Implementación de soluciones de minería de datos
Se aplica a:
SQL Server 2019 y versiones anteriores de Analysis Services 
Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium
Importante
La minería de datos estaba en desuso en SQL Server 2017 Analysis Services y ahora se ha interrumpido en SQL Server 2022 Analysis Services. La documentación no se actualiza para las características en desuso e interrumpidas. Para más información, consulte Compatibilidad con versiones anteriores de Analysis Services.
El último paso del proceso de minería de datos consiste en implementar los modelos en un entorno de producción. La implementación es importante porque hace que los modelos estén a disposición de los usuarios para que pueda realizar cualquiera de las siguientes tareas:
Utilice los modelos para crear predicciones y tomar decisiones empresariales. Para más información sobre las herramientas que puede usar para crear consultas, vea Herramientas de consulta de minería de datos.
Incrustar 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 pueda utilizar para crear, cambiar, procesar y eliminar estructuras y modelos de minería de datos.
Crear informes que permiten 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 las soluciones de minería de datos
Implementar una solución relacional
Implementar una solución multidimensional
En esta sección
Implementar soluciones de minería de datos para versiones anteriores de SQL Server
Exportar e importar objetos de minería de datos
Requisitos para la implementación de las soluciones de minería de datos
La instancia de SQL Server Analysis Services en la que se implementa 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 hospeda modelos tabulares o datos de Power Pivot.
Por consiguiente, al crear una solución de minería de datos en Visual Studio, asegúrese de utilizar la plantilla Proyecto multidimensional y de minería de datos de Analysis Services.
Al implementar la solución, los objetos usados para la minería de datos se crean en la instancia de SQL Server Analysis Services especificada, en una base de datos con el mismo nombre que el archivo de solución.
Implementar 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 SQL Server Analysis Services y los objetos se procesan de forma predeterminada. Puede cambiar las opciones de procesamiento con la propiedad de configuración Opción de procesamiento. Para obtener más información, vea Configurar las propiedades del proyecto (SSDT) de Analysis Services.
De forma predeterminada, solo los cambios incrementales se implementan cada vez. En otras palabras, puede modificar un modelo de minería de datos y, cuando vuelva a implementar el proyecto, solo el modelo de minería de datos se actualizaría. Sin embargo, si tiene varios clientes que editan la base de datos de SQL Server Analysis Services, esto puede provocar errores. Para cambiar el modo de implementación predeterminado para actualizar la base de datos completa al implementar la solución, cambie la propiedad Modo de implementación
En una solución relacional de minería de datos, los únicos objetos que deben implementarse son la definición del origen de datos, cualquier vista del origen de datos que se usara, las estructuras de minería de datos y todos los modelos de minería de datos dependientes.
Implementar una solución multidimensional
Al implementar una solución de minería de datos multidimensional, esta solución crea los objetos de minería de datos en la misma base de datos que el cubo de origen.
Cuando se procesa la estructura o el modelo de minería de datos, debe procesar también el cubo de origen. Por esta razón, al implementar una solución que utiliza los modelos de minería de datos OLAP puede tardarse más que en las soluciones que relacionales de minería de datos.
Los objetos de minería de datos normalmente usan los mismos orígenes de datos y vistas del origen de datos que se utilizan para el cubo. Sin embargo, puede agregar orígenes de datos y vistas del origen de datos que estén destinadas específicamente a la minería de datos. Por ejemplo, un cubo normalmente no contendría datos sobre los posibles clientes o datos externos que no se usen 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 forma más sencilla de mover los modelos.
Mover una base de datos de Analysis Services
Cuando los modelos utilizan un cubo como origen de datos, consulte este tema para obtener más información sobre cómo mover los modelos y sus datos de cubo correspondientes.
Implementar proyectos de Analysis Services (SSDT)
Proporciona información general sobre la implementación de proyectos de SQL Server Analysis Services y describe las propiedades que puede establecer como parte de la configuración del proyecto.
Consulte también
Procesar un modelo multidimensional (Analysis Services)
Herramientas de consulta de minería de datos
Requisitos y consideraciones de procesamiento (minería de datos)