Instalación y Configuración de SQL Power Architect

SQL Power Architect Community Edition, es una herramienta que permite hacer modelamiento y caracterización de datos, entre sus mayores funcionalidades están:

1. Entorno gráfico para construir modelos de datos Entidad-Relación (Modelo Lógico de Datos)

2. Genera el lenguaje DDL para construir el modelo sobre cualquier base de datos que soporte JDBC (Modelo Físico de Datos)

3. Soporta los siguientes DBMS: Oracle, Microsoft SQL Server, PostgreSQL, MySQL, DB2, H2 Database

4. Permite hacer Ingeniería Reversa para obtener el modelo lógico a través del modelo físico de datos

5. Permite hacer Caracterización de Datos (Data Profiling) para conocer la naturaleza de los datos: sí existen duplicados, número total de registros, número de registros vacíos, etc.

Instalación

Para instalar SQL Power Architect realizar los siguientes pasos:

1. Descargar SQL Power Architect del siguiente link: http://www.sqlpower.ca/page/architect_download_os

2. Seguir los pasos de instalación. Por defecto el programa se instala en el directorio C:\Program Files\SQL Power Architect

Configuración

En el directorio C:\Program Files\SQL Power Architect\jdbc copiar los controladores JDBC de los DBMS que se va a trabajar. NOTA: mantener una sola versión del controlador JDBC por Base de Datos.

Tabla Comparativa entre Pentaho Community y Pentaho Enterprise

Pentaho v6.x

Pentaho v7.x

Comparación de Plataformas de BI Open Source

En el siguiente paper de Matteo Golfarelli, de título "Open Source BI Platforms: a Functional andArchitectural Comparison" existe un comparación bien interesante de las plataformas de BI Open Source, se compara Pentaho, Jaspersoft y SpagoBI

Además, Gartner también tiene un paper de título "Who's Who in Open-Source Business Intelligence" que analiza el futuro de las plataformas OSBI (Open Source Business Intelligence)

Espero que los lean y publiquen sus comentarios en éste post.

Instalación y Configuración de SQuirreL SQL Client en Windows

SQuirreL SQL Client es un cliente universal de bases de datos que permite conectarse a cualquier base de datos siempre y cuando ésta tenga un controlador JDBC, entre las más populares están: Oracle, MySQL, PostgreSQL, DB2, HSQLDB, Sybase, Informix

Con SQuirreL se pueden realizar consultas SQL tanto de definición de datos (DDL) así como también de control de datos (DCL)

Instalación

Para instalar SQuirreL tenemos que realizar los siguientes pasos:

1. Descargar SQuirreL del siguiente link: http://squirrel-sql.sourceforge.net/#installation

NOTA: previo a la instalación asegurarse tener instalado y configurado correctamente el JDK. En la publicación Instalación y Configuración del JDK se explica el procedimiento.

2. Se descargará un archivo de nombre squirrel-sql-x.x.x-standard.jar, en dónde x.x.x representa la última versión de la herramienta. Guardar el archivo en un directorio. Por ejemplo: c:\downloads\squirrel-sql-x.x.x-standard.jar

3. Abrir una consola de comandos (Inicio > Ejecutar > cmd)

4. Ir al directorio donde se descargó SQuirreL en el punto 2, en mi caso c:\downloads\

5. Ejecutar el siguiente comando: java -jar squirrel-sql-x.x.x-standard.jar

6. Seguir los pasos de la instalación y en la opción de selección de paquetes a instalar, seleccionar los siguientes:

Optional Plugin: PostgreSQL
Optional Plugin: Session Scripts
Optional Plugin: Smart Tools
Optional Plugin: SQL Parametrisation
Optional Plugin: SQL Replace
Optional Plugin: SQL Validator

7. Hacer clic en Next hasta finalizar con la instalación. La instalación por defecto se realizará en el siguiente directorio: C:\Program Files\squirrel-sql-x.x.x\

Configuración

En éste paso menciono el procedimiento para preparar a SQuirreL para que se conecte a cualquier base de datos usando un controlador JDBC.

1. Descargar los controladores JDBC para las bases de datos que se desea conectar.

2. Por ejemplo, para PostgreSQL descargar del siguiente link: http://jdbc.postgresql.org/download.html

NOTA: de preferencia descargar el controlador JDBC Tipo 4

3. El controlador descargado (postgresql-x.x-xxx.jdbc4.jar) copiar al directorio lib del directorio de instalación de SQuirreL, en mi caso: C:\Program Files\squirrel-sql-x.x.x\lib

4. Realizar el mismo procedimiento para todas las bases de datos que se desee conectar: Oracle, MySQL, PostgreSQL, etc.

5. Iniciar SQuirreL desde el Menú de Inicio, haciendo clic en el ícono del escritorio, o ejecutando el archivo C:\Program Files\squirrel-sql-x.x.x\squirrel-sql.bat

Instalación y Configuración del Java Development Kit (JDK 8) en Windows 7

Para instalar el Java Development Kit (JDK), se tiene que realizar los siguientes pasos:

Instalación

1. Descargar el instalador del siguiente link: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html

2. En ésta publicación se instalará la versión Java SE 8 Update xxx

3. Seguir todos los pasos del asistente e instalar también el Java Runtime Environment (JRE)

4. Al finalizar todos los archivos de la instalación se crearán en el directorio: C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_xxx

Configuración

Para el correcto funcionamiento de las aplicaciones de software libre que se trabaje es necesario configurar 2 variables de entorno: la variable JAVA_HOME y la variable Path.

1. Ir a Inicio > Equipo > Configuración Avanzada del Sistema > Opciones Avanzadas > Variables de Entorno

2. Sobre variables del sistema, hacer clic en el botón Nueva...

3. Crear la variable de entorno JAVA_HOME apuntando al directorio dónde se instaló el JDK (Paso 4, Instalación)

JAVA_HOME = C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_xxx

4. Ubicar la variable de entorno Path y agregar al inicio lo siguiente: %JAVA_HOME%\bin;

Path = %JAVA_HOME%\bin;%Path%

5. Finalmente, para verificar que la instalación y configuración se realizó correctamente, abrir una consola de comandos (Inicio > Ejecutar > cmd) y ejecutar el comando: java -version

Se deberá mostrar un mensaje similar al siguiente:

java version "1.8.0_xxx"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_xxx-yyy)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)

Cuadrante mágico de Gartner para plataformas de Inteligencia de Negocios

En ésta publicación muestro el posicionamiento de las plataformas de Inteligencia de Negocios (BI) al mes de Febrero 2012.

Entre los líderes del mercado se encuentran: Oracle, MicroStrategy, IBM, SAP BusinessObjects, SAS, QlikTech

IBM se encuentra entre los líderes con más visión de mercado, seguido de SAP BusinessObjects. Oracle se sitúa entre los líderes que más habilidad tienen para ejecutar su visión de mercado.

Pentaho y Jaspersoft se encuentran como alternativas con una visión de mercado y habilidad de ejecución en crecimiento.

Inteligencia de Negocios (Business Intelligence)

La Inteligencia de Negocios (Business Intelligence - BI) abarca un conjunto de actividades de análisis que ayudan a comprender la situación pasada, presente y futura de una compañía, apoyándola en su proceso de toma de decisiones.

La principal fuente de datos para realizar las actividades de análisis de BI es el Data Warehouse (DWH)

Las principales actividades de análisis de BI se resumen en:

• Reporteo
• Análisis OLAP
• Minería de Datos (Data Mining)

El reporteo va de la mano con el análisis OLAP a través de reportes de análisis interactivo, tableros de mando, indicadores claves de rendimiento (KPIs), gestión del rendimiento del negocio (BPM), mapas estratégicos, gestión de objetivos del negocio, técnicas de gestión como el Balanced Scorecard, Six Sigma y otras.

El reporteo permite realizar actividades de análisis descriptivo a través del análisis del pasado y presente de la compañía. Los tableros y reportes permiten responder a las preguntas ¿qué sucedió?, ¿qué está sucediendo? y ¿por qué? apoyando al proceso de toma de decisiones del negocio. El reporteo permite armar rompecabezas que responden a las preguntas del negocio.

La minería de datos toma como fuente el Data Warehouse (DWH) para realizar actividades de análisis predictivo permitiendo a una compañía predecir su futuro respondiendo a la pregunta del negocio ¿qué sucederá? La minería de datos permite conocer patrones de comportamiento y resolver misterios de una compañía. Por ejemplo detección de fraudes, perfiles de clientes para actividades de cross-selling y up-selling, tasas para tarifación de objetos asegurados, etc.

Data Warehousing

El Data Warehousing consiste en el proceso de creación, recuperación y consolidación de datos de los sistemas fuente (bases de datos relacionales, archivos planos, Excel, Access, sistemas CRM, sistemas ERP, etc.) hacia un modelo de datos optimizado para actividades de análisis conocido como Data Warehouse (DWH).

El DWH se constituye en la principal fuente para las actividades de Inteligencia de Negocios (BI).

Las actividades del Data Warehousing conforman un conjunto de procesos interrelacionados que se conoce como Sistema de Data Warehouse / BI (DWH/BI).

El sistema de DWH/BI se encarga de obtener los datos de entrada, procesarlos a través de actividades de extracción, transformación y carga (ETL, Extract-Transform-Load) y cargarlos en el DWH con el objetivo que los usuarios del negocio tengan información para realizar actividades de BI.

Como todo sistema, el sistema DWH/BI requiere de una arquitectura, ésta arquitectura se la conoce como Arquitectura de Flujo de Datos.


Haciendo una analogía con los sistemas de software, éstos poseen arquitecturas monolíticas (stand-alone), cliente-servidor, 3 capas, N capas, etc. las cuáles definen ¿cómo? serán construídos los sistemas. La arquitectura de flujo de datos del sistema DWH/BI define ¿cómo? los datos serán transportados desde su fuente hacia su destino, el DWH.

La arquitectura de flujo de datos que se defina para el sistema de DWH/BI tiene una relación directa con los paradigmas propuestos por Bill Inmon y Ralph Kimball.

Así como los sistemas de software son construídos sobre plataformas tecnológicas como por ejemplo la plataforma Java, un sistema de DWH/BI es construído sobre una plataforma tecnológica conocida como Plataforma de Inteligencia de Negocios (BI Platform).

Entre las plataformas más conocidas están: Pentaho, SAP BusinessObjects, IBM Cognos, Oracle Hyperion, MicroStrategy