En esta sesión aprenderemos a utilizar y a integrar varios componentes de Office con las características de inteligencia empresarial de Analysis Services de SQL Server 2000. Utilizaremos Excel para tener acceso a un cubo OLAP y, a continuación, definiremos y mostraremos los datos mediante PivotTables. También describiremos los servicios básicos de análisis de SQL Server, las vistas simples y proporcionaremos información general acerca de Analysis Services. Asimismo, estudiaremos cómo puede utilizarse Data Analyzer para mostrar las relaciones entre los elementos de datos. Presentaremos la interfaz del usuario y, en especial, describiremos las posibilidades de comparación y cambio rápido en combinación con las vistas de Data Analyzer. Finalmente importaremos a Excel los datos obtenidos y los combinaremos con los datos de MapPoint para obtener información geográfica detallada de nuestros datos mediante el componente OLAP de MapPoint. A continuación, tomaremos los datos y los insertaremos en un gráfico MapPoint en PowerPoint para demostrar la facilidad con la que es posible elaborar una presentación atractiva. Para terminar, regresaremos a Excel y analizaremos cómo los datos de MapPoint pueden incluirse directamente en Excel.

Demostraciones de la sesión

Demostración 1

Crearemos un cubo OLAP mediante la base de datos de ejemplo de FoodMart 2000. Utilizaremos un contexto de análisis de ventas para guiarle por el proceso de agregar al cubo las dimensiones para el tiempo, el producto y el cliente, así como para seleccionar las medidas y los niveles de los elementos de datos. Finalmente, optimizaremos el rendimiento del nuevo cubo mediante la creación de agregaciones.

Demostración 1 de Windows Media

Demostración 2

Nos conectaremos a un cubo OLAP desde Excel y colocaremos los datos del cubo en PivotTable. Le explicaremos cómo debe manipular los datos y depurar la información que se muestra en la tabla. A continuación, publicaremos las tablas como una página Web interactiva. Por último, abriremos la página Web en Internet Explorer para ver la función interactiva mediante la manipulación de los datos y la depuración del gráfico en Internet Explorer.

Demostración 2 de Windows Media

Demostración 3

Utilizaremos Data Analyzer para conectarnos al cubo de ejemplo Airline y crear una vista de los datos del cubo. Le enseñaremos cómo pueden manipularse y analizarse las vistas y la información de Data Analyzer. Finalmente, analizaremos los datos para determinar las regiones más rentables y establecer las causas de la falta de rentabilidad de algunas regiones.

Demostración 3 de Windows Media

Demostración 4

Crearemos una conexión desde MapPoint al cubo de ventas de FoodMart 2000. Recuperaremos los datos del cubo y mostraremos la información trimestral de ventas de los almacenes en cada estado con la ayuda de un mapa de América del Norte. A continuación incluiremos datos demográficos en el mapa para establecer una relación entre los ingresos de las familias y las ventas en los almacenes

Demostración 4 de Windows Media

Demostración 5

Crearemos un modelo de extracción de datos para buscar clientes susceptibles de contratar varios tipos de tarjetas de crédito. Agregaremos casos e indicadores para crear el modelo de extracción. Finalmente, analizaremos el árbol de decisiones y le enseñaremos a usarlo para identificar patrones en los datos.

Demostración 5 de Windows Media

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