“ 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.
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE
REPRESENTACIONES BIKEXTREM. .S R L”
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.
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE
REPRESENTACIONES BIKEXTREM. .S R L”
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)
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE
REPRESENTACIONES BIKEXTREM. .S R L”
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.
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE
REPRESENTACIONES BIKEXTREM. .S R L”
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
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE
REPRESENTACIONES BIKEXTREM. .S R L”
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
Rom
eo
InF
lux
Cro
chet
Glo
ve
Slic
kRoc
k
Triu
mph
Ver
tigo
Hel
met
Xtr
eme
Adu
ltH
elm
et
Rom
eo
Triu
mph
Pro
Hel
met
Act
ive
Oud
oors
Cro
chet
Glo
ve
Nic
ros
Roa
dste
rJr
BM
XS
addl
e
Roa
dste
rM
ini M
tnS
addl
e
Triu
mph
Ver
tigo
Hel
met
Des
cent
Rap
el
Slic
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
Act
ive
Oud
oors
Cro
chet
Glo
ve
Nic
ros
Slic
kRoc
k
Xtr
eme
Ana
tom
ic L
adie
s S
addl
e
Triu
mph
Ver
tigo
Hel
met
Moz
zie
Rap
el
Triu
mph
Ver
tigo
Hel
met
Des
cent
Whe
eler
Xtr
eme
Mtn
Loc
k
Triu
mph
Ver
tigo
Hel
met
Moz
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
rdia
nM
ini L
ock
End
orph
in
Act
ive
Oud
oors
Lycr
a
Ves
per
Com
fort
AT
B
Xtr
eme
Wid
eM
TB
Xtr
eme
Adu
ltH
elm
et
Des
cent
End
orph
in
Moz
zie
Act
ive
Oud
oors
Lycr
a
Des
cent
Act
ive
Oud
oors
Lycr
a
InF
lux
Cro
chet
Glo
ve
Xtr
eme
Ana
tom
icM
ens
Mic
roN
icro
s
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
“ DESARROLLO DE UN DATAMART PARA EL ÁREA DE VENTAS DE
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.
Top Related