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• DAPHNE JESSICA PAREJAS DE LA CRUZ

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“AÑO DE LA LUCHA CONTRA LA CORRUPCION Y LA IMPUNIDAD” UNIVERSIDAD NACIONAL DE HUANCAVELICA CIENCIAS Y EMPRESARIALES ESCUELA PROFESIONAL ADMINISTRACIÓN

TEMA:

BASE DE DATOS MULTIDIMENSIONAL ⮚ CATEDRA: Tecnologías de Información y Comunicación ⮚ CATEDRATICO: Wilfredo Fredy Paco Huamani ⮚ INTEGRANTES: o o o o o

PAREJAS DE LA CRUZ, Daphne Jessica PAYTAN PARI, Nelida POCOMO RAMOS, Kandy La Rosa QUISPE GARCIA, Miriam VALENZUELA PAITAN, Geraldhine Katherine

⮚ CICLO: I

HUANCAVELICA – PERÚ 2019

DEDICATORIA Dedicamos este trabajo principalmente a Dios, por habernos dado la vida y permitirnos haber llegado hasta este momento tan importante. A nuestros padres, amigos incondicionales por la ayuda desinteresada brindada en cada obstáculo que se presentó. Y a todas las personas que de una u otra manera siempre nos han apoyado.

INDICE GENERAL INTRODUCCION

1

I. CONCEPTO

2

1.1 CUBOS E HIPERCUBOS

2

1.2 DIMENSIONES

3

1.3 VARIABLES

3

II. CARACTERISTICAS

3

2.1 DIFERERENCIAS ENTRE BASE DE DATOS RELACIONAL Y MULTIDIMENSIONAL

4

III. TIPOS

5

3.1 MOLAP

5

3.2 ROLAP

5

3.3 HOLAP

5

IV. VENTAJAS

6

V. DESVENTAJAS

6

VI. CONCLUSION

7

VII. BIBLIOGRAFIA

7

INTRODUCCIÓN Las bases de datos son el producto de la necesidad humana de almacenar la información, es decir, de preservarla contra el tiempo y el deterioro, para poder acudir a ella posteriormente. En ese sentido, la aparición de la electrónica y la computación brindó un elemento digital indispensable para almacenar enormes cantidades de datos en espacios limitados. En la conformación de una base de datos se pueden seguir diferentes modelos y paradigmas, cada uno dotado de características, ventajas y dificultades, haciendo énfasis en su estructura organizacional, su jerarquía, su capacidad de transmisión o de interrelación, etc. Esto se conoce como modelos de base de datos y permite el diseño y la implementación de algoritmos y otros mecanismos lógicos de gestión. El modelo de base de datos multidimensional es muy popular cuando hablamos de Business Intelligence (inteligencia de negocios). Permite a una empresa llevar a cabo análisis estratégico en profundidad teniendo en cuenta una gran variedad de factores que afectan a la empresa.

Modelo de Base de Datos Multidimensional

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I.

CONCEPTO:  Una base de datos multidimensional (MDB) tipo de base de datos optimizada para Data Warehouse que se utilizan principalmente para crear aplicaciones OLAP, una tecnología asociada al acceso y análisis de datos en línea. Busca la mejor manera de emplear el DATA warehouse (almacén de datos) y OLAP (aplicaciones de procesamiento analítico en línea). Suelen crearse usando base de datos relacionales, la diferencia es una base datos relacional se accede con un lenguaje de consulta estructurado, en una base datos multidimensional se le permite al usuario hacer preguntas relacionadas a resumir operaciones y tendencias de negocios.  La base de datos multidimensional es una parte integral de OLAP.  Son bases de datos ideadas para desarrollar aplicaciones muy concretas, como creación de Cubos OLAP. Básicamente no se diferencian demasiado de las bases de datos relacionales (una tabla en una base de datos relacional podría serlo también en una base de datos multidimensional), la diferencia está más bien a nivel conceptual; en las bases de datos multidimensionales los campos o atributos de una tabla pueden ser de dos tipos, o bien representan dimensiones de la tabla, o bien representan métricas que se desean estudiar.

1.1.

CUBOS E HIPERCUBOS DE DATOS: Los cubos de información o cubos OLAP funcionan como los cubos de rompecabezas en los juegos, en el juego se trata de armar los colores y en el data warehouse se trata de organizar los datos por tablas o relaciones; los primeros (el juego) tienen 3 dimensiones, los cubos OLAP tienen un número indefinido de dimensiones, razón por la cual también reciben el nombre de hipercubos. Un cubo OLAP contendrá datos de una determinada variable que se desea analizar, proporcionando una vista lógica de los datos provistos por el sistema de información hacia el data warehouse, esta vista estará dispuesta según unas dimensiones y podrá contener información calculada. El análisis de los datos está basado en las dimensiones del hipercubo, por lo tanto, se trata de un análisis multidimensional

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1.2.

DIMENSIONES: Las dimensiones de un cubo son atributos relativos a las variables, son las perspectivas de análisis de las variables (forman parte de la tabla de dimensiones). Son catálogos de información complementaria necesaria para la presentación de los datos a los usuarios, como, por ejemplo: descripciones, nombres, zonas, rangos de tiempo, etc. Es decir, la información general complementaria a cada uno de los registros de la tabla de hechos.

1.3.

VARIABLES: También llamadas “indicadores de gestión”, son los datos que están siendo analizados. Forman parte de la tabla de hechos. Más formalmente, las variables representan algún aspecto cuantificable o medible de los objetos o eventos a analizar. Normalmente, las variables son representadas por valores detallados y numéricos para cada instancia del objeto o evento medido. En forma contraria, las dimensiones son atributos relativos a las variables, y son utilizadas para indexar, ordenar, agrupar o abreviar los valores de las mismas. Las dimensiones poseen una granularidad menor, tomando como valores un conjunto de elementos menor que el de las variables; ejemplos de dimensiones podrían ser: “productos”, “localidades” (o zonas), “el tiempo” (medido en días, horas.

II.

CARACTERÍSTICAS:  Son vistos como cubos los cuales consisten en categoría descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas).  Está diseñado para resolver consultas complejas en tiempo real  En este modelo los datos son vistos como cubos los cuales consisten en categoría descriptivas (dimensiones) y valores cuantitativos (medidas).  Es un modelo multidimensional de datos, que simplifica a los usuarios realizar consultas complejas, arreglar datos en un reporte, cambiar de datos resumidos a datos detallados etc.  Son vectores en los cuales se dispone la información, y gracias a esta ordenada jerarquía es posible llevar a cabo un análisis rápido de los datos.

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 Se basan en la creación de aplicaciones OLAP y pueden verse como bases de datos contenidos en una sola tabla.  En las tablas multivaluadas se almacenan registros referidos bien a las dimensiones de la misma o a las métricas que se desean analizar, adoptando un campo o columna por cada dimensión y otro campo por cada métrica o hecho.  Las tablas del modelo multidimensional se asimilan a un hipercubo o, si usamos herramientas OLAP, a un cubo OLAP. En ambos casos, las dimensiones de los cubos se corresponden con la de la tabla y el valor almacenado en cada celda equivale al de la métrica.

2.1.

Diferencias entre base de datos Relacional y multidimensional

BASE DE DATOS

BASE DE DATOS

MULTIDIMENSIONAL:

RELACIONAL:

ORGANIZACIÓN DE

Matriz de datos

DATOS

multidimensional, celdas, dimensiones, tablas de

Tablas.

hechos. NIVEL DE DATOS

Datos detallados y datos agregados.

OPERACIONES TÍPICAS

Datos detallados.

Análisis.

Actualizaciones (updates).

MDX

SQL.

Bajo.

Grande.

RENDIMIENTO

Bueno.

Débil.

FLEXIBILIDAD

Baja.

Alta.

Alto.

Bajo.

ESCALABILIDAD

Baja.

Alta.

ALCANCE DEL DISEÑO

Limitado

Muy grande.

ACCESO A DATOS

Soporta acceso directo a los

Permite el acceso indirecto

datos.

a los datos.

LENGUAJE PARA QUERYS USO DE ESPACIO EN DISCO

TIEMPO DE PROCESAMIENTO DE DATOS

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III.

TIPOS: 3.1.

MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing): Almacena los datos en un cubo. El objetivo de esta base de datos es precalcular todos los cruces posibles para así restituir los datos lo más rápidamente posible. Presenta ciertas ventajas, pero también algunos inconvenientes que deben de considerarse. En cuanto a las ventajas, cabe citar la ganancia de tiempo que se obtiene en la restitución de datos, ya que esta, se realiza de manera instantánea. Sin embargo, en lo que se refiere a los inconvenientes, debe considerarse que MOLAP es bastante costosa, ya que para su utilización se requieren licencias, y el desarrollo de los cubos requiere también elevados costes económicos.

3.2.

ROLAP (Relational Online Analytical Processing): obtiene los datos a través de tablas relacionales, lo que permite resolver solicitudes complejas y extensas. Sin embargo, los resultados no se almacenan, por lo que cada vez que el usuario necesite consultar los resultados, deberá relanzar la solicitud. A diferencia con MOLAP, como principal ventaja, ROLAP presenta un bajo coste ya que utiliza recursos ya existentes. Sin embargo, contrario nuevamente a MOLAP, ROLAP presenta un mayor tiempo de espera de respuesta.

3.3.

HOLAP (Hybrid Online Analytical Processing): utiliza los dos sistemas anteriormente explicados, MOLAP y ROLAP. Es decir, HOLAP permite al usuario acceder al informe de datos de un cubo, pero también se tiene acceso a un segundo informe más detallado que contiene los datos provenientes de las tablas. Las principales ventajas de la base de datos multidimensional HOLAP son, en primer lugar, que requiere una menor inversión y por tanto tiene un menor coste que la base MOLAP. Además, el tiempo de respuesta es rápido. Sin embargo, HOLAP no está extenso de inconvenientes, y de entre ellos, cabe mencionar la imposibilidad de utilizar esta base de datos en el caso de que los datos presenten un alto grado de complejidad, o que presenten un elevado número de datos cruzados.

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IV.

VENTAJAS

 Tiene acceso a grandes cantidades de información.  Analiza las relaciones entre muchos tipos de elementos empresariales.  Involucra datos agregados.  Compra datos agregados a través de periodos jerárquicos.  Presentan los datos en diferentes perspectivas.  Involucran cálculos complejos entre elementos de datos.  Pueden responder rápidamente a usuarios.  Utiliza un espacio en disco menor porque está comprimido y no utiliza

la indexación para buscar datos.  Tiene mejores prestaciones sirviendo necesidades al usuario ya que los datos

agregados son precalculados y el formato de almacenamiento reduce el número de operaciones de entrada y salida.  Garantiza un rendimiento superior porque se modelan teniendo en cuenta

sólo los requisitos de un solo grupo de usuarios.  Soporta un acceso, directo, eficiente y rápido a los datos.

V.

DESVENTAJAS: A pesar de las grandes ventajas que presenta este tipo de bases de datos multidimensional que incluye cubos OLAP, la cual permite obtener mayor rapidez en las consultas y en el procesamiento de la información, lo cierto es que su falla reside en la imposibilidad de realizar cambios en su estructura.  Debido a su forma de funcionamiento y almacenamiento de la información,

cuando los usuarios requieren realizar modificaciones en la estructura de este tipo de base de datos, deben diseñar el cubo OLAP, sin posibilidades de poder utilizar la estructura en la que se trabajó hasta el momento.  El tiempo de procesamiento de los datos es alto ya que los datos agregados

deben recalcularse cuando se actualizan las fuentes de datos operacionales.  La escalabilidad disminuye a medida que aumenta el número de dimensiones

o cuando la base de datos es muy grande.  La flexibilidad de una base de datos multidimensional es muy baja.

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 El alcance del diseño es limitado, por lo tanto, a medida que aumenta el

número de grupos de usuarios cuyos requerimientos deben ser tomados en cuenta, el modelo corre el riesgo de fallar.

VI.

CONCLUSIÓN: En conclusión, la finalidad principal de las bases de datos multidimensional es reagrupar, organizar y ordenar informaciones o datos, que provienen de fuentes diversas, para así almacenarlas y realizar un análisis de la información lo más rápidamente posible. Además, existen diferentes tipos de bases de datos multidimensionales, y cada una presenta diferentes ventajas e inconvenientes que deben de ser valorados a la hora de realizar la elección pertinente según las necesidades de cada proyecto. Cómo se puede ver en los datos anteriores, la base de datos multidimensional almacena tanto datos detallados como datos agregados en un formato de matriz multidimensional que se utiliza especialmente para aplicaciones de análisis de datos.

VII.

BIBLIOGRAFIA  https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/rol-de-la-base-de-

datos-multidimensional-en-las-organizaciones-modernas  https://blog.powerdata.es/el-valor-de-la-gestion-de-datos/bid/406542/qu-son-

las-bases-de-datos-multidimensionales  https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Base-de-datos-

multidimensional-MDB  https://es.scribd.com/doc/97737027/Base-de-Datos-Multidimensional  https://blog.es.logicalis.com/analytics/base-de-datos-multidimensional-

respuesta-a-las-cuestiones-mas-complejas-del-e-commerce  http://lupitaavilalira.blogspot.com/2018/03/basede-datos-multidimensional-

mdb-una_22.html  https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Base-de-datos-

multidimensional-MDB  https://www.informaticaparatunegocio.com/blog/introduccion-al-concepto-

base-datos-multidimensional/  https://concepto.de/base-de-datos/

Modelo de Base de Datos Multidimensional

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