PDF de programación - MDS Y DQS ¿QUÉ ES ESO? - Lo nuevo del BI en SQL Server 2012

MDS Y DQS ¿QUÉ ES ESO?
Lo nuevo del BI en SQL Server 2012

Miguel Angel Granados Troncoso

• Chapter Leader SQL PASS México

MIGUEL ANGEL GRANADOS TRONCOSO

• Miguel es un profesional con más de 15 de experiencia,
la Universidad Autónoma

graduado

de

es

él
Metropolitana.

industrias

• A lo largo de su carrera ha trabajado en diferentes tipos
hasta
las áreas de Salud,

de
automatización pasando por
Biodiversidad y la enseñanza.

finanzas

desde

que

van

• Ha desempeñado puestos de: Desarrollador, Líder de

Proyectos, Arquitecto, DBA, Profesor y consultor de IT.

• Actualmente labora como mentor de SolidQ.
• En la parte de comunidades lidera el capítulo SQL PASS

Ciudad de México.

• Su especialidad es el área de Inteligencia de Negocios.

AGENDA

 Escenarios
 Definiciones, Procesos y Estándares
 Master Data Services
 Data Quality Services

1

9s Requeridos
& Protección

Desempeño
Super Veloz

2

3

Cumplimiento
Organizacional

4

Tranquilidad y
Confianza

5

Exploración
Rápida de Datos

6

Auto Servicio BI
Administrado

7

Datos Consistentes
y Creíbles

8

Analísis & DW
Escalable

9

10

11

12

Crece Bajo
Demanda

Soluciones
Rápidas

Productividad
Optimizada

Datos Hacia
Cualquier Parte

DATOS CONSISTENTES Y CREÍBLES
Las empresas con datos precisos se desempeñan mejor¹

% de datos maestros
completos & precisos

Hrs que pasan los empleados cada
semana buscando información

Mejor 20%
Desempeño

50% Desempeño
Medio

Bajo 30%
Desempeño

91%

68%

Debajo 50%

¹Fuente: “Turning Pain into Productivity with Master Data Management,” Aberdeen Group, Feb 2011

1.2hrs

2.8hrs

6hrs

POR QUÉ DEBO TENER MDM? SI
PUEDO…

- Incompleta y costosa

- No considera la interacción

humana

- Cómo se obtuvieron los

datos?

- Tenemos los datos que

necesitamos?

- Es escalable?

LA IMPORTANCIA DE LA CALIDAD DE
DATOS
Los problemas de Calidad de Datos le cuestan a las
empresas en E.U. más de $600 billones al año.

Data Warehousing Institute (TDWI)

Los costos asociados con datos de mala calidad
incluyen:

• Exceso de inventario
• Costos altos en la cadena de abastecimiento
• Mayores costos de marketing directo
• Facturación
• Y otros más…

PROBLEMAS DE MALA CALIDAD

Problema

Ejemplo

¿Los valores tienen un formato estándar
consistente?

¿Se entienden y están definidos de
manera consistente los valores de los
datos?
¿Los valores tienen el mismo significado?

Formatos de números telefónicos:
xxxxxxxxxx,
(xxx) xxx-xxxx
1.xxx.xxx.xxxx, etc.

‘Genero’ = M, F, U
‘Genero’ = 0, 1, 2

Cómo se presentan las ganancias?
Dólares, Euros, ambos?

¿Se encuentrán presentes los datos
necesarios?

20% de los apellidos esta vacío, el
50% de los códigos postales son 99999

Calidad de
datos
Formato

Etandarización

Consistencia

Integridad

Precisión

Validación

¿Los datos representan con exactitud la
realidad o provienen de una fuente
verificable?
¿Los valores de los datos se encuentran en
rangos aceptables?

Un proveedor aparece como ‘Activo’ pero
salio del negociohace seis años

Los valores de salarios deben de estar
entre 60,000-120,000

John Ryan y Jack Ryan aparecen en el
sistema – ¿son la misma persona?

Duplicados

Los datos aparecen varias veces

AGENDA

 Escenarios
 Definiciones, Procesos y Estándares
 Master Data Services
 Data Quality Services

QUÉ ES UN DATO MAESTRO?
• Son los datos clave que forman parte de los activos

más importantes de la empresa.

FUENTES DE DATOS MAESTROS

• Metadatos
• Datos Transaccionales
• Datos Jerárquicos
• Datos semiestructurados
• Datos No estructurados

IDENTIFICANDO DATOS MAESTROS

• La Cardinalidad
• La Complejidad
• La Volatilidad
• Mantenimiento

histórico de los datos

• Reutilización

GOBERNABILIDAD DE DATOS

Estratégico

Gobernabilidad TI

Gobernabilidad de datos.

Administración de

datos.

Calidad de

datos.

Corrección
de datos

Táctico

ADMINISTRACIÓN DE LOS DATOS

Contenido

Relacionamiento

Acceso

• Detalles acerca del

tema

• Identificación de

atributos

• Nombres de los

temas

• Definiciones
• Representación de

los valores

• Formatos Estándar

• Parte de identidad

(atributos
similares)

• Agrupación

(Reglas/Lógica)

• Jerarquía

(Padre/Hijo)

• Reglas de

Relacionamiento/E
scenarios

• Políticas de acceso

y compartición
(internas/externas)
• Provisión de datos
• Metadatos (uso,

linaje, etcétera)

• Normativas/Seguri

dad

• Fuentes de datos

externas

Cambios

Administrativos

• Calidad de los

datos y Aceptación

• Medición y
monitoreo

• Detección y

corrección de
errores

• Control de cambios

centralizados

• Jurisdicción sobre

los datos

Procesamiento

•Coincidencia e
identificación
•Procesamiento CRUD
(Created,Read,Update
d,Deleted)
•Corrección de datos
•Depurar los cambios
de datos
•Reglas de persistencia
•Integración al flujo de
trabajo

Estandarización de datos

Administración de datos

Administración de los datos maestros

CALIDAD DE LOS DATOS

• La calidad de los datos consiste en verificar si los

mismos son aptos para su uso previsto en las
operaciones, la toma de decisiones y la planeación.

Monitorear

Analizar

Información

Planeación

INICIATIVAS DE CONTROL DE CALIDAD

• Conocer el contexto de los datos.
• Perfilar los datos que se requieren.
• Crear y mantener los estándares de calidad.
• Dar seguimiento a la calidad de los datos.

CÓMO ADMINISTRAR LA CALIDAD DE
LOS DATOS?
La gestión de la calidad de datos implica el
establecimiento e implementación de:

• Roles
• Responsabilidades
• Políticas
• Procedimientos
• Tecnología

Personas
Personas
Personas

Tecnología
Tecnología
Tecnología

Procesos
Procesos
Procesos

ESTÁNDARES DE CALIDAD

ISO 8000

ISO 22745

• Los principios de la

calidad de datos

• Las características de

los datos que
determinan su calidad

• Los procesos que

aseguran la calidad de
los datos

• Define los diccionarios

técnicos abiertos
• Aplicación de los
diccionarios a los
datos maestros

International Association for Information and Data Quality
http://www.iaidq.org/

AGENDA

 Escenarios
 Definiciones, Procesos y Estándares
 Master Data Services
 Data Quality Services

SERVICIOS DE DATOS MAESTROS
• Centralizar la gestión de los activos de información.
• Crear una sola versión autorizada de los datos.
• Mejorar la calidad, consistencia e integridad de los

datos.

• Crear reportes y análisis más precisos.
• Promover el cumplimiento de la normatividad.

CAPACIDADES DE MDS

Modelado

Entidades, Atributos, Jerarquias

Validación

Creación de reglas de negocio

para garantizar la exactitud

Seguridad basada en roles y
Anotación de Transacciones

Excel Add-In

MDS

Master Data
Stewardship

Web UI

Coincidencia de

datos

Habilita la Integración & el Intercambio

Versionamiento

Carga datos por lotes

usando tablas de

paso

Registra cambios a

través de APIs

Consume datos a
través de vistas

Workflow /
Notificaciones

Excel

DWH

Externa
(CRM, ..)

COMPONENTES DEL MDS
• Base de datos Master Data Services

• Contiene los objetos que usa Master Data Services

• Aplicación Web de Master Data Services

• Permite a los administradores crear y administrar los

objetos de Master Data Services, como las entidades y
los atributos.

• Permite a los responsables (data stewards) administrar

los datos maestros.

• Master Data Services Configuration Manager

• Permite a los administradores crear la base de datos para

Master Data Services y la aplicación Web.

COMPONENTES DE UNA SOLUCIÓN MDS
• Modelo (Model)
• Entidades (Entities)
• Atributos (Attributes)
• Miembros (Members)
• Jerarquías (Hierarchies)
• Colecciones (Collections)
• Reglas de negocio (Business rules)
• Vistas de Suscripción (Subscription views)
• Versiones (Versions)

CÓMO UTILIZAR MDS?

• Decida qué datos desea administrar
• Construya un modelo
• Cargue los datos
• Cree reglas
• Establesca flujos de trabajo y Notificaciones
• Defina la seguridad
• Cree procesos de refresco de datos
• Comparta los datos

ARQUITECTURA MDS

INTEGRACIÓN DE MDS CON DQS

• Realiza la coincidencia de datos
•
• Poderoso en escenarios de:

Integrado dentro del MDS Excel Add-In

• Prevención de duplicación de datos (dedupe)
• La agrupación de información se solicita para las

optimizaciones

• Utiliza el conocimiento existente creado por los

expertos de calidad de los datos en el DQS

• Permite añadir conocimiento/ adaptar el

conocimiento existente en el MDS Excel Add-In

AGENDA

 Escenarios
 Definiciones, Procesos y Estándares
 Master Data Services
 Data Quality Services

Data Quality Services (DQS) es una
solución de calidad de los datos basada en el
conocimiento, que permite a los profesionales
de TI y a los data stewards mejorar fácilmente la
calidad de sus datos.

CONCEPTOS DE UNA SOLUCIÓN DQS

Dirigidas por el Conocimiento
Basado en una Base de Conocimientos de Calidad de Datos (Data
Quality Knowledge Base - DQKB) que es reutilizable para mejorar la
Calidad de Datos
Semántica
Los datos son mapeados en Dominios, que capturan su Semántica

Descubrimiento de Conocimiento
Adquiere conocimiento adicional a través de datos muestra y
realimentación del usuario.

Abierto y Extensible
Soporta el uso de Conocimiento generado por el usuario y Proveedores
de datos de referencia de terceros.

Fácil de usar
Experiencia de usuario diseñada para incrementar la productividad

QUÉ ES UNA BASE DE CONOCIMIENTO?

• Repositorio de conocimiento acerca de los datos:
• Los Dominios definen valores y reglas para cada campo
• Las políticas de Coincidencia definen reglas para identificar registros

duplicados.

QUÉ ES UN DOMINIO?

• Los Dominios son

específicos para un campo
de datos.

• Los Dominios contienen las

reglas para los datos

• Los Dominios pueden ser
individuales o compuestos

Dominio

Valores

Datos de
referencia

Reglas y
Relaciones

QUÉ ES UN SERVICIO DE REFERENCIA
DE DATOS?
• En Azure Marketplace
residen proveedores
especialistas en limpieza de
datos
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