Almacén de datos de ejemplo AdventureWorksDW
El almacén de datos de ejemplo Adventure Works DW se utiliza en los Libros en pantalla de SQL Server 2005 para mostrar las características de Business Intelligence disponibles en SQL Server 2005. Se han establecido tendencias de los datos del almacén de datos para admitir escenarios de minería de datos y procesamiento analítico en línea (OLAP).
Acerca del almacén de datos
En las secciones siguientes se proporciona información acerca del propio almacén de datos y de los escenarios que admite:
- Almacén de datos
- Escenarios de minería de datos
- Escenarios OLAP
Almacén de datos
Adventure Works DW contiene un subconjunto de las tablas de la base de datos OLTP, además de información financiera extraída de un origen de datos independiente. Los datos se guardan en sincronización con la base de datos OLTP para admitir escenarios de SQL Server 2005 Integration Services (SSIS) típicos como la carga y actualización del almacén de datos. En el AWDataWarehouseRefresh (ejemplo de paquete) se muestra cómo utilizar un paquete de Integration Services para cargar datos en Adventure Works DW desde OLTP de Adventure Works.
Adventure Works DW contiene dos áreas temáticas, finanzas (Finance) y ventas (Sales), que se describen en las siguientes secciones. Además, el almacén de datos contiene las vistas que se utilizan para admitir los escenarios de minería de datos que se describen posteriormente en este tema.
Finance
El área de finanzas del almacén de datos se divide en dos esquemas con las siguientes características:
Finance
- Contiene los datos financieros de la empresa Adventure Works y sus subsidiarias.
- Contiene datos en la moneda local de la organización a la que está asociado.
- Admite el grupo de medida Finance de Analysis Services.
Currency Rates
- Contiene datos de conversión de moneda, incluidos los tipos medios diarios y los tipos del día en relación con el dólar de Estados Unidos (USD). .
- Admite el grupo de medida Currency Rates de Analysis Services.
Sales
El área de ventas se divide en cuatro esquemas con las siguientes características:
Reseller Sales
- Contiene las ventas únicamente a los distribuidores.
- Contiene sólo los pedidos enviados.
- Contiene los datos en USD y realiza un seguimiento de la moneda original.
- Admite el grupo de medida Reseller Sales de Analysis Services.
Sales Summary
- Contiene una vista de resumen de los datos de ventas a distribuidores y por Internet.
- Tiene una dimensionalidad reducida en comparación con los esquemas de ventas a distribuidores y por Internet.
Internet Sales
- Contiene cada pedido de ventas por Internet de clientes y los datos de detalles.
- Contiene sólo los pedidos enviados.
- Contiene los datos en USD y realiza un seguimiento de la moneda original.
- Admite el grupo de medida Internet Sales de Analysis Services.
Sales Quota
- Contiene los datos de cuota de ventas de los representantes de ventas.
- Admite el grupo de medida Sales Quota de Analysis Services.
Se han establecido tendencias de las tablas de ventas por Internet para admitir escenarios de minería de datos, mientras que en las demás tablas se han establecido tendencias para admitir escenarios OLAP.
Volver al principio
Escenarios de minería de datos
Las tendencias de la base de datos Adventure Works DW admiten los siguientes escenarios de minería de datos:
Forecasting: admite el escenario de un analista que investiga el crecimiento de modelos de bicicletas por hora y región.
Targeted Mailing Campaign: admite el escenario de un analista que aplica distintos algoritmos de minería de datos a los datos de ventas por Internet y a clientes de Adventure Works para determinar los atributos demográficos de clientes que pueden comprar una bicicleta. Después, el analista puede aplicar el modelo de minería de datos a una lista de clientes potenciales para determinar qué clientes tienen mayor probabilidad de responder a correo directo en el que se promocionen las bicicletas de Adventure Works.
Market Basket Analysis: admite el escenario de un programador que crea una solución de cesta de mercado que sugiere un producto en función de otros que ya existen en el carro de la compra de un cliente.
Sequence Clustering: admite el escenario de un analista que investiga la secuencia en la que los clientes colocan los artículos en un carro de la compra.
Estos escenarios y las tendencias del almacén de datos se muestran en el tutorial de minería de datos en los Libros en pantalla de SQL Server y en el proyecto de ejemplo Adventure Works DW.
Para obtener más información:Tutorial de minería de datos
Volver al principio
Escenarios OLAP
Las tendencias de la base de datos Adventure Works DW admiten los siguientes escenarios de minería de datos:
Escenarios financieros
Financial Reporting: admite el escenario de informes de declaraciones de ingresos y balances que incluyen todas las subsidiarias. También admite la posibilidad de crear informes de los datos financieros en una moneda local especificada.
Actual versus Budget: admite el escenario de análisis de gastos reales frente a gastos presupuestados.
Escenarios de ventas
Product Profitability Analysis: admite el escenario de análisis del margen de ventas del producto realizando un seguimiento de los costes, descuentos y precios de venta.
Sales Force Performance: admite el escenario de realización de un seguimiento de la varianza entre las cuotas de ventas y las ventas reales.
Trend and Growth Analysis: admite el escenario de análisis de comparación del período actual con períodos anteriores según las ventas.
Promotion Effectiveness: admite el escenario de análisis de influencia de las promociones en el rendimiento de ventas.
Estos escenarios y las tendencias del almacén de datos se muestran en el tutorial de Analysis Services en los Libros en pantalla de SQL Server y en el proyecto de ejemplo Adventure Works DW.
Para obtener más información:Tutorial de SQL Server 2005 Analysis Services
Volver al principio
Vea también
Otros recursos
Base de datos OLTP de ejemplo AdventureWorks
Instalar ejemplos y bases de datos de ejemplo AdventureWorks