Configurar Los Servicios de Inteligencia de Negocios

CONFIGURAR LOS SERVICIOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS YENNY PAOLA MARTÍNEZ ACERO

ESPECIALIZACIÓN TECNOLÓGICA EN BASE DE DATOS SENA

CONFIGURAR LOS SERVICIOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Establecer la configuración del sistema manejador de base de datos, la base de datos, los servicios, el sistema operativo, los aplicativos y dispositivos, para garantizar un desempeño acorde con los niveles de servicio establecidos.

Configuración inicial base de datos.

El comportamiento de PostgreSQL en nuestro sistema se puede controlar con tres ficheros de configuración que se encuentran en el directorio de datos donde inicializamos nuestro clúster PostgreSQL (En nuestro caso /var/pgsql/data). Estos tres

ficheros son:

pg_hba.conf: Este fichero se utiliza para definir los diferentes tipos de accesos que un usuario tiene en el clúster.

pg_ident.conf: Este fichero se utiliza para definir la información necesaria en el caso que utilicemos un acceso del tipo ident en pg_hba.conf.

postgresql.conf: En este fichero podemos cambiar todos los parámetros de configuración que afectan al funcionamiento y al comportamiento de PostgreSQL en nuestra máquina.

Configuración del servicio.

Para que inicie en el arranque y se detenga al apagar. En /etc/rc.conf.local agregue:

pg_ctl_flags="start \ -D /var/postgresql/data -l /var/postgresql/logfile \ -o '-D /var/postgresql/data'" y en el mismo archivo en la línea donde se

define pkg_scripts agregue postgresql, así un computador donde estén configuradas las particiones cifradas, respaldo cifrado y los servicios httpd, cupsd dirá:

pkg_scripts="cron montaencres montaencpos postgresql httpd cupsd"

Antes de reiniciar PostgreSQL asegúrese de crear el directorio:

# mkdir /var/www/tmp # chmod a+w /var/www/tmp # chmod +t /var/www/tmp

También tenga en cuenta que las diversas herramientas reciben como parámetro adicional -h ruta. Por ejemplo si ejecuta Apache con chroot en /var/www/ puede tener



configurado su directorio para sockets en /var/www/tmp, en ese caso puede iniciar psql con la base prueba usando:

psql -h /var/www/tmp prueba Configuración en cuanto al sistema operativo. Sistema Operativo en el que se instalará el SGBD es Windows 2003 Server. Otros Requerimientos de Software:

Equipo Servidor

Sistemas Operativos

Sistema Operativo Windows 2003 Server o superior Linux (kernel 2.6)

Manejadores de Base de Datos

PostgreSQL Versión 8.1 Microsoft SQL Server 2003 o superior

Paquete de Aplicaciones

Ambas aplicaciones son opcionales si se desea visualizar los documentos en PDF:

Open Office 2.3. Pdftk (herramienta para manipulación de archivos pdf, provista por Focus).

Equipo Cliente

Sistema Operativo

Microsoft Windows Xp Windows 7. Linux (kernel 2.6)

Browser

Microsoft Internet Explorer 8 Mozilla Firefox ver. 3.0

Paquete de Aplicaciones

Open Office 2.3 MS Office 2007 (Word, Excel, PowerPoint). Visualizadores de otras aplicaciones necesarias. (Microsoft Project, Visio, etc.).



Adobe reader 7 o superior Jdk 1.6 , JVM y JRE

Configuración en cuanto aplicativos.

Aplicación cliente: Esta es la aplicación cliente que utiliza PostgreSQL como

administrador de bases de datos. La conexión puede ocurrir vía TCP/IP ó sockets

locales.

Demonio postmaster: Este es el proceso principal de PostgreSQL. Es el

encargado de escuchar por un puerto/socket por conexiones entrantes de

clientes. También es el encargado de crear los procesos hijos que se encargaran

de autentificar estas peticiones, gestionar las consultas y mandar los resultados

a las aplicaciones clientes

Ficheros de configuración: Los 3 ficheros principales de configuración utilizados

por PostgreSQL, postgresql.conf, pg_hba.conf y pg_ident.conf

Procesos hijos postgres: Procesos hijos que se encargan de autentificar a los

clientes, de gestionar las consultas y mandar los resultados a las aplicaciones

clientes



PostgreSQL share buffer cache: Memoria compartida usada por PostgreSQL para

almacenar datos en caché.

Write-Ahead Log (WAL): Componente del sistema encargado de asegurar la

integridad de los datos (recuperación de tipo REDO)

Kernel disk buffer cache: Caché de disco del sistema operativo

Disco: Disco físico donde se almacenan los datos y toda la información necesaria

para que PostgreSQL funcione

Configuración en cuanto a Dispositivos en uso.

Aplicación de dos niveles sencilla

usr: puerta de enlace de entrada.

srv: servidor Web con contenido activo (por ejemplo, scripts de CGI).

dbase: dispositivo de base de datos PostgreSQL.

Las solicitudes de cliente llegan en la puerta de enlace usr. La puerta de enlace reenvía

las solicitudes al servidor Web, el cual sirve la solicitud. Cuando el script (por ejemplo,

Perl o PHP) en srv tiene que acceder a datos de acceso persistentes, usa el dispositivo

dbase a través del terminal db.

En este ejemplo, la base de datos utilizada con dbase no es de sólo lectura y muchos

usuarios pueden acceder a ella a través de srv para ejecutar consultas sencillas. Por

ello, dbase se configura para utilizar 256 MB de memoria. Además, la base de datos no

conserva archivos de registro de errores de base de datos (el terminal de registros no

está conectado).

Ejemplo de configuración de las propiedades:

Nombre de la

propiedad

Valor Notes

auto_create yes Crear la base de datos si el volumen de datos está

vacío.

read_only no La base de datos no es de sólo lectura, se puede

modificar.

query_complexity simple Normalmente, los usuarios ejecutan consultas

simples.

sync_on_write yes Esperar a que las actualizaciones de la base de datos

se escriban físicamente en el disco.

Aplicación de dos niveles escalable



Dispositivos en uso:

usr: puerta de enlace de entrada para solicitudes de usuario. webs: equilibrador de carga Web para solicitudes de usuario srv1, srv2: servidores Web con contenido activo (por ejemplo, scripts de CGI). config: almacenamiento de contenido de servidor Web. dbase: dispositivo de base de datos PostgreSQL. logs: almacenamiento de archivos de registro de errores de bases de datos y

Web. maint: puerta de enlace de entrada para acceso de mantenimiento. admin: servidor Linux genérico utilizado por el administrador. gway: puerta de enlace de red para acceso del administrador a Internet.

log: puerta de enlace de entrada para acceso al registro de errores de base de datos.

Las solicitudes de cliente llegan en la puerta de enlace usr. La puerta de enlace reenvía las solicitudes al equilibrador de carga webs, el cual las dirige a uno de los servidores Web: srv1 o srv2. Cuando los scripts (por ejemplo, Perl o PHP) en los servidores Web tienen que acceder a datos persistentes, usan el dispositivo dbase a través de sus terminales db.

La base de datos dbase escribe su registro de errores en el dispositivo de registros a través del terminal de registro. Además, un administrador puede iniciar sesión a través de la puerta de enlace de registro al dispositivo de registros y consultar los archivos de registro de error de base de datos (así como los archivos de registro del servidor Web).

Adicionalmente, un administrador puede iniciar sesión sobre SSH a través de la puerta de enlace de mantenimiento al servidor admin. Desde el servidor admin, el administrador puede acceder a la base de datos dbase para obtener estadísticas o cambiar el esquema de la base de datos. El servidor admin puede acceder a Internet a través de la puerta de enlace gway para, por ejemplo, descargar una versión más reciente de bibliotecas o el esquema de la base de datos.

En este ejemplo, la base de datos utilizada con dbase no es de sólo lectura y muchos usuarios pueden acceder a ella a través de los servidores Web ejecutando consultas sencillas. Por ello, dbase se configura para utilizar 256 MB de memoria. Además, la base de datos está configurada para conservar una semana de archivos de registro, uno por día (después de cada semana los archivos de registro se sobrescriben).

Ejemplo de configuración de las propiedades:

Nombre de la

propiedad Valor Notes

auto_create yes Crear la base de datos si el volumen de datos está vacío.

read_only No La base de datos no es de sólo lectura, se puede modificar.

query_complexity simple Normalmente, los usuarios ejecutan consultas simples.



sync_on_write yes Esperar a que las actualizaciones de la base de datos se

escriban físicamente en el disco.

log_filename dblog.%a Nombre del archivo de registro de errores que se almacenará

en el volumen de datos de registros: uno por día.

log_age 1440 Cada archivo de registro corresponde a un día, por ejemplo

dblog.Mon.

log_level error Nivel de registro de errores.

Depuración de aplicaciones de base de datos

PGSQL muestra propiedades para permitir depurar una base de datos mediante el

archivo de registro parametrizado (log_filename). Por ejemplo, esto es útil cuando es necesario hacer un seguimiento de declaraciones SQL, consultar cuánto tiempo se tarda en ejecutar declaraciones SQL, consultar por qué falla una declaración SQL, etc. La

información de depuración incluye:

Información de depuración estándar que muestra PostgreSQL.

Estadísticas de procesamiento y ejecución de declaraciones SQL (útil para consultas).

Estadísticas de PostgreSQL sobre comandos SQL, acceso de nivel de fila a bases de

datos, etc.

Conexiones y desconexiones del usuario.

Normalmente, para depurar una base de datos se configuran las propiedades siguientes:

Nombre de la

propiedad Valor Notes

log_level debug Depuración del nivel de registro.

log_cmd_stats Yes Las estadísticas de los comandos SQL (tiempos,

procesamiento, ejecución, etc.).

Analizar los conceptos esenciales acerca de: * Sistemas de inteligencia de negocios y su ciclo de vida. * Arquitectura de una bodega de datos y sus partes interconectadas. * Diseño y construcción de cubos de datos. Sistemas de inteligencia de negocios y su ciclo de vida. Cada día son más las organizaciones alrededor del mundo, que establecen estrategias y asumen posiciones privilegiadas en el sector debido a la toma de decisiones de apoyados en Sistemas de Inteligencia de Negocios.



La generación de conocimiento asegura una mejor gestión de los procesos en las organizaciones, la cadena de valor que adquieren los datos durante su recorrido por la organización sólo es posible si se tienen adecuadamente estructuradas las actividades que hacen posible contar con soluciones de Inteligencia de Negocios (BI). No solo intuición para que el negocio crezca Necesidad de los datos de todas las funciones del negocio Necesidad de almacenar y relacionar los datos para obtener información Definición de base de datos. Una colección de datos relacionados, y una descripción de estos datos, diseñados para cumplir con las necesidades de información de una organización.



Entrega de Información

Consultas y Reportes Tablero instrumentos (dashboard) Distribución información (autom.) Manejo de eventos Integración con otras herramientas de cálculo (Ej: Excel)

Facilidades de Análisis Análisis multidimensional (OLAP) Cálculos y Modelamiento (What-if) Análisis avanzado y Minería Visualización avanzada

Plataforma para Desarrollo e Integración ETL – DQ – Seguridad – Metadata

Una pieza fundamental de un sistema de inteligencia de negocios es la bodega de datos, ya que proporciona el repositorio principal de la cual se van a extraer la materia prima para la ejecución de los procesos de análisis para apoyar la toma de decisiones. El objetivo de construir una bodega es centralizar y resumir (agregación) la gran variedad de datos e información.

Arquitectura particular para almacenar datos cuyo diseño no está preparado para soportar el proceso transaccional

Contiene información histórica de la empresa para permitir análisis de su evolución

Estructurada para optimizar consultas, y las actualizaciones se hacen fuera de línea



Se apoyan en tres procesos de organización de alto nivel:

Operaciones del negocio: Se refiere a las transacciones cotidianas diarias del negocio.

La inteligencia de negocio: se refiere a la búsqueda de una mejor comprensión de la compañía de sus productos, y sus clientes.

La gerencia de negocio: es la función en la cual el conocimiento nuevo y las acciones determinadas en la inteligencia del negocio se institucionalizan y se introducen en las operaciones diarias del negocio.

Función:

Una Bodega de Datos debe entregar la información correcta a la gente indicada en el momento adecuado en el formato correcto

Da respuesta a las necesidades de usuarios conocedores, utilizando Sistemas de Soporte en la decisión (DSS), Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas y reportes

Los usuarios finales pueden hacer consultas sobre sus Bodegas de Datos sin tocar o afectar la operación del sistema

La estructura Organizacional de la bodega permite identificar 3 elementos esenciales:



1. Orígenes de Datos. Corresponde a las fuentes que suministran los datos que conformaran la bodega y permitirán la generación de información asociada a la filosofía organizacional. Sistemas propios Orígenes externos 2. Área de almacenamiento. La información contenida en la bodega en su mayoría debe estar desnormalizada, para agilizar el tiempo de procesamiento de las consultas, ya que se requiere manejar grandes volúmenes de datos derivados y la realización de cálculos a diferentes niveles. Modelos de datos dimensionales Esquema en Estrella

Esquema Copo de Nieve



Esquema Constelación

Cubos OLAP –OnLine Analytical Processing



3. Herramientas de acceso a datos. Una vez se tengan almacenados los datos, es necesario procesarlos para que se conviertan en conocimiento y apoyen la toma de decisiones. Estas herramientas pueden categorizarse de acuerdo con la complejidad de su uso o la manera en que presenta la información. Reportes, Informes y Herramientas Dashboard. Aquí se presentan los datos para que el usuario visualice la información en un alto nivel, establece Herramientas para la generación de consultas e informes con interfaz gráfica, las cuales a través de asistentes facilitan la realización de peticiones complejas. Minería de Datos. La minería de datos busca que a partir de los datos almacenados se pueden extraer patrones que permitan convertir estos datos en Inteligencia de Negocios (BI), para lo cual existen en el mercado infinidad de soluciones de software que proporcionan ventajas competitivas a las organizaciones. Sistemas de Soporte a las Decisiones. Un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) es una herramienta de Inteligencia de Negocios que permite acceder a los datos para su análisis y proyección como información importante para cualquier organización. Dentro de las características asociadas a estas herramientas se encuentran:

Generación de informes dinámicos y flexibles, ya que permiten ser modificados. Facilidad de utilización para los usuarios. Segmentación de información por perfil de usuario. Tiempos de respuesta óptimos. Integración con los demás sistemas de la compañía.

Dentro de las herramientas DSS se encuentran: Sistemas de información gerencial (MIS, Management Information Systems):

provee soporte a tareas organizacionales relacionadas con aplicaciones CRM/ERP.

Sistemas de información ejecutiva (EIS, Executive Information System): provee acceso sencillo a información interna y externa relevante para alcanzar las metas, especializado en el presentar el estado diario de la organización a través de indicadores clave.

CICLO DE VIDA DE UN SISTEMA DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS



1. Definición del proyecto

Asegurar la factibilidad del proyecto Alcance preliminar del proyecto Justificación de negocio

2. Planeación del proyecto Establecer la identidad del proyecto Recursos del proyecto Plan del proyecto

3. Gerencia del proyecto Reunión de lanzamiento (Kick-Off) Monitorear el estado del proyecto Actualización y documentación del Plan del Proyecto Manejo del alcance Plan de comunicaciones



Arquitectura de una bodega de datos y sus partes interconectadas.

Diseño y construcción de cubos de datos.

1. Identificar los objetivos del Negocio 2. Determinar los objetivos de cada una de las dependencias de la alcaldía. 3. Estructura los modelos lógicos para construir los cubos que se considera

puede dar respuesta a las situaciones planteadas 4. Generar el diseño de la bodega de la base de datos 5. Construir un cubo de acuerdo al diseño generado. 6. Presentar los datos resultantes a través de una tabla dinámica de Excel,

con el fin de generar diferentes vistas y reportes a través de filtros y tablas dinámicas.



Caso de Estudio No.2 “Inteligencia de Negocios aplicada a las Secretarías de la Alcaldía de San Antonio del SENA”

Objetivo General. Implementar un cubo que resuelva por lo menos dos de las situaciones presentadas en el caso de estudio “INTELIGENCIA DE NEGOCIOS APLICADA A LAS SECRETARÍAS DE LA ALCALDÍA SAN ANTONIO DEL SENA”. Específicos

1. Identificar las necesidades del modelo de negocio de acuerdo con los requerimientos planteados en el caso de estudio.

Aún con la inclusión de nuevas tecnologías en el área de sistemas de la alcaldía de San Antonio del SENA, se presentan problemas relacionados con la gestión de la información y convergencia de datos (labor realizada por cada una de las secretarías) que dificultan los procesos de análisis y toma de decisiones derivados de éstos. Debido a los problemas de fidelidad en los datos suministrados por cada una de las secretarías el mes anterior, los informes derivados de éstos y presentados por el Señor Alcalde en el último Consejo de Gobierno, no brindaron un nivel de confianza aceptable y dejaron en evidencia la necesidad inmediata de implementar soluciones con el fin de obtener datos precisos y confiables que soporten los nuevos proyectos. Consciente de esta necesidad, el Alcalde y su equipo de asesores considera hacer lo necesario para disponer en el próximo consejo de gobierno de información coherente que les permita visualizar en forma clara y precisa la relación entre los acontecimientos registrados por las diferentes secretarías. De esta forma el Alcalde podrá tomar mejores decisiones con respecto a su plan de gobierno. Analizar mes a mes la relación directa entre las personas que han participado en los eventos deportivos y las atenciones que especialistas realizaron a esas mismas personas a través de consultas en las EPS’s. Determinar si hay relación entre quienes asisten a un evento de la secretaría de recreación y deportes y quienes son atendidos en unidades de urgencias. Se debe tener en cuenta: el mes, el rango de edad y el tipo de evento realizado. Nos concentraremos en las bases de datos de las Secretarías de: Salud y la de Recreación y Deportes.

2. Realizar la descripción cuantitativa y cualitativa de los datos de los sistemas de fuentes planteados en el caso de estudio.

Se recolectaron los datos desde las fuentes y se analizó su calidad, cualidades y cantidades.

Secretaría de Salud. La vigilancia de la salud pública, el registro de los prestadores de servicios de salud, la gestión de la prestación de los servicios de salud, la promoción de



planes, programas, estrategias y proyectos en salud para el desarrollo del sector y del sistema general de seguridad social. La vigilancia y control del cumplimiento de las políticas y normas técnicas, científicas y administrativas que expida el Ministerio de la Protección Social. La supervisión y control de los recursos del sector salud para un buen recaudo y aplicación. La implementación y actualización de la operación del Sistema Integral de Información en Salud para reportar la información a las instancias correspondientes. La actualización de este sistema se realiza con registros provenientes de documentos y planillas en Microsoft Excel que llegan desde los diferentes establecimientos de salud que se encuentran tanto en el área urbana como rural; el número de registros diarios es en promedio 100. Se cuenta con 15 equipos de cómputo entre computadores de escritorio y equipos portátiles, los cuales tienen acceso a internet. Base de datos Sec. Salud Tablas

Secretaría de Recreación y deportes. En esta dependencia laboran 10 funcionarios, los cuales tienen a su cargo: La ejecución de programas destinados al aprovechamiento del tiempo libre por medio de prácticas deportivas, actividades recreativas y eventos culturales en espacios adecuados. La elaboración de estudios para identificar los problemas y necesidades del Municipio en el campo deportivo, recreativo y cultural con el fin de formular planes y proyectos que respondan a esas demandas.



El desarrollo de programas para vigilar y supervisar la correcta administración y funcionamiento de los escenarios deportivos, recreativos y culturales. La promoción, elaboración y ejecución de programas orientados a conservar los valores de la cultura local, así como la formación y el apoyo integral a los deportistas. Integradas en una red local se encuentran 8 computadoras de escritorio con sistema operativo Windows XP Base de datos Sec. Recreación y deporte. Tablas

3. Establecer las dimensiones, métricas y tablas de hechos necesarios para la

construcción del cubo. Tabla de hechos: la siguiente tabla contiene información de todas las personas atendidas en las unidades médicas y relacionadas con los eventos deportivos: Los atributos de la tabla de hechos se pueden señalar las tabulaciones cruzadas de los atributos de métricas y dimensión

Dimensión Tablas Campos

D_paciente persona Id_persona, nombre, apellido

D_participante D_participante codPar, idPar, nomPar, apePar, edadPar, edad

D_Servicio TipoServicio idTipoServicio, descripción

D_evento Evento, Tipo codEve, nomEve, codTipo, fechaIni, fechaFin. codTipo, nomTipo



4. Seleccionar el modelo de datos adecuado para la construcción del cubo de

datos requeridos. Modelos de datos dimensionales Esquema en Estrella. Este esquema es un modelo de datos compuesto por una tabla central denominada Tabla de hechos “Fact Table”, que contiene los datos fuente de información para el análisis, y unas tablas denominadas dimensiones, que se encuentran relacionadas con la tabla de hechos.



En este caso es importante resaltar que para esta bodega de datos proporciona información relevante del servicio de salud y la participación en eventos describiendo cada una de ellas según la funcionalidad y la dimensión que muestren teniendo como base principal la tabla de hechos antes mencionada

5. Construir el cubo de datos de acuerdo con los requerimientos establecidos.

1. Comprensión del modelo de negocio. Se realiza un estudio minucioso de la de la información en el objetivo específico 1 anteriormente documentado y donde se contempla de forma general las necesidades y donde se especifican cada una de las fases.

2. Levantamiento de requerimientos. Se recolectan datos y se someten a análisis con el fin de transformarlos en información. Se pretende por parte del administrador de la base de datos organizar y obtener datos precisos y confiables de las fuentes de información de cada secretaria, para analizar y tomar decisiones propias que beneficien al sistema como tal. Se pretende mostrar una información real que deje visualizar de forma coherente la relación que hay entre las diferentes secretarias.

Por lo anterior se espera mostrar que tienen que ver los factores socioculturales en aspectos de su vida, y de esta manera conducir los lineamientos de los programas para abordar esos puntos y mejorar la calidad de vida de la población. Como resultado del análisis se consignan las preguntas que responderá el cubo de datos junto con los aspectos positivos y negativos en el sistema de negocio de la Alcaldía.



¿Analizar mes a mes la relación directa entre las personas que han participado en los eventos deportivos y las atenciones que especialistas realizaron a esas mismas personas a través de consultas en las EPS’s.? ¿Determinar si hay relación entre quienes asisten a un evento de la secretaría de recreación y deportes y quienes son atendidos en unidades de urgencias. Se debe tener en cuenta: el mes, el rango de edad y el tipo de evento realizado?

3. Recolección de los datos. Identificación de las fuentes de los datos. Se utilizó para esta bodega se utilizará el sistema manejador de base de datos de postgresql como herramienta informática que nos almacenará los datos recolectados en las dos secretaría trabajadas, y las fuentes son tomadas de la información suministrada por las mismas. Descripción de los datos. Esta descripción se realizó en el objetivo específico no. 2 en la que se realiza un reporte de los datos a trabajar. Exploración de los datos. Se procede a explorar los datos que han sido extraídos desde los sistemas fuentes como lo son cada una de las tablas que buscan ser homogéneas en cuanto a su estructura, conociendo que hay compatibilidad entre algunas de los tipos de datos utilizados en cada una de las tablas presentadas en el modelo estructurado de los datos. Verificación de calidad y consistencia de los datos. Los datos mantienen la integralidad de los datos, permite asegurar la consistencia de los valores individuales, de los campos, la cantidad y distribución de los valores nulos.

4. Preparación de datos. Selección de datos. Completitud y consistencia los campos de los datos que tienen cada una de las Secretarías muestra un criterio de selección adecuado que se muestra en cada código fuente.



Limpieza de datos. Eliminar datos paralizantes, caracteres extraños, fuera de rango. Descartamos la presencia de valores paralizantes Estructuración de los datos. Alistamiento de los datos los cuales generan nuevos atributos a partir de los ya existentes y transforman los valores ya existentes. Integración de los datos. Nuevas estructuras unifican datos. Fusionar tablas con atributos de un mismo objeto, generar nuevos campos y registros que resuman los actuales. No se vio la necesidad. Formateo de los datos. Transformaciones sintácticas de los datos sin modificar su significado esto se consigue mediante la reordenación o reajuste de campos y registros de las tablas. También se eliminar comas, tabuladores, caracteres especiales, máximos y mínimos para cadenas de caracteres. So se vio la necesidad. 5. Modelado del cubo de datos. Este se muestra atrás en el objetivo no. 3 donde

se identifican las dimensiones, métricas y tablas de hecho que constituirán el cubo de datos.



6. Implementación del cubo de datos

-- Executing query: -- Database: bodega -- DROP DATABASE bodega; CREATE DATABASE bodega WITH OWNER = dba ENCODING = 'UTF8' TABLESPACE = pg_default LC_COLLATE = 'Spanish_Spain.1252' LC_CTYPE = 'Spanish_Spain.1252' CONNECTION LIMIT = -1;



create table d_paciente_atendido ( idpa serial not null, idpersona varchar(15) null, nombre varchar(60) null, servicio varchar(60) null, fecha_atencion date null, constraint pk_d_paciente_atendido primary key (idpa)); create table d_participante ( idpart SERIAL not null, identificacion varchar(15) null, nombre varchar(60) null, edad numeric null, nom_evento varchar(60) null, tipo_evento varchar(60) null, fecha_evento date null, constraint pk_d_participante primary key (idpart)); create table f_evento_atencion_salud ( idfact SERIAL NOT NULL, idpa SERIAL not null, idpart SERIAL not null, identificacion varchar(60) not null, nombre varchar(60) not null, edad numeric not null, tipo_evento varchar(60) not null, fecha date not null, servicio varchar(60) not null,, constraint pk_f_evento_atencion_salud primary key (idfact)); create unique index f_evento_atencion_salud_pk on f_evento_atencion_salud (idfact); create index relationship_2_fk on f_evento_atencion_salud (idpa); alter table f_evento_atencion_salud add constraint fk_f_evento_relations_d_partic foreign key (idpart) references d_participante (idpart) on delete restrict on update restrict; alter table f_evento_atencion_salud add constraint fk_f_evento_relations_d_pacien foreign key (idpa) references d_paciente_atendido (idpa) on delete restrict on update restrict; ERROR: error de sintaxis en o cerca de «,» SQL state: 42601 Character: 1052 -- Executing query: -- Database: bodega



-- DROP DATABASE bodega; CREATE DATABASE bodega WITH OWNER = dba ENCODING = 'UTF8' TABLESPACE = pg_default LC_COLLATE = 'Spanish_Spain.1252' LC_CTYPE = 'Spanish_Spain.1252' CONNECTION LIMIT = -1; create table d_paciente_atendido ( idpa serial not null, idpersona varchar(15) null, nombre varchar(60) null, servicio varchar(60) null, fecha_atencion date null, constraint pk_d_paciente_atendido primary key (idpa)); create table d_participante ( idpart SERIAL not null, identificacion varchar(15) null, nombre varchar(60) null, edad numeric null, nom_evento varchar(60) null, tipo_evento varchar(60) null, fecha_evento date null, constraint pk_d_participante primary key (idpart)); create table f_evento_atencion_salud ( idfact SERIAL NOT NULL, idpa SERIAL not null, idpart SERIAL not null, identificacion varchar(60) not null, nombre varchar(60) not null, edad numeric not null, tipo_evento varchar(60) not null, fecha date not null, servicio varchar(60) not null, constraint pk_f_evento_atencion_salud primary key (idfact)); create unique index f_evento_atencion_salud_pk on f_evento_atencion_salud (idfact); create index relationship_2_fk on f_evento_atencion_salud (idpa); alter table f_evento_atencion_salud add constraint fk_f_evento_relations_d_partic foreign key (idpart) references d_participante (idpart) on delete restrict on update restrict; alter table f_evento_atencion_salud



add constraint fk_f_evento_relations_d_pacien foreign key (idpa) references d_paciente_atendido (idpa) on delete restrict on update restrict; ERROR: la orden CREATE DATABASE no puede ser ejecutada desde una función o una línea con múltiples órdenes SQL state: 25001 -- Executing pgScript Total pgScript runtime: 8 ms. -- Executing pgScript Total pgScript runtime: 2 ms. -- Executing pgScript Total pgScript runtime: 3 ms. -- Executing pgScript Total pgScript runtime: 2 ms. -- Executing query: EXPLAIN (ANALYZE off, VERBOSE off, COSTS on, BUFFERS off, TIMING off )SELECT * FROM public.d_paciente_atendido, public.d_participante, public.f_evento_atencion_salud;



************************************* /* ------------- CONSTRUCCION TABLAS DE DIMENSIONES --------------*/ CREATE TABLE d_participante( idpart, identificacion, nombre, edad , nom_evento ,tipo_evento, fecha_evento) ( CUSTOMERID INTEGER NOT NULL, ACCOUNTNUMBER CHARACTER VARYING(10) NULL, PRIMARY KEY(CUSTOMERID) ); FROM dblink('dbname=SecRecreacionDep port=5432 host=localhost user=postgres password=pao, 'Select p.codpar,p.idpar,(nompar||'' ''||apepar),edadpar,ev.nomeve,nomtipo, ev.fechini from participante p,participante_evento pe,evento ev, tipo t where p.codpar=pe.codpar and ev.codeve=pe.codeve and ti.codtipo=ev.codtipo') AS t( idpar integer,nompar varchar(80),edadpar integer, nomeve varchar(80),nomtipo varchar(80), fechini date) ( SALESTERRITORYID INTEGER NOT NULL, NAME CHARACTER VARYING(50) NULL, PRIMARY KEY(SALESTERRITORYID) );



INSERT INTO SELECT t.* /* ------------- CONSTRUCCION TABLA DE HECHOS --------------*/ insert into f_evento_atencion_salud(idpart,idpa,identificacion,nombre,edad,tipo_evento,fecha,servicio) select distinct idpart,idpa,identificacion,par.nombre,edad,tipo_evento,fecha_evento,servicio from d_participante par, d_paciente_atendido paci where paci.idpersona=par.identificacion

7. Constructor del visualizador del cubo de datos CREATE TABLE visualizador ( idpa serial not null, idpersona varchar(15) null, nombre varchar(60) null, servicio varchar(60) null, fecha_atencion date null, ); INSERT INTO visualizador (idpa, idpersrona, nombre, servicio, fecha_atención) SELECT idpa, idpersrona, nombre, servicio, fecha_atención FROM idpa, idpersrona, nombre, servicio, fecha_atención



Caminata Deporte extremo Escalada Natación

Series1 6 9 4 5

6

9

4

5

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Consulta Deporte en Tipo de evento



Especialista Externa Urgencias

Series1 6 11 7

6

11

7

0

2

4

6

8

10

12

Consulta en Unidad de Salud

0

50

100

150

200

250

300

Caminata Deporte extremo Escalada Natación

Suma de Edad por Tipo evento



0

50

100

150

200

250

300

350

400

Especialista Externa Urgencias

Suma de Edad por Consulta

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

Cuenta de Mes

Configurar Los Servicios de Inteligencia de Negocios

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