Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g. A lo largo de

Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g. A lo largo de

Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g.
A lo largo de los siguientes documentos trataré de brindar a los interesados un nivel de
habilidades básicas requeridas para implementar efectivamente los productos OBIEE 11g
dentro de entornos empresariales actuales, tratando de cubrir los siguientes aspectos:
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Conceptos básicos de la Inteligencia de Negocios y Data Wharehousing.
Introducción de la interface de usuario de los productos OBIEE 11g.
Arquitectura y Configuración del OBIEE 11g.
Configuración de los componentes del servidor de OBIEE 11g.
Estos documentos estarán dirigidos a todas las personas que pertenezcan a equipos de
implementación de Oracle BI, incluyendo a:
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Analistas de Procesos.
Analistas de Sistemas.
Arquitectos de Soluciones.
Desarrolladores de Metadatos.
Desarrolladores de Aplicaciones.
Administradores de Servidores y Base de Datos.
Iniciemos describiendo cuales son los componentes de la arquitectura de OBI 11g que son
los encargados de gestionar todas las peticiones de cliente, los cuales dividimos en dos
conjuntos de componentes:
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Weblogic Domain (Componentes Java)
o Administration Server.
o Managed Server.
o Java Components.
o Node Manager.
BI Instance (Componentes del Sistema BI)
o OPMN.
o Oracle BI Components and Services.
Estos componentes son manejados a través de varias herramientas tales como: Enterprise
Manager (Fusion Middleware Control), WLS Administration Console y Oracle Process Manager
and Nodes (OPMN).
La ventana siguiente mostramos la consola de administración del Weblogic Server los
cuales manejan los componentes de prueba para poder elaborar estos documentos y tutoriales,
en el mismo se puede observar los servicios ejecutándose: AdminServer y bi_server1.
Cuando se finaliza la instalación del Weblogic y del OBIEE 11g se deben tener
presentes las direcciones URL necesarias para acceder a las consolas, las cuales resumo a
continuación:
Weblogic Server
http://<servidor>:<puerto>/console
Business Intelligence
http://<servidor>:<puerto>/analytics
BI Publisher
http://<servidor>:<puerto>/xmlpserver
Es importante tener en cuenta los puertos que se han configurado en la instalación de
cada uno de estos productos, de manera de poder acceder a cada una de estas herramientas,
para lo cual debemos ejecutar los programas que activan los servicios que permitirán la
ejecución de toda la infraestructura de administración y manejo del BI.
La interfaz de Usuario del Oracle Business Intelligence.
OBI User Interface es una aplicación intuitiva de autogestión que permite a los usuarios
acceder al contenido analítico mediante una solución OBI, cuyas funcionalidad permiten la
creación de:
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Análisis Ad-hoc
Cuadros de Mando Interactivos (Dashboards).
Publicador de Reportes (BI Publisher)
Gestión de Indicadores de Rendimiento (KPI, Dashboards)
Los Dashboards o “Cuadros de Mando” son páginas utilizadas en OBI para mostrar los
resultados de uno o más análisis registrados en el catálogo del repositorio de datos. Las
mismas pueden ser creadas por usuarios de OBI o Desarrolladores de Aplicaciones que
pueden ser compartidas en grupos comunes de usuarios. Para acceder a los Cuadros de
Mando Inteligentes (Intelligence Dashboards) se debe realizar a través de la URL
http://<servidor>:<puerto>/analytics registrando su información de acceso.
Es momento de conversar sobre el Modelamiento Dimensional y entender los tipos de
estructura de datos: Transaccional y Analítico. Los sistemas transaccionales o comúnmente
llamados OLTP (online Transactional Processing) son típicamente aplicaciones con una intensa
actividad transaccional de I/O, almacenando y organizando la data para un alto rendimiento y
rápidas respuestas cuyo modelo es optimizado para inserción, modificación y eliminación de
datos usando esquemas normalizados aprovechando sus múltiples relaciones. En cambio los
sistemas analíticos o comúnmente llamados OLAP (Online Analytical Processing) son
aplicaciones con una intensa actividad de consultas, el almacenamiento y organización de la
información es optimizada para el manejo complejo de consultas que involucre cantidades de
data considerables. Los modelos son optimizados para el rápido procesamiento de consultas,
agrupaciones y ordenamientos y se basan en estructuras de-normalizadas con redundancia de
la información requiriendo menos relaciones para la captura.
Con lo anterior podemos definir que es un Data Warehouse, y podemos decir simplemente
que un DW es una copia de información transaccional específicamente estructurada consultas
y reportes, consolidando la data desde múltiples orígenes minimizando la inconsistencia de la
información proveyendo una simple versión de la realidad empleando técnicas denominada
Modelamiento Dimensional.
El Modelamiento Dimensional es la base fundamental del Data Warehouse y es una técnica
de organización lógica de la data de una manera que ayude a los usuarios a entenderla. La
información es separada en hechos y dimensiones (Facts and Dimensions), en donde los
usuarios ven los hechos con cualquier combinación de las dimensiones permitiéndoles
responder a preguntas tales como “Muéstrame X por Y y por Z”, ejemplo: Muéstrame las
Ventas por Producto por Mes.
Habiendo conversado sobre el Modelamiento Dimensional y mencionar las diferencias
principales entre los esquemas Transaccionales y Analíticos definiremos los equemas que
normalmente se emplean dentro de los modelos de Inteligencia de Negocios:
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Esquema Estrella.
Esquema Copo de Nieve (Snowflake)
El Esquema Estrella nos permiten organizar la información en una tabla central de
Medidas o Hechos (Fact Table) alrededor de una o muchas tablas de Dimensión, donde cada
fila de las tablas de dimensión tiene varias filas en la tabla de Medida o Hecho. Las tablas de
Dimensión no tienen relación directa con el resto de tablas de Dimensión.
Tabla de Hechos o Medidas: es la tabla principal dentro de un Modelo Dimensional
que contienen medidas o métricas del negocio clasificadas básicamente con las claves
foráneas de las tablas de Dimensión donde normalmente almacena información
numérica.
Tabla de Dimensión: son tablas que contienen atributos que describen el negocio que
pueden tener a su vez un conjunto de atributos descriptivos, las mismas deben contener
una clave primaria que identifica inequívocamente a cada atributo.
El Esquema Copo de Nieve tiene los mismos tipos de relaciones que el Esquema Estrella,
pero puede incluir relaciones entre las tablas de Dimensión
Típicamente dentro de los modelos de Data WareHouse pueden incluir varios tipos de
tablas que pueden almacenar diferente informacion, entre las que nombramos:
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Hechos (Fact)
Hechos Agregados (Aggregate Fact)
Dimensiones
Mini Dimensiones
Sub-Conjunto de Dimensiones
Tabla de Jerarquías.
En este documento hemos tratado las diferencias entre Base de Datos OLTP y OLAP, las
necesidades y las características del Data Warehouse asi como el Modelamiento Dimensional
utilizado dentro de los Data Warehouse, vimos también los componentes de los Esquemas
Estrella y Copo de Nieve y los diferentes tipos de tablas que pueden incluirse dentro de los
ambientes de Data Warehouse.
En el próximo documento estaremos trabajando ya con las herramientas de OBIEE 11g para la
creación de los repositorios de datos que estaremos empleando posteriormente para diseñar
los reportes interactivos o cuadros de mando (Dashboard).
Ing. Francisco J. Fernandes S.
EBS Consulting Group, C.A.