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UNIVERSIDAD SAN PEDRO
FACULTAD DE INGENIERÍA
ESCUELA DE POST GRADO
TRABAJO DE SEMINARIO INFORMATICA Y SISTEMAS
AUTORES
Ascón Valdivia Oscar Carrasco Alvarado Wilmer
Docente :Doc. Ing. Jorge Gutierrez Gutierrez
CHIMBOTE – PERU
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Generalidades
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I. Descripción de la Organización:
RESEÑA HISTÓRICA
La Empresa PESQUERAS UNIDAS S.A. fue creada el 19 de
Diciembre de 1964, desde el inicio de sus actividades ha desarrollado un gran
esfuerzo por efectuar un desarrollo integral de la infraestructura y de contar
con la maquinarias y equipos que le permite elaborar productos de calidad y
competitivos, la falta de los recursos hidrobiológicos en los últimos años
debido al fenómenos del niño complico la situación a los diferentes
empresarios pesqueros. PESQUERAS UNIDAS S.A. no fue la excepción a
este proceso, esto motivo que la empresa no haya podido implementar la
Planta de Agua de Cola.
Luego de instalar la Planta de Agua de Cola el 27 de septiembre de
1995, se otorga a PESQUERAS UNIDAS S.AC. Licencia de operación para
su planta de enlatados con una capacidad de 1440 cajas/turno y para la planta
de harina de pescado con una capacidad de 20 TM/hora.
La planta de harina tiene como actividad principal la elaboración de
harina FAQ (calidad estándar) y aceite de pescado, tiene una línea de
producción: secado a fuego directo, actualmente se produce el secado con una
cámara Enercom de atomizado con aire – vapor.
DATOS DE LA EMPRESA.
o Nombre: PESQUERAS UNIDAS S.A.C.
o Dirección:
Jr. Huancavelica 1271 Florida Baja – Distrito CHIMBOTE,
Provincia SANTA, Departamento ANCASH.
o Ubicación Geográfica: S: 09º 05´31´´. W: 78º34´25´´.
o Email: [email protected].
o Teléfono: 353050.
o Actividad:
Elaboración de enlatados de pescado.
Elaboración de harina y aceite de pescado.
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VISIÓN
Ser el líder mundial en la producción de harina y aceite de pescado.
Está comprometida en ser una de las empresas líderes en el sector alimenticio
a nivel nacional, proyectándose al mercado internacional, mediante la
innovación de productos acorde con las nuevas tendencias y exigencias de
calidad del mercado
MISIÓN
Producir y vender harina y aceite de pescado con eficiencia, calidad y
responsabilidad. Estamos comprometidos en ser una de las empresas líderes
en el sector alimenticio a nivel nacional, proyectándose al mercado
internacional, mediante la innovación de productos acorde con las nuevas
tendencias y exigencias de calidad del mercado
OBJETIVOS DE LA EMPRESA:
Área de producción:
- Lograr una producción de conservas de pescado (anchoveta, jurel,
caballa, bonito, machete)
- Lograr un producto de calidad de acuerdo a lo estipulado en el plan
HACCP y a los parámetros ya establecidos
- Lograr un mejor rendimiento sin alterar la calidad del producto
- Lograr una mejor eficiencia del tiempo en horas, optimizando el avance
de trabajo del personal
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II. Objetivos Del Proyecto
a. Objetivo General:
Desarrollar un sistema de apoyo a la toma de decisiones para la
empresa Pesqueras Unidas SAC.
b. Objetivo Especifico
Recopilar y analizar la información y requerimientos, a través de
visitas coordinadasrealizadas a la Empresa Pesquera.
Identificar indicadores basado en los objetivos de la Empresa
Pesquera.
Construir la base de datos del Datamart para optimizar las consultas
empresariales, basándoseen la metodología de Ralph Kimball.
Extracción de los datos desde la base de datos operacional.
Transformar los datos extraídos y cargarlos al Datamart.
Brindar información de Gestión; con un fácil acceso; para dar soporte
en la toma de decisiones del área Gerencial de la Empresa Pesquera.
Elaboración del Cubo utilizando el Analysis Servicesde SQL Server
Elaborar los reportes dinámicos utilizando Microsoft Office Excel
para Mostrar los indicadores establecidos a través de la minería de
datos.
Metodología de Kimball
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Kimball difiere de los otros autores abordados en enfoque: “El Data
Warehouse no es nada más que la unión de todos los Data Marts que lo constituyen”
[K, p19]. En el mundo de Kimball el Data Mart es el Data Warehouse, esto se afirma
en el sentido de que Kimball expone que al construir los Data Marts ya se está
construyendo el Data Warehouse de una manera incremental. Un Data Mart es un
subconjunto de datos organizados, como en el Data Warehouse, para el soporte a la
toma de decisiones, pero que sólo representa la visión de un departamento o
individuo, por este motivo Kimball es frecuentemente asociado con esfuerzos
departamentales y no corporativos.
El punto central de la metodología de Kimball es el modelado dimensional.
Un buen diseño asegura en gran parte el éxito del proyecto. El objetivo primordial
que se persigue con un Data Warehouse, servir de soporte a la toma de decisiones,
sólo es alcanzado si el diseño del Data Warehouse - Data Mart propone una estructura
consistente y adecuada a las necesidades de información de la organización. Por este
motivo Kimball pone énfasis en el diseño de los Data Marts, para lo cual utiliza el
modelado dimensional en la versión del esquema estrella. Kimball afirma que esta
tecnología siempre puede ser aplicada en cualquier proyecto de Data Warehouse y
que es el método más adecuado para alcanzar el objetivo ya mencionado. El esquema
estrella representa la denormalización óptima de los datos que mejor se adapta a los
requerimientos de los usuarios.
Fase I: PLANIFICACION.
Se contemplan las actividades preliminares para el desarrollo del
proyecto, donde se define la visión del sistema, la definición de los recursos,
la elaboración del cronograma de actividades y el análisis de los riesgos que
afectarían al correcto cumplimiento del desarrollo del proyecto.
Fase II: REQUERIMIENTOS.
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Involucra la parte fundamental para el desarrollo del proyecto, donde
se realizara el levantamiento de los principales requerimientos de los usuarios
finales del sistema mediante la realización de entrevistas, la revisión de los
cuadros de gestión, la revisión de la base de datos transaccional y su
documentación y la conformidad de las entrevistas
Fase III: ANALISIS DIMENSIONAL:
En esta etapa se prepara la información antes levantada de las
diferentes fuentes de información las cuales permitirán realizar el análisis
dimensional, la elaboración de los cuadros comparativos de las Dimensiones
vs. Jerarquías y medidas, así como el refinamiento de la base de datos
transaccional.
Fase IV: DISEÑO DIMENSIONAL
Aquí se hace uso de las definiciones y conceptos básicos para el
moldeamiento dimensional, conceptos ya especificados en la parte inicial de
este capítulo.
Fase IV: IMPLEMENTACION
En esta etapa el diseño lógico es implementado físicamente en el
motor de Base de datos seleccionado en la etapa de diseño, para ello se
realiza el diseño físico del Data Mart.
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Ocupacioncod_ocupacion
nom_ocupacion
area_ocupacion
desc_ocupacion
Insumocod_insumo
cod_tipo
nom_insumo
desc_insumo
unid_insumo
costobasico
moneda
Tipo_insumocod_tipo
nom_tipo
Insumo_produccionnro_parte
cod_insumo
cantidaduso
costo
Producionnro_parte
cod_trabajador
fecha
hora_inicio
residuo_cocido
residuo_crudo
residuo_descarte
hora_termino
t_cambio
horas_trabajadas
Tipo_gastocod_tipogasto
nom_tipo
Especiecod_especie
nom_especie
precio
Ingreso_mpnro_parte
cod_especie
matricula
num_guia
num_caja
p_promo
peso_total
estado
Servicio_produccionnro_parte
cod_tiposerv icio
cod_serv icio
cantidad
importe
Plan_produccioncod_plan
fecha
observ aciones
estado
ccalidad
porc_cumplimiento
Vehiculomatricula
propetario
marca
modelo
color
capacidad_TM
Tipo_servicioscod_tiposerv icio
desc_tiposerv icio
Serviciocod_serv icio
cod_tiposerv icio
nom_serv icio
tarifa_serv icio
unidad
moneda
Detalle_plancod_plan
cod_producto
cantidad
observ aciones
id_plan
Productocod_producto
nom_producto
desc_producto
unidad_caja
Clientecod_cliente
tipo_cliente
razon_social
ape_responsable
nom_responsable
pais
ciudad
direccion
ruc
Costoscod_producto
cod_codto
[cant _lote]
costo_hombre
costo_mp
costo_insumo
combustible
costototal
moneda
Jornalnro_parte
cod_trabajador
horas_normales
horas_extras
haber_basico
importe_he
dominical
total_base
moneda
id_jornal
Gasto_produccionnro_parte
cod_tipogasto
cant_horas
cant_personas
hora
monto
moneda
observ aciones
Trabajadorcod_trabajador
cod_ocupacion
nom_trabajador
ape_trabajador
gen_trabajador
direc_trabajador
tele_trabajador
edad_trabajador
email_trabajador
suedob_trabajador
estado_trabajador
especialidad
Pedidocod_pedido
cod_cliente
fecha_pedido
estado_pedido
fecha_entrega
cod_producto
cantidad
observ aciones
item
precio
Producto_produccionnro_parte
cod_pedido
cod_producto
num_lote
cantidad
cantidad_dañada
rendimiento
item
Despacho
cod_despacho
fecha_despacho
cantidad
nro_parte
cod_pedido
cod_producto
estado
observ acion
precio_v enta
Nombre de columna
1.1. Base de Datos Transaccional
10
1.2. Documentación de la BD Transaccional
Tabla Descripción
Trabajador Se registra los datos de los trabajadores que existen en la empresa
Ocupación Almacena los datos pertenecientes a las ocupaciones de los trabajadores
Insumo Almacena los insumos que se usan en la empresa
Jornal Registra los jornales que se le asignan a los empleados
Producción Almacena los datos pertenecientes a cada producción realizada
Tipo de GastoAlmacena los diferentes gastos que se realizan en la producción de
conserva
Producto Contiene los diferentes tipos de producto existentes en la empresa
Despacho Tabla que registra los datos de productos despachados
Cliente Registra los clientes que se encuentran afiliados a la empresa
PedidoAlmacena los datos de los pedidos que han realizado los clientes a la
empresa
VehículoEn esta tabla se almacena los vehículos que participan en el ingreso de
materia prima a la empresa para el área de producción
Servicio
Especie Registra el tipo de especie de la materia prima existente en la empresa
Ingreso_MPRegistra todos los datos de los ingresos de materia prima para la
producción de conserva
Plan de
ProducciónAlmacena los datos de planes de producción de la empresa
11
ANALISIS DIMENSIONAL
2. D
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2.1. Preparar El Análisis Dimensional
Luego de haber realizado el análisis de las entrevistas, se definieron los
requerimientos de los usuarios finales, plasmados mediante la identificación de
medidas y dimensiones, orientadas a analizar la información en sus diferentes niveles
2.2. Preparación de Cuadros Comparativos
2.2.1. Análisis Dimensional
a. Mart_Producción
2.2.2. Hojas de Gestión
ProductoProduccii
Unidad/caja
Tipo-
Tiempo
Año
Mes
Día
Trimestre
MateriaPrima
Nombre
Estado
Producción
Horas totales
Jefe
Área
Descripción-
Cliente
País
Razón social
Ciudad
TipoCliente
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HOJA DE GESTION
PROCESO DE PRODUCCION
Proceso Producción
Objetivo Alcanzar las metas de producción
Mejorar el rendimiento de producción
Reducir costos por MP
Mejorar la eficiencia de producción
Cumplir con la mayor demanda disponible
Estrategias Adquisición de maquinaria moderna y rápida
Convenios con proveedores (Embarcaciones) de materia
prima
Control, reparación o compra de maquinaria selladora y
empaquetadora
Sistema de Inf Ejecutivos Sist. Soporte Decisiones
INDICADORES Medidas Estados
Indicadores Producción Producción Real >85%
Meta de producción 83 - 85%
<83%
costos MP / TM Costo real MP * TM)-1
<7%
Costo MP * TM 7 - 10%
>10%
Rendimiento MP procesada x Kg <5.7
Producción Real 5.7-5.8
>5.8
Eficiencia
de Producción 1-Producción Real(latas)
>97.7%
Numero de latas dañadas 97.2% – 97.7%
<97.2%
Cumplimiento Cantidad Vendida >96%
de demanda Cantidad Demanda 90 - 96%
<90%
2.2.3. Medidas:
14
Medidas
Producción Real
Producción Real(latas)
Meta de Producción
Costo MP x TM
Costo real MP x TM
Toneladas de MP procesada
Cantidad Demanda
Cantidad Vendida
Numero de Cajas dañadas
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DISEÑO DIMENSIONAL
2.3. Definir el grano
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El grano es el nivel más detallado de análisis de las medidas encontradas, este
análisis nos permitirá tener bien clara nuestros límites de análisis.
A continuación detallaremos el grano de cada tabla hecho encontrado en el
análisis dimensional realizado (fase anterior).
2.3.1. HECHO_PRODUCTO_PRODUCCION
2.3.2. HECHO_COSTOMP
- Producción Real- Meta de producción-Número de latasdañadas-Número de latas
ProductoProduccii Tiempo
Producción
DíaDescripción-
Jefe
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2.3.3. HECHO_MATERIAPRIMA
-Costo MP x TM-Costo real MP x TM
Materia Prima Tiempo
Toneladas de MPprocesada
Materia PrimaTiempo
Producción
Nombre
DíaNombre
Día
Jefe
18
2.3.4. HECHO_DEMANDA_CLIENTE
---Cantidad Demanda- Cantidad Vendida
ProductoTiempo
Clientes
Día
TipoCliente
Descripción-
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2.4. Escoger dimensiones
En esta etapa describiremos los atributos de las dimensiones, detallando sus
jerarquías y niveles correspondientes
a. Dim_Produccion
b. Dim_Producto
c. Dim_Cliente
20
d. Dim_MateriaPrima
e. Dim_Tiempo
21
2.5. Definir las tablas Echo
En la preparación de cuadros comparativos, se realizó el cruce de medidas y
dimensiones (ver punto 3.2.5) permitiéndonos identificar las tablas hechos de nuestro
diseño dimensional. Las tablas hecho identificadas son:
2.5.1. Mart_Producción
a) HECHO_PRODUCTO_PRODUCCION
- Producción Real- Meta de producción-Número de latas dañadas-Número de latas
ProductoProduccii Tiempo
Producción
22
b) HECHO_COSTOMP
c) HECHO_MATERIAPRIMA
-Costo MP x TM-Costo real MP x TM
TrabajadorProduccii Tiempo
Kg de MPprocesada
Materia PrimaTiempo
Producción
23
d) HECHO_DEMANDA_CLIENTE
---Cantidad Demanda- Cantidad Vendida
ProductoTiempo
Clientes
24
2.6. Documentación Diseño Dimensional
2.6.1. Diseño Dimensional Lógico
2.6.2. Documentación de medidas
Dim_productokeyproducto
descripcion
tipo
unidad
codproducto
Dim_tiempoKeytiempo
año
mes
dia
trimestre
fecha
Dim_materiaprimakeymateriaprima
nombret
estado
codmateriaprima
hecho_costoskeytiempo
keymateriaprima
costoMP
costostandarMP
hecho_materiaprimakeyprod
keymateriaprima
keytiempo
toneladasmpprocesadas
Dim_prodkeyprod
Jefe_encargado
horas_trabajadas
codparte
hecho_demandakeytiempo
keyproducto
keycliente
cantidaddemandada
cantidadvendida
dim_clientekeycliente
tipo_cliente
razon_social
pais
ciudad
cod_cliente
hecho_producto_produccionkeyproduccion
keyproducto
keytiempo
cantidad_cajas
cantidad_latas
cantidad_latasdañada
cantidad_cajasmeta
25
Medidas Descripción
Producción Real Cantidad Total de Cajas realizados en la producción
Producción Real(latas)Es el monto total de productos por latas realizados en
la producción
Meta de ProducciónCantidad de productos que se establecen como objetivo
a alcanzar para cada producción a realizar
Costo MP * TM Costo estándar(histórico)por Materia Prima
Costo real MP x TMCosto real por Materia Prima que se obtiene en una
compra.
Toneladas de MP
procesada
Muestra la cantidad de materias prima procesada a lo
largo de una producción
Cantidad DemandaRepresenta la cantidad de demanda que se encuentra
en el mercado
Numero de Latas
dañadas
El número de latas producidas que han sufrido algún
desperfecto a lo largo de la producción
Cantidad Vendida El número de cajas que le fueron entregados a los
Cliente que tienen pedidos realizados
2.6.3. Documentación de las dimensiones
Dimensiones Descripción
Dim_Producto
Contempla los productos pertenecientes a la empresa,
con los que cuenta la empresa/Resultados de la
Producción
Dim_Tiempo
Dimensión que almacena la información de los
intervalos de tiempo usados dentro las fechas del
sistema
Dim_Materia prima
Almacena la información de la materia prima usada en
el proceso de producción durante un intervalo de
tiempo
26
Dim_ClientesDimensión que almacena la información de los clientes
afiliados a la empresa
Dim_ProducciónDimensión que almacena la información puntual de las
producciones realizadas en la empresa
2.6.4. Documentación de Atributos
a) Dim_Producto
Atributos Descripción
NombreEs el nombre o descripción del producto perteneciente
a la empresa
Tipo Detalla el producto, muestra la clasificación del mismo
Unidad Detalla la medida con la que se representa el producto
b) Dim_Tiempo
Atributos Descripción
Día Contempla el análisis referente a las 24 horas del día.
MesEste campo contempla un análisis del mes en
transcurso.
TrimestreEste campo se analiza el periodo de tiempo en
trimestres, cada 3 meses
Año Este campo analiza el periodo de tiempo de un año
c) Dim_Materia Prima
27
Atributos Descripción
NombreEste campo muestra el nombre o descripción de la
materia prima usada en la empresa
Estado Representa el estado de la materia prima
d) Dim_Clientes
Atributos Descripción
Razón socialDetalla el nombre de la empresa (cliente) afiliado a la
pesquera
Tipo cliente Detalla la clase de cliente a la que pertenece
Ciudad Detalla la ubicación por ciudad del cliente
País Detalla la ubicación por país del cliente
e) Dim_Produccion
Atributos Descripción
Horas
Trabajadas
Muestra la cantidad de horas usadas en la producción
de inicio a fin
JefeInforma el nombre del jefe encargado de dicha
producción
TurnoMuestra el turno a la que pertenece cada producción
realizada
28
POBLAMIENTO (ETL)
2.7. Realizar Mapeo
29
2.7.1. Dim_Produccion:
a. Script
b. Mapeo
2.7.2. Dim_Producto
a. Script
SELECT dbo.Trabajador.nom_trabajador + ' ' +
dbo.Trabajador.ape_trabajador AS jefe_encargado,
dbo.Producion.nro_parte, dbo.Producion.horas_trabajadas
FROM dbo.Producion INNER JOIN dbo.Trabajador ON
dbo.Producion.cod_trabajador = dbo.Trabajador.cod_trabajador
selectdistinct Producto.* from Producto
innerjoinProducto_producciononProducto.cod_producto =
Producto_produccion.cod_producto
30
a. Mapeo
2.7.3. Dim_MateriaPrima
a. Script
b. Mapeo
SELECT dbo.Especie.nom_especie,
dbo.Ingreso_mp.estado, dbo.Ingreso_mp.num_guia
FROM dbo.Especie INNER JOINdbo.Ingreso_mp ON
dbo.Especie.cod_especie = dbo.Ingreso_mp.cod_especie
31
2.7.4. Dim_Tiempo
a. Script
SELECT DISTINCT
YEAR(fecha) AS anual, 'Trimestre - ' +
CONVERT(varchar(1), DATEPART(QQ, fecha)) AS trimestre,
RIGHT('00' + convert(varchar(2),MONTH(fecha)),2) AS mes,
convert(varchar(2),RIGHT('00' + convert(varchar(2),DAY( fecha)),2))
AS dia,
CONVERT(varchar(10), fecha, 101) AS Fecha
FROM dbo.Producion
UNION
SELECT DISTINCT
YEAR(fecha_pedido) AS anual, 'Trimestre - ' +
CONVERT(varchar(1), DATEPART(QQ, fecha_pedido)) AS trimestre,
RIGHT('00' + convert(varchar(2),MONTH(fecha_pedido)),2) AS mes,
convert(varchar(2),RIGHT('00' + convert(varchar(2),DAY(
fecha_pedido)),2)) AS dia, CONVERT(varchar(10), fecha_pedido, 101)
AS Fecha
FROM dbo.Pedido
32
b. Mapeo
2.7.5. Dim_Cliente
a. Script
b. Mapeo
SELECT cod_cliente, CASE WHEN tipo_cliente = '1' THEN
'Natural' ELSE 'Juridico' END AS tipocliente, razon_social, pais,
ciudadFROMdbo.Cliente
33
34
2.7.6. HECHO_PRODUCTO_PRODUCCION
a. Script
select DISTINCT dimpr.keyprod,dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto,
cantidad_cajas=SUM(prp.cantidad),
cantidad_cajasmeta=SUM(plp.cantidad),
cantidad_latas=SUM(prp.cantidad * dimprod.unidad ),
cantidad_latasdañada=SUM(prp.cantidad_dañada * dimprod.unidad)
from
(
selectplan_produccion.cod_plan,
Detalle_plan.cantidad,Detalle_plan.cod_producto
fromplan_produccioninnerjoindbo.Detalle_planonplan_produccion.cod_pl
an = Detalle_plan.cod_plan
)as plpinnerjoin
( select
Producion.nro_parte,Producion.cod_plan,Producto_produccion.cod_produ
cto,Producto_produccion.cantidad,Producto_produccion.cantidad_dañada,
Producion.fecha
fromdbo.Producto_produccioninnerjoinProduciononProducto_produccion.
nro_parte = Producion.nro_parte
) as prp on plp.cod_plan = prp.cod_plan and plp.cod_producto =
prp.cod_producto
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_prod as dimpr on
dimpr.codparte=prp.nro_parte
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_producto as dimprod on
dimprod.codproducto=prp.cod_producto
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_tiempo as dt on
CONVERT(char(10),dt.fecha,101)=CONVERT(char(10),prp.fecha,101)
group by dimpr.keyprod,dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto
35
b. Mapeo
2.7.7. HECHO_COSTOMP
b. Script
select DISTINCT mp.keymateriaprima,dt.Keytiempo,
costomp=sum(imp.precio_total),
costompestandar= SUM(e.precio_standar*peso_total)
from ingreso_mp as imp inner join Producion as p on
imp.nro_parte = p.nro_parte
inner join Especie as e on imp.cod_especie = e.cod_especie
36
b. Mapeo
2.7.8. HECHO_MATERIAPRIMA
a. Script
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_materiaprima as mp on
imp.num_guia= mp.codmateriaprima
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_tiempo as dt on
dt.fecha=convert(char(10),p.fecha,101)
group by mp.keymateriaprima,dt.Keytiempo
select DISTINCT
dimpr.keyprod,dimmp.keymateriaprima,dt.Keytiempo,toneladasmp
=SUM(imp.peso_total) fromIngreso_mp as imp
inner join Producion as pro on pro.nro_parte=imp.nro_parte
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_prod as dimpr on
dimpr.codparte=imp.nro_parte
37
b. Mapeo
2.7.9. HECHO_DEMANDA_CLIENTE
a. Script
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_materiaprima as dimmp on
dimmp.codmateriaprima=imp.num_guia
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_tiempo as dt on
CONVERT(char(10),dt.fecha,101)=CONVERT(char(10),pro.fecha,
101)
group by dimpr.keyprod,dimmp.keymateriaprima,dt.Keytiempo
select DISTINCT dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto,dimcli.keycliente,
cantidaddemandada=SUM(ped.cantidad),
cantidadvendida = sum(isnull(desp.cantidad,0) )
from Pedido as ped
inner join Producto as prod on prod.cod_producto=ped.cod_producto
left join Despacho as desp on ped.cod_pedido = desp.cod_pedido
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_producto as dimprod on
dimprod.codproducto=ped.cod_producto
38
b. Mapeo
2.8. Estrategia de Poblamiento
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_cliente as dimcli on
dimcli.cod_cliente=ped.cod_cliente
inner join Mart_produccion.dbo.Dim_tiempo as dt on
CONVERT(char(10),dt.fecha,101)=CONVERT(char(10),ped.fecha_pedido,101)
group by dt.Keytiempo,dimprod.keyproducto,dimcli.keycliente
39
Usando la herramienta análisis Services de Visual Basic.net 2008 para el proceso
ETL del SSD
2.9. Poblando Dimensiones y Medidas
40
41
CONTRUCCION DEL CUBO
3. S
42
3.1. Identificación De Orígenes
El origen de datos a usar para la
construcción del cubo es
únicamente la base de datos
Mart_Produccionla cual
contiene las medidas y
dimensiones, así también las
tablas echo seleccionadas, con
las medidas respectivas
43
3.2. Vistas de conexión
3.3. Creación de Cubo
3.3.1. Dimensiones
3.3.2. Tabla Echo
44
45
3.3.3. Reportes obtenibles
a. Indicador de Eficiencia
46
Datos del Indicador de Eficiencia
47
b. Indicador de Producción
48
Datos del Indicador de Producción
49
c. Indicador de Demanda
50
Datos del Indicador de Demanda
51
d. Indicador de Costo MP
52Datos del Indicador de Costos
53
e. Indicador de Rendimiento
54Datos del Indicador de Rendimiento
55