Modelaje dimensional con IBM InfoSphere Data Architect, Parte 2: Ingeniería inversa

Al empezar con IBM® InfoSphere® Data Architect V7.5.3, usted puede crear modelos de datos relacionales y múltiples modelos de datos dimensionales mediante InfoSphere Data Architect. Esta serie presenta los siguientes tres escenarios de usuario que demuestran cómo InfoSphere Data Architect V7.5.3 le ayuda a acelerar el modelaje de datos dimensionales: modelaje de datos dimensionales mediante ingeniería directa, modelaje de datos dimensionales mediante ingeniería inversa de una fuente de datos existente, y transformación de modelos de datos dimensionales que usted puede utilizar con InfoSphere Data Warehouse y Cognos® Framework Manager. La Parte 2 examina la ingeniería inversa de una fuente de datos existente.

Yun Feng Bai, Ingeniero de software, IBM China

Yun Feng BaiYun Feng Bai es del equipo de ingeniería de software en China Development Lab, Beijing, China. Actualmente trabaja en el área de QA de InfoSphere Data Architect. Anteriormente trabajó en DB2 Data Warehouse (renombrado como InfoSphere Warehouse), enfocado en modelaje OLAP y almacenamiento de datos SQL.



Qi Yun Liu, Ingeniero de software, IBM China

Qi Yun LiuLiu Qi Yun es del equipo de ingeniería de software en China Development Lab, Bei Jing, China. Actualmente trabaja en el área de QA de InfoSphere Data Architect. Tiene amplios conocimientos y experiencia en desarrollo en el campo de pruebas de automatización.



15-10-2012

Introducción

En la primera parte de la serie, usted leyó acerca de cómo una empresa minorista diseñó sus modelos de datos, incluyendo modelos de datos relacionales y dimensionales. Estos modelos administran sus transacciones de ventas y los análisis de ventas por ingeniería directa (creando) de un nuevo modelo en InfoSphere Data Architect. Los nuevos modelos de datos dimensionales físicos y de cubing se implementaron en el entorno de producción.

No obstante, los desarrolladores han reclamado que almacenar las tablas de TIEMPO y FECHA separadamente no resulta intuitivo para sus necesidades. En lugar de almacenar información de fecha y hora por separado, les gustaría almacenar los datos en una sola tabla a fin de desarrollar aplicaciones más simples para el equipo de análisis de negocios. La gerencia también ha solicitado al equipo de modelaje de datos modelar la forma de seguir la información de territorio de cada empleado.

Para satisfacer los requerimientos, el equipo de modelaje de datos decide rediseñar los modelos de datos relacionales y dimensionales. Siga el flujo de trabajo descrito en este artículo para obtener información sobre cómo actualizar los modelos de datos existentes y minimizar el efecto sobre el entorno de producción por la ingeniería inversa de una fuente de datos existente.

El equipo de modelaje de datos ejecuta los siguientes pasos.

  • El equipo realiza ingeniería inversa de un modelo de datos existente para un nuevo modelo de datos de una base da datos.
  • En seguida, el equipo transforma el modelo de datos físicos en un nuevo modelo de datos lógicos.
  • Actualizan el modelo de datos lógicos para responder a los requerimientos descritos por los equipos de desarrollo y administración de aplicaciones.
  • En seguida, el equipo habilita la notación dimensional en el modelo de datos lógicos (convirtiéndolo en un modelo lógico dimensional) y desnormaliza el modelo durante el proceso.
  • Para poder implementar el modelo como está, el equipo transforma el modelo de datos lógicos dimensionales en el modelo de datos físicos dimensionales existente.
  • Por último, el equipo transforma el modelo de datos lógicos dimensionales en un modelo de Cubing o Cognos para que el equipo de Cubing pueda mejorar su utilización con aplicaciones y el equipo que diseña informes pueda actualizar sus diseños.

Crear un modelo de datos físicos utilizando ingeniería inversa

La empresa de retail ya implementó, en la base de datos RETAIL, el esquema RETAIL_SALES en una base de datos DB2 para Linux, UNIX y Windows V9.7. Para poder conectarse a la base de datos y aplicar ingeniería inversa en parte o toda la base de datos, usted debe crear un perfil de conexión en InfoSphere Data Architect. Vea el equipo crear un modelo de datos físicos mediante ingeniería inversa. El equipo aprovecha el esquema RETAIL_SALES existente para crear un modelo de datos físicos.

  1. En InfoSphere Data Architect, cree un perfil de conexión de base de datos para su base de datos existente.
  2. En InfoSphere Data Architect, cree un Proyecto de Diseño de Datos denominado RETAIL_SALES_PROJECT. En el menú principal, seleccione File > New > Data Design Project. Denomine el proyecto como RETAIL_SALES_PROJECT.
  3. Haga clic con el botón derecho en la carpeta de datos de diseño, RETAIL_SALES_PROJECT , luego seleccione New > Physical Data Model.
  4. En el asistente para Nuevos Modelos de Datos Físicos, especifique RETAIL_SALES_PDM como el nuevo nombre del modelo, en seguida seleccione la opción Create from reverse engineering .
    Figura 1. Creando un nuevo modelo de datos físicos mediante ingeniería inversa
    Figure 1 shows the new Physical Data Model Wizard where you create a model from Reverse Engineering
  5. En la página Source seleccione Database como su fuente.

    Nota: Usted puede aplicar ingeniería inversa a un modelo de datos físicos desde dos tipos de fuentes: base de datos y script DDL. Sin embargo, ninguno de los dos tipos de ingeniería inversa de un modelo de datos físicos da soporte a todas las bases de datos (como MySQL o Derby).

  6. En la página Select Connection , seleccione el perfil de conexión que usted creó para la base de datos RETAIL.
    Figura 2. Seleccionar el perfil de conexión como la fuente
    Figure 2 shows how to select the connection profile as the source for Reverse Engineering
  7. En la página Select Objects , seleccione el esquema RETAIL_SALES .

    Consejo: En la página Select Objects , todos los esquemas son seleccionados de manera predeterminada. Usted solo debe seleccionar los esquemas que quiere modificar y realizar ingeniería inversa.

  8. En la página Database Elements , no cambie las opciones predeterminadas.

    Consejo: En esta página, usted solo debe seleccionar los elementos de la base de datos a los que quiere aplicar ingeniería inversa en el modelo de datos físicos.

    Figura 3. Seleccionar solo los elementos de la base de datos a los que quiere aplicar ingeniería inversa
    Figure 3 shows a screen shot of the model where you choose the elements of the database to reverse engineer
  9. En la página Options , haga clic en el botón Finish para realizar ingeniería inversa de la fuente de datos.

El modelo de datos físicos se ha creado en el Data Project Explorer.

Nota: Por lo general, la ingeniería inversa es un proceso corto. Sin embargo, el tiempo necesario para realizar la ingeniería inversa depende de muchos factores, como la cantidad de objetos a los que usted quiere realizar ingeniería inversa y la velocidad de su conexión a la base de datos.

El nuevo modelo de datos físicos se muestra en la Figura 4.

Figura 4. Modelo de datos físicos creado por ingeniería inversa
Figure 4 shows the physical Data Model that you create by Reverse Engineering

Ahora que su modelo está completo, usted puede crear un nuevo diagrama de visión general del modelo en el modelo de datos físicos para ver los objetos de datos (y las relaciones entre los objetos) del modelo en un diagrama.

  1. Ubique la carpeta Diagrams del esquema RETAIL_SALES en RETAIL_SALES_PROJECT > Data Models > RETAIL_SALES_PDM.dbm > RETAIL_SALES > RETAIL_SALES > Diagrams.
  2. Haga clic con el botón derecho en la carpeta Diagrams y seleccione New Overview Diagram. La ventana de Selección de Diagramas de Visión General se abre.
  3. Seleccione el esquema RETAIL_SALES , luego haga clic en OK. El esquema y todos sus objetos son añadidos al nuevo diagrama, y el diagrama es guardado en su carpeta Diagrams .

El diagrama de visión general se muestra en la Figura 5:

Figura 5. Visualizando con un diagrama el modelo de datos físicos
Figure 5 shows a diagram that is an overview of the Generated Physical Data Model

Transformar un modelo de datos físicos en un modelo de datos lógicos y actualizar el modelo

Los modelos de datos físicos son específicos de un proveedor de bases de datos, pero el modelo de datos lógicos no lo es. Por lo tanto, para grandes cambios de diseño, usted debe utilizar un modelo de datos lógicos para modelar sus cambios. Vea al equipo de modelaje de datos transformar el modelo de datos físicos en un modelo de datos lógicos para hacer cambios sin afectar el diseño actual.

Nota: Usted puede actualizar un modelo de datos lógicos existentes mediante la transformación de un modelo de datos físicos en ese modelo de datos lógicos. Si transforma a un modelo existente, usted puede actualizar el modelo de datos lógicos utilizando el editor Comparar. Usted también puede crear un nuevo modelo de datos lógicos durante el proceso de transformación.

  1. Haga clic con el botón derecho en el modelo de datos físicos RETAIL_SALES_PDM.pdm , luego haga clic en Transform to Physical Data Model. El asistente para Transformar al Modelo de Datos Lógicos se abre.
  2. En la página Target Logical Data Model , seleccione la opción Create new model .

    Nota: Como se especificó anteriormente en este artículo, usted puede transformar a un modelo de datos lógicos existente. Sin embargo, este escenario describe la transformación a un nuevo modelo de datos.

  3. En la página Logical Data Model File , especifique el proyecto RETAIL_SALES_PROJECT como la carpeta de destino, en seguida especifique RETAIL_SALES_LDM como el nombre del archivo.
  4. En la página Options , mantenga las opciones predeterminadas.

    Nota: Usted puede personalizar las opciones de transformación.

  5. En la página Output , haga clic en el botón Finish para crear el nuevo modelo de datos lógicos.

    El modelo de datos lógicos RETAIL_SALES_LDM es creado en la carpeta del proyecto de diseño de datos RETAIL_SALES_PROJECT como se muestra en la Figura 6.

    Figura 6. Verificando el nuevo modelo de datos lógicos
    FIgure 6 shows a screen shot of the model when you verify the new logical data

    Ahora que el equipo ha transformado a un modelo de datos lógicos, ellos actualizan el modelo para satisfacer los requerimientos especificados anteriormente en este artículo.

    Primero, es necesario que el equipo añada una relación entre las entidades EMPLEADOS y TERRITORIOS. Esto garantiza que la entidad TERRITORIOS existente esté enlazada a la entidad EMPLEADOS, modelando los requerimientos que el equipo de administración especificó. Cuando se transforma el modelo de datos lógicos, la relación se mantendrá en el modelo de datos físicos y la administración puede acceder más fácilmente a la información sobre dónde se ubica cada empleado.

  6. Haga clic con el botón derecho en la entidad EMPLOYEES , luego seleccione Add Data Object > Relationship. La ventana Seleccionar la entidad principal se abre.
  7. Seleccione la entidad TERRITORIES como la entidad principal. Las relaciones entre las entidades son añadidas a las entidades EMPLEADOS y TERRITORIOS.
  8. Seleccione la relación EMPLOYEES_TERRITORIES_FK en el Data Project Explorer. Las propiedades de la relación se muestran en la vista Propiedades.
  9. Abra la pestaña Type de la vista Propiedades. Cree una relación opcional, no identificable, con una cardinalidad de Cero o Más . A continuación, el equipo elimina la relación entre las entidades FECHA y DETALLES DE FACTURACIÓN DE TIENDA.
  10. Haga clic en la relación bajo la entidad FECHA, luego seleccione Delete.

    Ahora, es necesario que el equipo añada una nueva relación entre las entidades HORA y FECHA.

  11. Repita los pasos 6 a 10 listados anteriormente para crear una relación opcional, no identificable, entre las entidades HORA y FECHA. La entidad FECHA debe ser una entidad principal.

    El equipo ha completado sus primeras actualizaciones en el modelo de datos lógicos, como se muestra en la Figura 7. A continuación, el equipo habilitará la notación dimensional para los objetos del modelo de datos lógicos, completando el modelo de datos lógicos dimensionales.

    Figura 7. Verificando el modelo de datos lógicos actualizado
    Figure 7 shows a screen shot of the model after you verified the updated logical data model

Creando un modelo de datos lógicos dimensionales mediante habilitación de la notación dimensional

Para poder crear un modelo de datos lógicos dimensionales, usted sencillamente habilita la notación dimensional en el modelo de datos lógicos. Veamos cómo el equipo habilita la notación dimensional:

  1. Restaure las configuraciones predeterminadas de la siguiente manera para garantizar que usted puede descubrir automáticamente las medidas en las tablas de hechos o entidades:
    1. Haga clic en Window > Preferences para abrir la ventana Preferencias.
    2. Ubique las preferencias dimensionales expandiendo el nodo Data Management , luego seleccione la página Dimensional .
    3. Haga clic en el botón Restore Defaults para restaurar las configuraciones predeterminadas.

      Nota: Estas opciones afectan al proceso de descubrimiento automático. Las opciones se definen como sigue.

      Seleccione la opción Overwrite the user specifications for dimensional objects when using the automatic discovery para sobrescribir la clasificación dimensional de los objetos en su modelo dimensional. Por ejemplo, usted puede clasificar una tabla como tabla de hechos. Si la herramienta de descubrimiento automático determina que la tabla es una tabla dimensional, su clasificación original se sobrescribe.

      Seleccione la opción Discover measures in fact tables or entities para descubrir automáticamente las medidas en la tabla de hechos o entidades de hechos.

    4. Haga clic en OK para guardar sus preferencias. La ventana Preferencias se cierra.
  2. Haga clic con el botón derecho en el modelo de datos lógicos RETAIL_SALES_LDM , luego seleccione Use Dimensional Notation. Ahora usted puede añadir objetos dimensionales al modelo, pero para poder descubrir los objetos dimensionales existentes, es necesario que descubra los hechos y las dimensiones del modelo.
  3. Descubra los hechos y las dimensiones del modelo como sigue.
    1. Haga clic en el modelo y seleccione Discover Facts and Dimensions.
    2. En el mensaje que se abre, seleccione Yes para generar automáticamente las jerarquías de las dimensiones.

Nota: Una jerarquía consiste básicamente en distintos niveles que corresponden a un atributo de dimensión. Es decir, una jerarquía es una especificación de niveles que representa las relaciones entre los diferentes atributos en una jerarquía. Por ejemplo, una posible jerarquía en una dimensión de fecha es Year > Quarter > Month > Day.

Los hechos y las dimensiones del modelo son descubiertas, como se muestra en la Figura 8.

Figura 8. Vista de los objetos dimensionales en el Data Project Explorer
Figure 8 shows the dimensional objects that exist in the data project explorer

Ahora que usted ha creado un modelo dimensional, debe visualizar las relaciones entre los objetos al crear un diagrama dimensional. Asista al equipo crear este diagrama.

  1. Ubique la carpeta Diagrams del modelo de datos lógicos. Expanda el modelo como sigue: RETAIL_SALES_LDM > Package1 > Diagrams.
  2. Haga clic con el botón derecho en la carpeta Diagrams y seleccione New Dimensional Blank Diagram. Un diagrama en blanco se crea y se abre en el editor de diagramas.
  3. Seleccione todas las entidades bajo el paquete Package1 , en seguida arrástrelas al editor de diagramas. Las entidades y relaciones entre ellas se muestran en el editor de diagramas, como se muestra en la Figura 9.
Figura 9. El esquema de nieve como se muestra en un diagrama dimensional
Figure 9 shows you a dimensional diagram of a snow schema

Transformar el modelo de datos lógicos a partir de un esquema relacional, a un modelo de datos lógicos dimensionales

Usted asistió como el equipo creó un modelo de datos físicos a partir de la base de datos existente y, a continuación, como lo transformaron a un modelo de datos lógicos. En seguida, el equipo habilitó la notación dimensional y creó un modelo de datos lógicos básico con propiedades dimensionales.

Ahora que las actualizaciones del modelo de datos lógicos están completas, el equipo debe transformar el modelo de datos lógicos en un modelo que pueda implementarse en un sistema de almacenamiento de datos El entorno de trabajo puede, incluso, automáticamente, desnormalizar el modelo de datos lógicos para crear un esquema de almacenamiento típico.

Asista al equipo crear un archivo de configuración de transformación reutilizable que transforma el modelo de datos lógicos en un modelo de datos lógicos dimensionales que, a continuación, se transforma en un esquema de almacenamiento de datos. Por coherencia con el primer artículo de esta serie, en este artículo solo se demuestra cómo transformar un esquema relacional a un esquema de estrella que es un esquema típico de almacenamiento.

  1. Cree un archivo de configuración de transformación para transformar el modelo de datos lógicos en un modelo de datos lógicos dimensionales como sigue.
    1. Seleccione el archivo RETAIL_SALES_LDM .

      Nota: Para poder transformar un modelo, primero usted debe abrir el modelo haciendo doble clic en el Data Project Explorer. Asegúrese de que el archivo RETAIL_SALES_LDM esté abierto en el editor.

    2. En el menú principal, haga clic en Data > Transform > New Configuration. La ventana Nueva Configuración de Transformación se abre.
    3. En la página Specify a Configuration Name and Transformation , especifique LDM2DLDM como el nombre. Luego, seleccione Logical Data Model to Dimensional-Logical Data Model de la lista de tipos de transformación
    4. En la página Source and Target , seleccione el paquete Package1 del archivo RETAIL_SALES_LDM como el origen. Luego, seleccione la carpeta RETAIL_SALES_PROJECT como el objetivo.
    5. En la página Properties seleccione Star schema para la propiedad Degeneralize and, if dimensional notation exists, denormalize to .
    6. Haga clic en Finish para crear el archivo de configuración de la transformación. El archivo LDM2DLDM.tc se abre en la vista del editor, y la configuración de la transformación se guarda en la carpeta Other Files del proyecto de diseño de datos para que usted pueda ejecutar el archivo cada vez que actualice el modelo de datos lógicos.

    Después de crear el archivo de configuración de la transformación, usted debe ejecutarlo para poder generar el modelo que pretende (en este caso, un nuevo modelo de datos lógicos dimensionales).

  2. Ejecute el archivo de configuración de la transformación como sigue.
    1. Valide la configuración de la transformación para garantizar que es válido antes de ejecutar la configuración. Haga clic en el botón Validate the transformation configuration como se muestra en la Figura 10.
      Figura 10. Validar la transformación de la configuración
      Figure 10 shows the validation of the transformation configuration

      Los resultados de la validación se muestran en la vista de la Consola. Como la transformación es válida, no hay mensajes de errores, advertencias o información.

    2. Genere el nuevo modelo haciendo clic en el botón Run en el editor de configuración de transformación. El nuevo modelo se genera en el Data Project Explorer, con el nombre Package1_D.ldm.

      Nota: Cuando se genera un modelo dimensional a partir de un modelo existente, el nuevo modelo se nombra después del paquete o esquema de nivel superior. Por ejemplo, si usted tiene un modelo de datos lógicos denominado SAMPLESALES.ldm, que contiene un paquete de nivel superior denominado MARKETING, el nuevo modelo de datos lógicos dimensionales se denomina MARKETING_D.ldm.

    3. Abra el archivo Package1_D.ldm haciendo doble clic en el Data Project Explorer.

      El nuevo modelo Package1_D.ldm se muestra en la Figura 11.

      Figura 11. Vista del nuevo modelo de datos lógicos dimensionales en el Data Project Explorer
      Figure 11 shows you the Data Project explorer as it displays the new dimensional logical data model
  3. Cree un diagrama del modelo de datos lógicos dimensionales para verificar que este modelo de datos lógicos dimensionales pueda ser transformado y utilizado en un entorno de almacenamiento, como sigue.
    1. Haga clic con el botón derecho en la carpeta Diagrams bajo el paquete Package1 y seleccione New Dimensional Blank Diagram. Un nuevo diagrama en blanco se crea y se abre en el editor de diagramas.
    2. Seleccione todas las entidades bajo el paquete Package1 , en seguida arrástrelas al diagrama dimensional en blanco. Todas las entidades y relaciones entre ellas se exhiben en el editor.

El equipo verifica que el paquete pueda transformarse en un esquema de almacenamiento. Por ejemplo, la transformación fusionó los outriggers FECHA y TERRITORIOS en las dimensiones relacionadas HORA Y EMPLEADOS.

El diagrama del paquete se muestra en la Figura 12.

Figura 12. El esquema de estrella como se muestra en un diagrama dimensional
Figure 12 shows you the dimensional diagram of a star schema

Actualizar como válido un modelo dimensional descubierto automáticamente

Usted asistió a cómo el equipo creó un nuevo modelo de datos lógicos dimensionales a partir de un modelo de datos lógicos. El proceso de transformación, sin embargo, creó algunos objetos con nombres que no son suficientemente descriptivos (como Jerarquía) o que no contienen descripciones adecuadas. Algunos de estos objetos se muestran en la Figura 13.

Figura 13. Jerarquía y nivel generado automáticamente
Figure 13 shows you the objects that aren't descriptive in hierarchy and level when they are auto generated

Para poder corregir algunos de estos problemas comunes de diseño, el equipo debe ejecutar el asistente para Analizar Modelos. Asista al equipo utilizar el asistente para descubrir y en seguida corregir los problemas comunes.

  1. Abra y ejecute el asistente para Analizar Modelos como sigue.
    1. Haga clic con el botón derecho en el paquete Package1 en el modelo Package1_D.ldm, luego seleccione Analyze Model. El asistente para Analizar Modelos se abre.

      Como usted seleccionó un objeto de un modelo de datos lógicos, todas las reglas para Modelos de Datos Lógicos son seleccionadas en el asistente para Analizar Modelos.

      Nota: Usted puede abrir el asistente para Analizar Modelos desde el paquete raíz o nodo raíz de una base de datos de un modelo de datos lógicos o físicos.

    2. Limpie el nodo Logical Data Model . Todas las reglas se deshabilitan.
    3. Habilite las reglas de Modelaje Dimensional al seleccionar la opción bajo el nodo Logical Data Model como se muestra en la Figura 14.
      Figura 14. Seleccionando las reglas para analizar el modelo de datos
      Figure 14 shows you how to select rules that you can use to analyze the data model

      El entorno de trabajo analiza el modelo y envía los mensajes de errores, advertencias o información a la vista Problemas, como se muestra en la Figura 15.

      Figura 15. Resultados del análisis de un modelo
      Figure 15 shows you the results for the model analysis

      Como usted puede ver en la figura, algunos de los objetos de datos son leyendas faltantes, y es necesario un atributo de leyenda para cada nivel.

  2. Haga doble clic en cada error para abrir el objeto de datos en el Data Project Explorer. Utilice la vista Properties para especificar exactamente un atributo de leyenda para cada nivel, como se muestra en la Figura 16. En el ejemplo, usted especifica STORE NAME como el atributo de leyenda para el nivel ALMACENAR.
    Figura 16. Definiendo atributos de leyenda para un nivel
    Figure 16 shows you how to define the caption attributes for a level
  3. Cambie los nombres de la jerarquía y sus niveles como sigue.
    1. Seleccione la jerarquía Hierarchy . Abra la vista Properties , y en la pestaña General , especifique STORE como el nombre de la jerarquía.
    2. Seleccione el nivel STORE ID bajo la jerarquía STORE. En la pestaña General de la vista Propiedades, especifique STORE como el nombre del nivel.
  4. Cambie el tipo de medida de la medida CANTIDAD como sigue.
    1. Expanda la entidad de hecho STORE BILLING DETAILS .
    2. Abra la pestaña Dimensional , luego asegúrese de que la opción Is a Measure esté seleccionada. En seguida, en el campo Type seleccione Additive, y seleccione SUM como la función de agregación, como se muestra en la Figura 17.
      Figura 17. Definiendo el tipo de una medida como necesidad actual
      Figure 17 shows you how to define the type for an actual measure
  5. Después que usted haya completado todas sus actualizaciones, ejecute de nuevo el asistente para Analizar Modelos. Como usted corrigió todos los problemas, no se muestran errores en la vista Problemas, como se muestra en la Figura 18.
    Figura 18. Validando el modelo
    Figure 18 shows you how to validate a model

Transformar un modelo de datos lógicos dimensionales desnormalizados a un modelo de datos físicos existente

Ahora que el equipo ha creado este modelo de datos lógicos dimensionales desnormalizados, usted debe transformarlo en un modelo de datos físicos para que pueda transformar el modelo de datos físicos en un modelo de Cubing o Cognos, a fin de que el equipo de análisis de negocios lo utilice e implemente en una base de datos.

Con el entorno de trabajo, usted puede transformar a un modelo de datos físicos existente que puede mostrar los cambios en el modelo durante la transformación. Entonces, el equipo decide habilitar la notación dimensional en el modelo de datos RETAIL_SALES_PDM.dbm existente. En seguida, ellos van a transformar el modelo de datos lógicos Package1_D.ldm en el modelo de datos físicos. Durante el proceso de transformación, el equipo compara las actualizaciones con el modelo existente para analizar el efecto de sus cambios en el modelo de datos y en la base de datos.

  1. Habilite la notación dimensional para el modelo de datos físicos RETAIL_SALES_PDM.dbm como sigue.
    1. Haga doble clic en el modelo para abrirlo.
    2. Haga clic con el botón derecho en el modelo de datos, luego seleccione Use Dimensional Notation. La notación dimensional se habilita para el modelo de datos físicos.
  2. Transforme el modelo de datos lógicos dimensionales Package1_D.ldm en el modelo de datos físicos RETAIL_SALES_PDM.dbm haciendo lo siguiente.
    1. Haga clic con el botón derecho en el paquete Package1 , luego seleccione Transform to Physical Data Model. El asistente para Transformar al Modelo de Datos Lógicos se abre.
    2. En la página Target Logical Data Model , seleccione la opción Update existing model , luego consulte por el modelo RETAIL_SALES_PDM.dbm como se muestra en la Figura 19.
      Figura 19. Transformar un modelo de datos lógicos a un modelo de datos físicos existente
      Figure 19 shows you how to transform a Logical Data Model to an existing Physical Data Model
    3. En la página Options , seleccione la opción Generate traceability , y especifique RETAIL_SALES como el nombre del esquema.

      Nota: La opción Generate traceability añade una dependencia a las columnas en el modelo de datos físicos para que usted pueda usar el recurso Analizar efecto. La trazabilidad le ayuda a identificar los objetos dependientes y sus efectos en la base de datos.

    4. En la página Filtering Criteria , especifique que usted desea incluir todos los tipos de objetos en la comparación.
    5. En la página Output vea los resultados del proceso de transformación, en seguida haga clic en Finish para abrir el editor Comparar. Utilice el editor Comparar para ver los cambios que quiere hacer, en seguida implemente esos cambios y genere el DDL para poder implementar sus cambios cuando estén completos.

    Nota: El editor Comparar muestra todas las diferencias entre el modelo transformado y el modelo de datos objetivo. Usted debe revisar las diferencias y analizar cuidadosamente (utilizando el recurso de análisis de efectos) para determinar cómo la base de datos y los objetos resultantes son afectados.

    A continuación, utilice el editor Comparar para fusionar sus cambios en el modelo de datos físicos RETAIL_SALES_PDM.

  3. Analice el efecto de sus cambios, en seguida fusione sus cambios como sigue.
    1. Seleccione la tabla STORE_BILLING_DETAILS en el compartimento de Comparación Estructural del editor Comparar.
    2. Haga clic en el botón Analyze Right Impact en el compartimento Property Compare del editor Comparar. El informe de Análisis de Efectos se muestra en la vista Impacted Objects . En este caso, los objetos no son afectados por sus actualizaciones en la tabla STORE_BILLING_DETAILS, como se muestra en la Figura 20.
      Figura 20. Informe de Análisis de Efectos en la tabla STORE_BILLING_DETAILS en el editor Comparar
      Figure 20 displays a report that shows the impact analysis on the table STORE_BILLING_DETAILS in the Compare editor
    3. Fusionar las diferencias restantes. Seleccione el nodo RETAIL_SALES en el compartimento Structural Compare del editor Comparar, luego haga clic en el botón Copy From Left to Right en el compartimento Property Compare .

    Nota: Usted puede analizar separadamente el efecto de cada diferencia para ubicar los cambios que pueden afectar gravemente el desempeño de su base de datos. Este artículo no analiza los objetos en detalle.

    Ahora que ha fusionado sus cambios, usted debe generar el DDL delta necesario para implementar sus cambios. Los objetos de datos están sincronizados, pero es necesario que usted genere el DDL para los objetos SQL que fueron afectados. El DDL delta acelera el proceso de diseño al crear un script que implementa solo los cambios que usted hizo, minimizando el efecto en su actual entorno de producción.

  4. Genere el DDL delta necesario para implementar sus cambios como sigue.
    1. Haga clic en el botón Generate Right Delta DDL en el compartimento Property Compare del editor Comparar, como se muestra en la Figura 21.
      Figura 21. Generando el DDL que captura los cambios que hizo en el modelo
      Figure 21 shows you how to Generate a Delta DDL that will show the changes you made to the model
    2. En la página Save and Run DDL , especifique la carpeta RETAIL_SALES_PROJECT como la carpeta donde almacenará el script DDL. Especifique DeltaDDL.sql como el nombre del archivo. Seleccione el archivo Open DDL para la opción editar.

      Nota: Al seleccionar el archivo Abrir DDL para la opción editar, el archivo se abre en el editor de SQL y XQuery. Usted puede editar el script para añadir o eliminar argumentos SQL antes de ejecutar el script en el servidor.



      Alternativamente, usted puede ejecutar automáticamente el script en el servidor seleccionando la opción Run DDL on server .

    3. Haga clic en Finish para generar el archivo DDL.

    El modelo de datos físicos se actualiza en la carpeta Data Models del proyecto de diseño de datos. Un diagrama de la visión general del modelo se muestra en la Figura 22.

    Figura 22. Diagrama de visión general de dimensiones en el modelo de datos físicos dimensionales sincronizado
    Figure 22 shows you the dimensional overview diagram that is in the synchronized dimensional physical Data Model
  5. Analice el nuevo modelo de datos físicos dimensionales para garantizar que esté en conformidad cono los estándares empresariales comunes, como sigue.
    1. Haga clic con el botón derecho en la base de datos RETAIL_SALES del modelo de datos físicos RETAIL_SALES_PDM, luego seleccione Analyze Model. El asistente para Analizar Modelos se abre. De manera predeterminada, todas las reglas para los modelos de datos físicos son seleccionadas.
    2. Limpie el nodo Physical Data Model , luego seleccione la opción Dimensional Modeling bajo el nodo Physical Data Model . Al seleccionar esta opción, usted analiza las propiedades dimensionales del modelo de datos en vez de cada regla.

Ahora que el equipo ha creado el modelo de datos físicos, es necesario que creen un modelo que pueda implementarse en una instancia de Cognos Framework Manager para que usted pueda informar y, además, modificar el modelo.


Transformar el modelo de datos físicos en un modelo de Cognos

Veamos cómo el equipo genera un nuevo modelo que pueda importarse en Cognos Framework Manager. El proceso es casi idéntico al proceso descrito en la sección Transformación del modelo de datos lógicos a partir de un esquema transaccional a un esquema de almacenamiento, documentado anteriormente en este artículo.

  1. Cree una nueva configuración de transformación para el modelo de datos físicos, como sigue.
    1. Haga clic con el botón derecho en el modelo de datos físicos RETAIL_SALES_PDM.dbm en el Data Project Explorer, luego seleccione New > Transformation Configuration. El asistente para Nueva Configuración de Transformación se abre.
    2. En la página Specify a Configuration Name and Transformation , especifique DPDM2Cognos como el nombre del archivo, luego seleccione Dimensional-Physical Data Model to Cognos/Cubing Model de la lista de tipos de transformación
    3. En la página Source and Target , seleccione el esquema RETAIL_SALES del modelo RETAIL_SALES_PDM como el origen . Seleccione el proyecto de diseño de datos RETAIL_SALES_PROJECT como el objetivo.
    4. En la página Properties , especifique las siguientes opciones.
      1. Nombre de origen de la etiqueta y la columna para la Vista Lógica / Dimensional: Seleccione Name de la lista de opciones.
      2. Modelo dimensional objetivo: Seleccione Cognos Model de la lista de opciones.
    5. Haga clic en Finish para crear el archivo de configuración de la transformación.

    El archivo DPDM2Cognos.tc es creado en la carpeta Other Files del proyecto de diseño de datos. Así como lo hizo antes, debe validar la configuración de transformación y, a continuación, ejecutarla para crear el nuevo modelo de Cognos.

  2. Haga clic en el botón Validate the transformation configuration . No se exhiben errores en la vista de la Consola.
  3. Haga clic en el botón Run para ejecutar el archivo de configuración de la transformación y generar el modelo de Cognos. El modelo de Cognos se almacena en la carpeta Esquemas XML de su proyecto de diseño de datos.

Usted puede importar este archivo en Cognos Framework Manager.


Importar modelo de Cognos en Cognos Framework Manager

El equipo importará el modelo en Cognos Framework Manager para posteriores modificaciones e informes.

  1. Abra el Cognos Framework Manager.
  2. Cree un nuevo proyecto como sigue.
    1. Haga clic en File > New. La ventana del Nuevo Proyecto se abre.
    2. Especifique RETAIL_SALES como el nombre del proyecto, en seguida especifique una ubicación, como se muestra en la Figura 23.
      Figura 23. Crear un nuevo proyecto en Cognos Framework Manager
      Figure 23 shows how to create a new project in Cognos Framework Manager
    3. Haga clic en OK.
    4. En la ventana Select Language , seleccione su idioma preferido. El equipo de modelaje de datos selecciona English de la lista de opciones y hace clic en OK.
    5. En la página Select Metadata Source del Asistente de Metadatos, seleccione IBM Cognos Model y haga clic en Next.
    6. En la página Select Model , consulte y ubique el modelo transformado en su proyecto de diseño de datos y haga clic en Next.

      Nota: De manera predeterminada, Cognos Framework Manager busca los proyectos de Framework Manager con la extensión de archivo .cpf . Para poder ubicar su archivo, usted debe seleccionar el tipo de archivo All Files (*.*) .

    7. En la página Select Objects , seleccione el objeto RETAIL_SALES como se muestra en la Figura 24.
      Figura 24. Seleccionar los objetos a importar en Cognos Framework Manager
      Figure 24 shows how to select objects that you want imported in Cognos Framework Manager
    8. Haga clic en Finish para completar la creación del proyecto e importar el modelo en Cognos Framework Manager.

El equipo ha importado el modelo en Cognos Framework Manager. Ellos utilizan el producto para crear una vista dimensional de los objetos dimensionales en el modelo como se muestra en la Figura 25.

Figura 25. La vista dimensional de los objetos dimensionales importados en Cognos Framework Manager
Figure 25 shows the the imported dimensional objects in Cognos Framework Manager from a dimensional view

El equipo implementa los modelos de datos físicos y utiliza Cognos Framework Manager para seguir mejorando el modelo y satisfacer las necesidades de la empresa.


Conclusión

En el transcurso de este artículo, usted asistió al equipo de modelaje de datos crear modelos dimensionales mediante ingeniería inversa de una fuente de datos existente. Después que los modelos se han mejorado e implementado, la empresa puede utilizar el esquema dimensional actualizado para mejorar las aplicaciones de datos. Ellos pueden utilizar Cognos Framework Manager para desarrollar un modelo que sea adecuado para las operaciones de inteligencia de negocios.

Usted aprendió cómo desnormalizar un esquema dimensional y cómo crear configuraciones de transformación reutilizables que le ayuden a transformar modelos de datos de un tipo a otro. A continuación, usted asistió al equipo generar el DDL delta que era necesario para implementar los cambios en la base de datos.

En este artículo, usted aprendió cómo las capacidades de modelaje de datos relacionales y dimensionales de InfoSphere Data Architect aceleran el desarrollo y el diseño iterativo de datos y reducen el tiempo necesario entre el diseño y la implementación.


Reconocimientos

Gracias a Erin Wilson y Zhen Xing Li por revisar este artículo.

Recursos

Aprender

Obtener los productos y tecnologías

  • Evalúe InfoSphere Data Architect V7.6 de la manera que le convenga: descargue una evaluación de producto de InfoSphere Data Architect V7.6 para ayudarle a aprender cómo crear modelos dimensionales de manera eficiente.
  • Construya su próximo proyecto de desarrollo con software de prueba IBM, disponible para descarga directamente desde developerWorks, o dedique algunas horas en SOA Sandbox aprendiendo a implementar con eficiencia la Arquitectura Orientada a Servicios.

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ArticleTitle=Modelaje dimensional con IBM InfoSphere Data Architect, Parte 2: Ingeniería inversa
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