El documento describe un proyecto de máster en Business Intelligence que analiza los datos del metro de Madrid. El proyecto incluye la elección del tema, los objetivos, el proceso general, las fuentes de datos, las entidades de análisis, las métricas, el modelado dimensional, el proceso ETL, el diseño de la base de datos multidimensional, los informes y las conclusiones.

1. Máster en Business Intelligence
2012 - 2013
Héctor Díaz Calvo

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Elección de la temática del proyecto
Principales objetivos
Proceso general
Orígenes de datos
Entidades para el análisis
Métricas del negocio
Modelado dimensional
Proceso ETL
Diseño de la BBDD multidimensional
Reporting
Excel 2013 como cliente OLAP
Conclusiones y beneficios
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3. http://blogs.elconfidencial.com/economia/grafico-de-lasemana/2013/05/17/el-metro-se-hunde-lo-que-arroja-dudas-sobre-lascifras-de-poblacion-11300
Afiliaciones SS y
Nº Viajeros
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Análisis de la evolución del número de viajeros en la
red de Metro de Madrid a lo largo del tiempo
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Análisis de ventas de los distintos tipos de billetes
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Determinación de la influencia de indicadores
sociales, laborales y demográficos en el nº de viajes
(indicadores disponibles por fecha y zona geográfica)
Categorización de las estaciones en función de los
tramos horarios en los que son frecuentadas
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5. 5

6. 
Ficheros planos incluyendo:
◦ Datos públicos por distritos
http://www.madrid.es/portales/munimadrid/es/Inicio/El-Ayuntamiento/Estadistica
◦ Ventas de billetes (tickets y abonos)
◦ Paso de viajeros por los tornos de las estaciones
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BBDD Metro para la extracción de datos de:
◦ Estaciones y líneas
◦ Tarifas
◦ Viajeros titulares de los abonos
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Billetes
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Estaciones
Distritos
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Tiempo
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Tramos horarios
Líneas
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Ventas de Billetes
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Viajes
Indicadores Públicos (I)
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Indicadores Públicos (II)
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Viajes
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Ventas
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13. 
Indicadores
Públicos
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SQL Server Integration Services 2012
Proyecto estructurado en varios paquetes
Utilización BBDD de Staging
Carga incremental
Limpieza de datos
Aprovechamiento de los distintos tipos de
transformaciones
Aplicación de buenas prácticas
Importación de formas geométricas ESRI Shapefiles
(shp) para los distritos, líneas y estaciones
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15. 15

16. 
SQL Server Analysis Services 2012
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Data Source View (DSV)
◦ Uso de Named Queries y Named Calculations
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Dimensiones de BBDD
◦ Definición de jerarquías
◦ Relaciones entre atributos
◦ Ajuste de propiedades (KeyColumns,
NameColumns…)
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Diseño del cubo
◦ Modo de almacenamiento: MOLAP
◦ Relación entre dimensiones de cubo y grupos de
medidas (Dimension Usage)
◦ Funciones de agregación
◦ Medidas calculadas y conjuntos dinámicos (MDX)
◦ Definición de KPIs
◦ Definición de particiones
◦ Diseño de agregaciones
◦ Procesamiento del cubo
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SQL Server Reporting Services 2012
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Informes con origen de datos OLAP
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Datasets (MDX) construidos mediante:
◦ Query Designer
◦ Expresiones
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Ejemplos
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19. 19

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Conclusiones
◦ Nº de viajes ligado al nº de afiliaciones a la Seguridad Social.
◦ Contraste claro entre distritos de la zona norte y los de la zona sur.
También entre los del centro y los de la periferia para determinadas
medidas como la tasa de paro, renta per cápita, precio de la vivienda o la
edad promedio.
◦ Incremento de las ventas en el año 2012 a pesar del descenso del nº de
viajeros motivado por el incremento de tarifas.
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Beneficios
◦ Control de las ventas y del nº de viajeros.
◦ Estaciones categorizadas en función de los tramos horarios en los que
son frecuentadas.
◦ Visualización e interpretación rápida de resultados gracias a los mapas.
◦ Análisis a medida del usuario gracias a las tablas dinámicas de Excel
conectadas al cubo OLAP.
◦ Gran rendimiento de consulta de los informes por tener como origen de
datos el cubo OLAP.
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A
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mis profesores:
Salvador Ramos
Rubén Pertusa
Miguel Egea
Sergio Carrillo
Víctor García
Paco González
Javier Torrenteras
Pau Sempere
Daniel Seara
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A mis compañeros
A todo el equipo de
SolidQ
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