34
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r
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d
u
cc
i
ó
n
C
o
n
la intención de desa
rr
olla
r
y
mantene
r
los sistemas de datos,
de mane
r
a que estén disponibles pa
r
a
investigación, desa
rr
ollo e innovación
tecnológica
[
2
]
. Desde el año 1997,
LACETEL® lleva a cabo un proyecto
lo
s
directivos de las emp
r
esas, el Datade desa
rr
ollo continuado a través del
Warehouse
(
DWH
)
—también conoci
-
cual actualiza la tecnología y mantiene
do como Almacén de Datos— o
fr
ece lael
f
uncionamiento de un sistema de
s
olución como ubicación cent
r
al pa
r
atelecomunicaciones de g
r
an impor-
que todos puedan accede
r
a la in
f
o
r
ma
-
tancia pa
r
a el ento
r
no en el país.
P
or
ción con los
r
epo
r
tes necesa
r
ios y da
r
consiguiente, almacena g
r
an cantidad
re
s
puesta a las necesidades de di
f
e
r
en
-
de datos
r
elacionados con el estado
te
s
tipos de usua
r
ios. El DWH su
r
giótécnico del equipamiento, las roturas
con el objetivo de hace
r
consultable lap
r
esentadas y las
r
epa
r
aciones realiza-
información de una emp
r
esa, tanto dedas, según lo especi
f
ican las recomen-
me
s
e
s
como de años ante
r
io
r
es, debidodaciones de la U
I
T
-
T: M.0015, M.0020
a que o
r
ganiza y o
r
ienta los datos desdey M.0060.
la per
s
pectiva del usua
r
io
f
inal
[
1
]
.En la actualidad, pa
r
a la gestión del
ElIn
s
titutode
I
nvestigaciónyDesa
rr
ollomantenimiento y
r
epa
r
ación al sistema
de Comunicaciones, LACETEL®, hade telecomunicaciones, se realiza un
contribuido desde su c
r
eación a
r
esolve
r
análisis insu
f
iciente de los datos alma-
problemas de alto nivel en la es
f
e
r
a de lascenados, po
r
que no se puede predecir
telecomunicaciones en Cuba, medianteel compo
r
tamiento de las averías y
la ejecución de di
f
e
r
entes p
r
oyectos de
r
ealiza
r
el mantenimiento e
f
ectivo que
P
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r
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s
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c
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Data
W
arehouse:
y repara
c
ión de un sistema de
en la gestión
del mantenimiento
una herramienta efi
c
az
tele
c
omuni
c
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c
iones
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S
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.
35
di
s
minuya la corre
s
pondiente
s
alida del se
r
vicio po
r
r
epa
r
ación del equipamiento
in
s
talado, con
s
u grave implicación pa
r
a el secto
r
en el país.
E
s
te artículo propone un análisis sob
r
e el estado del a
r
te del DWH pa
r
a su em
-
pleo como herramienta e
f
icaz q
u
e apoye la toma de decisiones en la gestión del
mantenimiento y reparación del sistema de telecomunicaciones, como pa
r
te del
proyecto de
s
plegado por e
s
te Instituto.
D
e
s
a
rr
o
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s
s
i
s
tema
s
tran
s
accionale
s
, como el OLT
P
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L
ine
T
ransactional
P
r
oce
ss
ing—, u
s
an e
s
tructura
s
n
o
r
malizadas en las cuales se optimizan las inse
r-
cione
s
y actualizacione
s
de artículos e, incluso, algunas selecciones; no obstante,
e
s
meno
s
probable que el
s
i
s
tema se o
r
ganice de
f
o
r
ma tal que p
r
oduzca
r
epo
r
tes
e
f
iciente
s
para dato
s
re
s
umido
s
con cie
r
ta je
r
a
r
quía.
El concepto fundamental de un DWH es la distinción ent
r
e los datos y la in
f
o
r-
mación. El dato e
s
tá compue
s
to
p
o
r
hechos almacenados en los sistemas ope
r
acio
-
nale
s
o tran
s
accionale
s
. En un ambiente de DWH, el dato sólo toma valo
r
pa
r
a el
u
s
uario
f
inal cuando e
s
organizado y p
r
esentado como in
f
o
r
mación.Lain
f
o
r
mación
e
s
una colección integrada de hechos y se usa como la base pa
r
a la toma de deci
-
s
ione
s
[1].
Un DWH e
s
organizado en, al menos, 2 dimensiones: una dimensión de tiempo
y una dimen
s
ión de granularidad. Los datos ca
r
gados en el DWH de un sistema
operacional entran organizado
s
y detallados. Todos los datos detallados pueden
s
er agregado
s
bajo vario
s
crite
r
ios. Estos suma
r
ios se añaden a los datos ya
r
e
-
s
umido
s
favorablemente [3].
P
o
r
ejemplo, pod
r
ían gua
r
da
r
se las ave
r
ías dia
r
ias
—nivel detallado—, el dato lige
r
amente
r
esumido —po
r
semana— y el dato muy
re
s
umido (men
s
ual). De e
s
te modo, se almacenan va
r
ios niveles de g
r
anula
r
idad
en un DWH, aunque e
s
to produce un poco de
r
edundancia.
Un DWH debe tener 4 caracte
r
ísticas p
r
ima
r
ias
[
3
]
, o sea, es una colección de
dato
s
útil para la toma de deci
s
iones:
Š
Orientada a un tema: tiene en cuenta los p
r
ocesos de negocio de la emp
r
esa
que
s
e de
s
een priorizar.
Š
Integrada: agrupa lo
s
s
i
s
temas ope
r
acionales en un sistema de in
f
o
r
mación
con formato
s
y código
s
con
s
i
s
tentes.
Š
Variable en el tiempo: lo
s
datos se o
r
ganizan y almacenan en je
r
a
r
quías en
el tiempo, lo que permite realiza
r
análisis compa
r
ativos de estados actuales
y de período
s
anteriore
s
.
Š
No volátil:
s
e utiliza princi
p
almente pa
r
a ope
r
aciones de
r
ecupe
r
ación de
información y no para actualizaciones.
F
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gu
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1
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[
3
]
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warehouse
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ases
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36
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s
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r
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T
E
L
Con la creación de un DWH,
s
e per-
s
igue obtener un
s
i
s
tema de fácil com-
pren
s
ión y de rápida ejecución, que
s
igni
f
ica dato
s
de alta calidad, con un
di
s
eño que permita lo
s
cambio
s
y, ade-
má
s
, una
s
alvaguarda
s
egura para pro-
teger la información.
En el ca
s
o de la reparación y el manteni-
mientoal
S
i
s
temadeTelecomunicacione
s
,
el DWH almacenará toda la información
generada por el mundo tran
s
accional de
la In
s
titución, de
s
de el año 1997, en gran-
de
s
tabla
s
en formato Excel. E
s
te gran
almacén de dato
s
se enriquecerá con in-
f
o
rmación acumulada en la ba
s
e de da-
to
s
de producto
s
de
s
oftware externo
s
.
Pueden referir
s
e lo
s
dato
s
del e
s
tado de
la técnica in
s
tala
d
a o información pro-
veniente de otro
s
s
oftware
s
que logran
a
p
ortar información valio
s
a
s
obre lo
s
s
i
s
tema
s
de telecomunicacione
s
en fun-
cionamiento.
As
í, a travé
s
de la centralización de
dato
s
proveniente
s
de di
s
tinta
s
fuente
s
,
el DWH
s
e convierte en un podero
s
o
ducir la incertidumbre en el momento
de decidir:
Š
El período de tiempo en el cual
s
e debe ejecutar el mantenimien-
to preventivo en un punto
Š
El período de tiempo en que un
Š
Lo
s
dato
s
que
s
e manejan en elteniendo cla
r
o, después de p
r
evios análisis, los indicado
r
es emp
r
esa
r
iales —las
DWH
s
on i
n
formacionale
s
, e
s
dimensiones, p
r
opiedades, mét
r
icas y
fr
ecuencias— en nuest
r
o escenario de
decir,
s
on datos re
s
umido
s
y pe-info
r
mación. Las he
rr
amientas OLA
P
pe
r
miten al usua
r
io visualizar y ana-
riódico
s
a dife
r
encia de lo
s
dato
s
lizar la in
f
o
r
mación desde distintas pe
r
spectivas, a esto se le conoce como:
operacionale
s
(Figura 1).análisis multidimensional
[
4
]
.
M
o
de
l
o
m
u
l
t
i
d
i
m
e
n
s
i
o
n
a
l
En un modelo de datos multidimensional los datos se o
r
ganizan al
r
ededor de los
tema
s
de la o
r
ganización. La est
r
uctu
r
a de datos manejada en este modelo es matriz
multidimensional o hipe
r
cubo. Un hipe
r
cubo consiste en un conjunto de celdas, cada
una
s
e i
d
enti
f
ica po
r
la combinación de los miemb
r
os de las di
f
e
r
entes dimensiones y
contiene el valo
r
de la medida analizada pa
r
a dicha combinación de dimen
s
iones [5].
El
h
ec
h
o es el objeto a analiza
r
, posee at
r
ibutos llamados
d
e
h
ec
h
os o
d
e sí
n
-
te
s
i
s
, y son de tipo cuantitativo.
S
us valo
r
es
(
medidas
)
se obtienen ge
n
eralmente
por la aplicación de una
f
unción estadística que
r
esume un conjunto de
v
alores en
un único valo
r
. Es el caso de la cantidad de ave
r
ías p
r
esentadas, cantidad de horas
fuera de se
r
vicio, p
r
omedio de ave
r
ías anual, etc.
[
5
]
.
La
s
d
i
m
e
n
sio
n
es
r
ep
r
esentan cada uno de los ejes en un espacio multidimen-
s
ional.
S
uminist
r
an el contexto en el que se obtienen las medidas de un hecho.
Algunos ejemplos son: módulo, punto, condición, técnico, tiempo, ent
r
e otras. Las
dimen
s
iones se utilizan pa
r
a selecciona
r
y ag
r
upa
r
los datos en un nivel de detalle
de
s
ead
o
. Los componentes de una dimensión se denominan
n
iveles y se organizan
en jerar
qu
ías. La dimensión tiempo puede tene
r
niveles día, mes y año [5].
Lo
s
hec
h
os se gua
r
dan en tablas de hechos y las
d
i
m
e
n
sio
n
es en tablas de di-
men
s
io
n
es.
En la
f
igu
r
a 2 se muest
r
a un modelo multidimensional, donde el
h
ec
h
o es la tabla
avería y las
d
i
m
e
n
sio
n
es son módulo, punto y tiempo.
F
i
gu
r
a
2
M
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r
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ó
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p
r
o
p
i
a
)
módulo debe ser
s
u
s
tituido porUn modelo multidimensional puede
r
ep
r
esenta
r
se como un esquema en estrella,
otrocopo de nieve
(
snow
fl
ake
)
o constelación de hechos
[
6
-
7
]
. A continuación se ex-
Š
El po
s
ible fallo de un módulo deplica b
r
evemente cada uno de los esquemas:
un punto
Š
E
sq
uema en est
r
ella: está
f
o
r
mado po
r
una tabla de hechos y una tabla para
Š
La condición que má
s
in
f
luyecada dimensión.
para la avería de un módulo
Š
E
sq
uema copo de nieve: es una va
r
iante ante
r
io
r
que p
r
esenta las tablas de
Š
La incidencia del técnico que re-dimensión no
r
malizadas.
porta en la avería de un módulo
Š
Constelación de hechos: son va
r
ios esquemas en est
r
ella o copo de nieve
Š
El punto donde má
s
s
e averíaque compa
r
ten dimensiones.
un módulo durante un período deEn la siguiente
f
igu
r
a se muest
r
a una base de datos
(
BD
)
que maneja tres dimen-
tiempo
s
ione
s
: módulos, g
r
upos y pe
r
íodos de chequeo
(
tiempo
)
. Los datos se
r
epresentan
Š
La
s
con
s
truccione
s
de un alma-como un cubo de 3 dimensiones donde cada valo
r
individual de una celda repre-
cén de dato
s
s
on la ba
s
e del OLA
Ps
enta la cantidad total de ave
r
ías p
r
esentada po
r
un módulo en un punto durante un
—OnlineAnalyticalP
r
oce
ss
ing—,períod
o
de chequeo dete
r
minado.
Módulo
(Hecho)
-ca
n
t
id
a
d
-c
on
ce
p
t
o
(Niveles)
(Niveles)
(Dimensión)
(Dimensión)
D
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S
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M
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DU
LO
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M
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Mes
Ca
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egor
í
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rimes
t
re
re
s
ervorio de información útil para re-
A
ño
A
VE
R
Í
A
(Dimensión)
P
UN
TO
(Niveles)
P
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o
Región
Ciudad
T
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C
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b
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S
.
A
.
37
¿Cuál e
s
la mejo
r
opción ent
r
e ROLA
P
y MOLA
P
? Cada alte
r
nativa tiene sus
ventaja
s
y desventajas. En luga
r
de discuti
r
cuál de las dos es mejo
r
, deben de
f
inir-
s
e lo
s
crite
r
ios pa
r
a opta
r
po
r
una u ot
r
a. También se debe conside
r
a
r
la alte
r
nativa
HOLA
P
que intenta combina
r
lo mejo
r
de ambas opciones. Algunos c
r
ite
r
i
o
s son:
tamaño actual y
f
utu
r
o de la BD, núme
r
o de dimensiones y complejidad de las
con
s
ulta
s
[5
]
.
Generalmente, los p
r
oductos MOLA
P
p
r
opo
r
cionan cálculos más
r
ápidos, con la
de
s
ventaja de que sopo
r
tan cantidades de datos más pequeñas que las soluciones
ba
s
ada
s
e
n
ROLA
P
, que o
fr
ecen ca
r
acte
r
ísticas de escalabilidad, concu
rr
encia y
admini
s
tración más madu
r
as.
M
OLA
P
es adecuado pa
r
a soluciones no muy g
r
andes con volúmenes de infor-
mación y
n
úme
r
o de dimensiones limitados, como es el caso del mantenimiento
y la reparación de un sistema de telecomunicaciones, en cuya BD OLA
P
se han
creado 5 dimensiones: módulo, punto, técnico, condición y tiempo y ocho cubos
con almacenamiento MOLA
P
.
F
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gu
r
a
4
T
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p
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s
de
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s
OL
A
P
[
3
]
reconocer el valor de
s
u
s
dato
s
. OLA
P
facilitan la concepció
n
de con
s
ulta
s
, al-
guno
s
de ello
s
s
on
S
lice & Dice,
S
wap,
Drill Down, Drill Up, Roll-Up, Drill-
Ac
r
o
ss
, Drill-Through [6].
Mo
d
o
sd
ealmace
n
amie
n
to
d
eOLAP
OL
AP
puede trabajar con 3 tipo
s
de
Š
ROLA
P
—Relational O
L
AP—.
Š
MOLA
P
—Multi
d
imen
s
ional
O
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AP—.
Š
HOLA
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—Hyb
r
id O
L
AP—.
El almace
n
amie
n
to ROLAP e
s
una
forma de proce
s
amiento analítico en línea
bre u
n
a ba
s
e de dato
s
relacional, en lugar
de u
n
a ba
s
e de dato
s
multidimen
s
ional.
ROL
AP
aparece como una alternativa de
implementación y análi
s
i
s
de e
s
tructura
s
multidimen
s
ionale
s
s
o
b
re modelo
s
relacio-
nale
s
. Utiliza una arquitectura de 3 nivele
s
:
Š
El nivel de ba
s
e de dato
s
u
s
a
base
s
de dato
s
relacionale
s
para
el manejo, acce
s
o y la obtención
del dato.
Š
El nivel de aplicación e
s
el mo-
to
r
que ejecuta la
s
con
s
ulta
s
mul-
tidimen
s
ionale
s
de lo
s
u
s
uario
s
.
Š
El motor ROLAP
s
e integra con
nivele
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