comprobante_pago”.

La clave principal es un campo numérico representado por el formato “yyyymmdd”. El SQL es el siguiente:

TABLA DE HECHOS “VENTAS”

Para la confección de la tabla de hechos, se tuvieron que tomar como fuente las tablas “Comprobante_pago” y “Detalle_Comprobante_Pago”. Al igual que en las tablas de dimensiones, se recolectaron las condiciones que deben cumplir los datos para considerarse de interés.

Un punto importante a tener en cuenta es que la fecha se debe convertir al formato numérico “yyyymmdd”.

PROCESOS DE CARGA

REGISTRO DE LA ACTIVIDAD DE UN PROCESO DE CARGA

PROCEDIMIENTO DE CARGA DEL DATAWAREHOUSE

RUTAS PARA LOS ARCHIVOS DE CONFIGURACIÓN Y CARGA DE DATOS

Nuestro DTS los guardamos con el nombre de Paquete_Ventas en Paquetes locales del SQLServer 2000.

SEGURIDAD DE LA BASE DE DATOS

En la seguridad de la Base de Datos se establecerá permisos, se está examinando el hecho de quienes van a tener acceso a toda la información y quienes a una parte de ella.

Actualmente los usuarios cuentan con los todos los permisos de acceso a la Base de Datos.

MANEJO DE REPORTES Y DESCRIPCIÓN DE CADA UNO

UNIDADES VENDIDAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO.

MONTO TOTAL DE VENTAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO.

REPORTES ADICIONALES

UNIDADES VENDIDAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO

Para este requerimiento hemos hecho uso de nuestras dimensiones CLIENTE, FECHA y PRODUCTO; también de la unidad de medida CANTIDAD. En lo que respecta literalmente a “en un tiempo determinado”, podemos elegir el año, el trimestre o el mes haciendo clic en la lista desplegable correspondiente al campo FECHA.

“Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en el Mes de Marzo del primer Trimestre del año 2004”

GRÁFICO DEL REPORTE Nº 01"Unidades vendidas de cada producto a cada cliente en un tiempo determinado"

0

2

4

6

8

10

12

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Hel

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kRoc

k

BicycletteBourges

Nord

Clean AirTransportation

Co.

Deportes Mexico City Lille VTT Mountain Madmen Bicycles

Total

FECHA Marzo

Cantidad

Cliente Producto

MONTO TOTAL DE VENTAS DE CADA PRODUCTO A CADA CLIENTE EN UN TIEMPO DETERMINADO

Para este requerimiento hemos hecho uso de nuestras dimensiones CLIENTE, FECHA y PRODUCTO; también de la unidad de medida MONTO TOTAL. En lo que respecta literalmente a “en un tiempo determinado”, podemos elegir el año, el trimestre o el mes haciendo clic en la lista desplegable correspondiente al campo FECHA.

“Monto Total de Ventas de cada producto a cada cliente en el tercer Trimestre del año 2005”

Total

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

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Triu

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zie

Nic

ros

Bikefest Ride Down A Mountain Rocky Roadsters Save-on-Cycles UAE Cycle

Total

FECHA Trimestre 3

Monto Total

Cliente Producto

REPORTES ADICIONALES

“Monto Total de Ventas de cada Tipo de producto en un determinado tiempo”.

REPORTES ADICIONALES

“Cantidad Vendida de cada producto en un determinado tiempo”.

REPORTE 04

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

XtremeAdult

Helmet

Descent Endorphin Mozzie ActiveOudoors

Lycra Glove

InFluxCrochetGlove

MicroNicros

VesperComfort

ATB Saddle

XtremeAnatomic

MensSaddle

XtremeWide MTB

Saddle

Total

FECHA Enero

Cantidad

Producto

REPORTES ADICIONALES

“Unidades Vendidas y Monto Total de Ventas a cada cliente en un determinado tiempo”.

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

35000

Alley Cat Cycles Aruba Sport Barry's Bikes Spokes for Folks

Monto Total

Cantidad

FECHA Enero

Cliente

Datos

REPORTE 05

REPORTES ADICIONALES

“Unidades Vendidas y Monto Total de Ventas de cada producto a cada cliente por tipo de producto en un determinado tiempo”.

0

5000

10000

15000

20000

25000

30000

Gua

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CandadosCompeticiónGuantes Sillines Cascos Competición GuantesCompetición Guantes Sillines Infantil

Alley Cat Cycles Aruba Sport Barry's Bikes Spokesfor

Folks

Monto Total

Cantidad

FECHA Enero

Cliente Tipo Producto

Datos

REPORTE 06

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REPRESENTACIONES BIKEXTREM. .S R L”

CAPÍTULO V II

CONCLUSIONES YRECOMENDACIONES

CONCLUSIONES

Para la construcción de nuestro cubo hemos utilizado tres dimensiones denominadas CLIENTE, PRODUCTO y FECHA.

Los conceptos de Inteligencia de Negocios han servido para un buen desarrollo del Cubo VENTAS, correspondiente a la empresa BikeXtrem.

La explotación del Cubo Ventas ha permitido generar reportes que facilitan la toma de decisiones dentro de la empresa.

Para la explotación del Cubo existen varias herramientas, el Excel es una de ellas y nos ofrece la facilidad de uso y adquisición.

Con el desarrollo de este trabajo estamos listos construir cubos de mayor complejidad.

RECOMENDACIONES

Se debe tener conocimiento de los requerimientos de la empresa para la construcción de los cubos, porque de ellos saldrán los reportes.

Se debe tener conocimientos previos antes de empezar a construir un Cubo, para saber qué y por qué estamos haciendo.