Implementación de soluciones de minería de datos

El último paso del proceso de minería de datos es implementar los modelos en un entorno de producción. La implementación es importante porque hace que los modelos estén disponibles para los usuarios para que pueda realizar cualquiera de las tareas siguientes:

• Use los modelos para crear predicciones y tomar decisiones empresariales. Para obtener información sobre las herramientas que puede usar para crear consultas, consulte Interfaces de consulta de minería de datos.

• Inserte la funcionalidad de minería de datos directamente en una aplicación. Puede incluir Objetos de administración de análisis (AMO) o un ensamblado que contenga un conjunto de objetos que la aplicación puede usar para crear, modificar, procesar y eliminar estructuras de minería de datos y modelos de minería de datos.

• Cree informes que permitan a los usuarios solicitar predicciones, ver tendencias o comparar modelos.

En esta sección se proporciona información detallada sobre las opciones de implementación.

Requisitos para la implementación de soluciones de minería de datos

Implementación de una solución relacional

Implementación de una solución multidimensional

Recursos relacionados

En esta sección

Implementación de una solución de minería de datos en versiones anteriores de SQL Server

Exportar e importar objetos de minería de datos

Requisitos para la implementación de soluciones de minería de datos

La instancia de Analysis Services en la que implemente la solución debe ejecutarse en un modo que admita objetos multidimensionales y objetos de minería de datos; es decir, no puede implementar objetos de minería de datos en una instancia que hospede modelos tabulares o datos PowerPivot.

Por lo tanto, al crear una solución de minería de datos en Visual Studio, asegúrese de usar la plantilla, Analysis Services Multidimensional y Proyecto de minería de datos.

Al implementar la solución, los objetos usados para la minería de datos se crean en la instancia de Analysis Services especificada, en una base de datos con el mismo nombre que el archivo de solución.

Implementación de una solución relacional

Al implementar una solución de minería de datos relacional, los objetos de minería de datos necesarios se crean dentro de una nueva base de datos de Analysis Services y los objetos se procesan de forma predeterminada. Puede cambiar las opciones de procesamiento mediante la propiedad de configuración, Opción de procesamiento. Para obtener más información, vea Configurar propiedades del proyecto de Analysis Services (SSDT).

De forma predeterminada, solo se implementan los cambios incrementales cada vez. En otras palabras, puede modificar un modelo de minería de datos y, al volver a implementar el proyecto, solo se actualizaría ese modelo de minería de datos. Sin embargo, si tiene varios clientes que editan la base de datos de Analysis Services, esto puede provocar errores. Para cambiar el modo de implementación predeterminado para que se actualice toda la base de datos al implementar la solución, cambie la propiedad Modo de implementación .

En una solución de minería de datos relacional, los únicos objetos que se deben implementar son la definición del origen de datos, las vistas del origen de datos que se usaron, las estructuras de minería de datos y todos los modelos de minería de datos dependientes.

Implementación de una solución multidimensional

Al implementar una solución de minería de datos multidimensional, esta solución crea los objetos de minería de datos dentro de la misma base de datos que el cubo de origen.

Al procesar la estructura de minería o el modelo de datos, también debe procesar el cubo de origen. Por este motivo, la implementación de una solución que usa modelos de minería de datos OLAP puede tardar más tiempo que las soluciones de minería de datos relacionales.

Normalmente, los objetos de minería de datos también usan los mismos orígenes de datos y vistas de origen de datos que se usan para el cubo. Sin embargo, puede agregar orígenes de datos y vistas de origen de datos destinadas específicamente a la minería de datos. Por ejemplo, normalmente un cubo no contiene datos sobre clientes potenciales o datos externos que no se usan en los objetos multidimensionales.

Recursos relacionados

Mover objetos de minería de datos

Si el modelo se basa solo en datos relacionales, exportar e importar objetos mediante DMX es la manera más fácil de mover modelos.

Mover una base de datos de Analysis Services

Cuando los modelos usan un cubo como origen de datos, consulte este tema para obtener más información sobre cómo mover modelos y sus datos de cubo auxiliares.

Implementación de proyectos de Analysis Services (SSDT)

Proporciona información general sobre la implementación de proyectos de Analysis Services y describe las propiedades que puede establecer como parte de la configuración del proyecto.

Véase también

Procesamiento de objetos de modelo multidimensional
Interfaces de consultas de minería de datos
Requisitos y consideraciones de procesamiento (minería de datos)