Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información"

Transcripción

1 12/13 La organización de datos e información Departamento Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza (raqueltl@unizar.es) "

2 Guión Introducción: Data Warehouses Características: entornos OLTP vs OLAP Construcción de Data Warehouses: Arquitectura Procesos ETL Bases de datos multidimensionales Referencias y bibliografía

3 Introducción: Definición Data warehouses: Repositorio de datos estructurado a nivel de empresa orientado hacia las áreas de negocio que contiene datos históricos y actuales y está diseñado para facilitar la toma de decisiones: Aplicaciones operacionales (OLTP) Orientados a la aplicación específica Datos actuales Información detallada Los datos cambian continuamente (volátiles) Aplicaciones de negocio (OLAP) Orientados al sujeto y de un tema específico Datos actuales e históricos Información detallada y resumida (integrada) Datos con mayor estabilidad y menos cambios (no volátiles)

4 Introducción: Características Orientados al tema: La información se estructura en base a un tema de interés para los directivos de la entidad y no para facilitar la operativa diaria: Por ejemplo para un comercio entorno a las ventas, productos y proveedores Integrados: La base de datos contiene todos los datos de los sistemas operacionales de la organización (entidad) y dichos datos deben ser consistentes Por ejemplo agrega los datos de los sistemas de ventas, compras de productos, campañas de markteting, recursos humanos, etc

5 Introducción: Características No volátiles: Una vez los datos han sido incorporados al sistema (registrados) estos no se borran ni actualizan. Además están pensados para un horizonte de tiempo mucho mayor que los datos operacionales Por ejemplo 60 o 90 días VS 5-10 años Inserciones/borrados/actualizaciones constantes VS carga de datos La misma consulta sobre el mismo período temporal siempre produce el mismo resultado

6 Construcción: Arquitectura Externa (hasta un 20%)

7 Construcción: Arquitectura Bases de Datos OLTP Bases de Datos OLAP Estructuras de datos complejas (3-FN) Datos normalizados (menos volumen) Pocos índices Transacciones determinadas Muchas operaciones de join Estructuras de datos multidimensionales Datos desnormalizados (más volumen) Muchos índices (se relacionan datos aparentemente sin relación) Transacciones muy variadas Pocas operaciones de join No se suele trabajar con muchos datos derivados y agregados La información temporal puede o no formar parte de la clave Se trabaja con gran cantidad de datos derivados y agregados La información temporal forma parte de la clave

8 Construcción: Procesos ETL Proceso de adquisición de datos (Data acquisition) del Data Warehouse (-ETL-) Extracción (Extraction -E-): Recogen los datos de los diferentes sistemas operacionales y los integran. Suelen involucrar procesos de cleansing y auditoría y control de datos (asegurar integridad) Transformación (Transformation -T-): Transforman los datos recolectados en el formato adecuado para el Data Warehouse (cambios unidades de medida Carga (Load -L-): Procesos para la inserción masiva de datos en el Data Warehouse

9 Introducción: Arquitectura Externa

10 Construcción: Arquitectura Staging Area: Facilita los procesos de extracción y transformación de los datos antes de ser incluidos en el Data Warehouse Data Marts: Contienen datos que han sido personalizados para una determinada funcionalidad o análisis: Por ejemplo: análisis de la demanda de los clientes considerando factores geográficos, ventas de un determinado producto en función de sus proveedores

11 Construcción: BD multidimensionales Cubo o hipercubo: Estructura que se emplea para organizar los datos en el Data Warehouse. Tiene múltiples dimensiones (ej con tres dimensiones)

12 Construcción: Arquitectura Diferente nivel de detalle en cada una de las dimensiones

13 Construcción: Arquitectura Slice (loncha): El subconjunto de datos multidimensionales definidos por seleccionar valores específicos para cada uno de los atributos que definen las dimensiones

14 Construcción: BD multidimensionales Operación básica: La agregación Que cantidad de productos de la marca X se han vendido durante el mes actual en las diferentes tiendas Cuantas ventas de los diferentes productos se han realizado en las tiendas de la región 1

15 Construcción: BD multidimensionales Operación básica: La agregación

16 Construcción: BD multidimensionales Implementación de los cubos: Opción más simple: Una sola tabla con múltiples columnas que representan o bien las dimensiones que se consideran o bien los datos de interés para el análisis (en nuestro ejemplo número de ventas de un producto) Demasiados datos replicados Arquitectura en estrella

17 Construcción: BD multidimensionales Arquitectura en estrella: Una tabla central que contiene la información de los hechos que se desean analiza (e.g. las ventas) conectada a diferentes tablas que representan las diferentes dimensiones

18 Construcción: BD multidimensionales En general aunque la implementación sea en arquitectura en estrella, la arquitectura de una sóla tabla es la que se emplea como vista analítica

19 Construcción: BD multidimensionales Informe típico: Datos de ventas totales efectuadas durante el primer trimestre por marca (Brand)

20 Construcción: BD multidimensionales Drill Down y Drill Up sobre los informes obtenidos: Drill Down/Up: Detallar/Agregar los resultados obtenidos añadiendo un nuevo campo, por ejemplo categoría de productos (category)

21 Construcción: Factores de éxito Integrar datos externos con datos de producción internos y gestionar historiales Considerar información útil Centrado en los objetivos de la empresa Emplear datos de calidad (coherentes, actualizados y documentados) Arquitectura flexible para garantizar la escalibilidad (tanto a nivel hardware como a nivel software). Considerar también más usuarios, herramientas, volumen de negocio, etc

22 Construcción: Errores comunes Incluir datos solamente porque están disponibles (podrían no ser útiles) Crear un esquema de BD relacionales tradicional Crear el data Warehouse pensando en la tecnología que se va a usar para su implementación Creer que los Data Warehouse acaban su ciclo de vida una vez cargados los datos e instalado el sistema (incluir herramientas para el diseño de informes)

23 Temas relacionados Data Mining: Búsqueda automática / semiautomática de información relevante en grandes volúmenes de datos generalmente internos Web Mining: Data Mining sobre datos extraídos de la Web (externos a la empresa) Objetivo: Obtener conjuntos de reglas

24 Temas relacionados Diferencias Machine Learning respecto a Data/Web Mining: Volúmenes de datos con los que se trabaja

25 Referencias y Bibliografía Ralph Stair y George Reynolds, Information Systems, 10 th edición, International edition Imhoff y otros, Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques, 2003, Wiley J. M. Franco, El data warehouse. El Data Mining, 1997, Eyrolles

Definición. Data Warehousing: almacenamiento, transformación y distribución de datos útiles para los responsables de tomar decisiones 9/29/2006 4

Definición. Data Warehousing: almacenamiento, transformación y distribución de datos útiles para los responsables de tomar decisiones 9/29/2006 4 Definición Data Warehousing: almacenamiento, transformación y distribución de datos útiles para los responsables de tomar decisiones 9/29/2006 4 Definición (cont.) Un Data Warehouse es una colección de

Más detalles

CAPÍTULO 2 DATA WAREHOUSES

CAPÍTULO 2 DATA WAREHOUSES CAPÍTULO 2 DATA WAREHOUSES Un Data Warehouse (DW) es un gran repositorio lógico de datos que permite el acceso y la manipulación flexible de grandes volúmenes de información provenientes tanto de transacciones

Más detalles

Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. - Sesión 5 -

Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. - Sesión 5 - Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos - Sesión 5 - Juan Alfonso Lara Torralbo 1 Índice de contenidos Data Warehouse Modelo multidimensional Diagrama

Más detalles

MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA

MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA BASE DE DATOS Conjunto de datos estructurados, fiables y homogéneos organizados independientemente en máquina, m accesibles en tiempo real, compatible por usuarios

Más detalles

Sistema de análisis de información. Resumen de metodología técnica

Sistema de análisis de información. Resumen de metodología técnica Sistema de análisis de información Resumen de metodología técnica Tabla de Contenidos 1Arquitectura general de una solución de BI y DW...4 2Orígenes y extracción de datos...5 2.1Procesos de extracción...5

Más detalles

Capítulo 2 Tecnología data warehouse

Capítulo 2 Tecnología data warehouse Capítulo 2 Tecnología data warehouse El objetivo de éste capítulo es mostrar la tecnología data warehouse (DW) como una herramienta para analizar la información. Este capítulo se encuentra organizado de

Más detalles

APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES

APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES Cátedra: Gestión de Datos Profesor: Santiago Pérez Año: 2006 Bibliografía: Introducción a las Bases de Datos. DATE - 1 - 1. INTRODUCCION APOYO PARA LA TOMA DE DECISIONES

Más detalles

O3 Certificación de Calidad

O3 Certificación de Calidad IdeaSoft Uruguay S.R.L. Phone: +598 (2) 710 4372 21 de Setiembre 2570 Fax: +598 (2) 710 4965 Montevideo http://www.ideasoft.com.uy Uruguay O3 Certificación de Calidad Consultora Norteamericana auditó la

Más detalles

Fundamentos de la Inteligencia de Negocios

Fundamentos de la Inteligencia de Negocios Sistemas de Información para la Gestión UNIDAD 2: Infraestructura de Tecnología de la Información Unidad 2 Infraestructura de Tecnología de la Información Estructura de TI y tecnologías emergentes. Estructura

Más detalles

Presentación de Pyramid Data Warehouse

Presentación de Pyramid Data Warehouse Presentación de Pyramid Data Warehouse Pyramid Data Warehouse tiene hoy una larga historia, desde 1994 tiempo en el que su primera versión fue liberada, hasta la actual versión 8.00. El incontable tiempo

Más detalles

El diseño de la base de datos de un Data Warehouse. Marta Millan millan@eisc.univalle.edu.co www.eisc.univalle.edu.co/materias

El diseño de la base de datos de un Data Warehouse. Marta Millan millan@eisc.univalle.edu.co www.eisc.univalle.edu.co/materias El diseño de la base de datos de un Data Warehouse Marta Millan millan@eisc.univalle.edu.co www.eisc.univalle.edu.co/materias El modelo Multidimensional Principios básicos Marta Millan millan@eisc.univalle.edu.co

Más detalles

Fundamentos de la Inteligencia de Negocios

Fundamentos de la Inteligencia de Negocios Universidad Nacional de Salta Facultad de Ciencias Económicas, Jurídicas y Sociales Sistemas de Información para la Gestión Fundamentos de la Inteligencia de Negocios Administración de Bases de Datos e

Más detalles

Sistemas de información

Sistemas de información Sistemas de información Es un conjunto integrado de componentes que almacenan, recolectan y procesan datos, para la entrega de la información, el conocimiento y los productos digitales. Las empresas comerciales

Más detalles

Inteligencia de Negocios

Inteligencia de Negocios Inteligencia de Negocios El warehouse, data mart y ETL Clase 4 La arquitectura de la solución Fuentes de datos Sistema operacional A Extracción Área del warehouse Transformación Area de trabajo Herramientas

Más detalles

DATA WAREHOUSE PARA LA PRESTACIÓN DEL SERVICIO PÚBLICO DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA

DATA WAREHOUSE PARA LA PRESTACIÓN DEL SERVICIO PÚBLICO DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA 147 DATA WAREHOUSE PARA LA PRESTACIÓN DEL SERVICIO PÚBLICO DE INFORMACIÓN ESTADÍSTICA RICARDO LUJÁN SALAZAR INSTITUTO NACIONAL DE ESTADÍSTICA, GEOGRAFÍA E INFORMÁTICA (INEGI) MÉXICO 148 Data warehouse

Más detalles

Sistemas de Información 12/13 Introducción a los Sistemas de Información

Sistemas de Información 12/13 Introducción a los Sistemas de Información 12/13 Introducción a los Sistemas de Información Departamento Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza (raqueltl@unizar.es) " Guión Introducción Datos vs. información vs. conocimiento

Más detalles

Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence Proyecto Práctico

Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence Proyecto Práctico Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence Proyecto Práctico Empresa: La empresa en cuestión, es una Importadora y Distribuidora de Autopartes, con más de 30 años de vida. Nació como la distribuidora

Más detalles

Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10

Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10 Tecnologías de Información y Comunicación II CLASE 10 Medidas Una medida es un tipo de dato cuya información es usada por los analistas (usuarios) en sus consultas para medir la perfomance del comportamiento

Más detalles

Sistemas de Información para la Gestión. Unidad 3 Aplicaciones de Sistemas

Sistemas de Información para la Gestión. Unidad 3 Aplicaciones de Sistemas para la Gestión Unidad 3 Aplicaciones de Sistemas U.N.Sa. Facultad de Cs.Económicas SIG 2010 UNIDAD 3: APLICACIONES DE SISTEMAS Aplicaciones empresariales: Sistemas empresariales. Sistemas de administración

Más detalles

Unidad 1. Fundamentos en Gestión de Riesgos

Unidad 1. Fundamentos en Gestión de Riesgos 1.1 Gestión de Proyectos Unidad 1. Fundamentos en Gestión de Riesgos La gestión de proyectos es una disciplina con la cual se integran los procesos propios de la gerencia o administración de proyectos.

Más detalles

Sistema de Información Integrada del Área Social

Sistema de Información Integrada del Área Social Sistema de Información Integrada del Área Social Resumen de Requerimientos Técnicos 22 de Diciembre de 2008 Página 1 de 5 Contenido 1 Generalidades... 3 2 Alcance y objetivos... 4 3 Arquitectura de referencia

Más detalles

Tecnología aplicada a la toma de decisiones o malas decisiones en tecnología?

Tecnología aplicada a la toma de decisiones o malas decisiones en tecnología? Tecnología aplicada a la toma de decisiones o malas decisiones en tecnología? DUTI 2007 LA PLATA AGOSTO 2007 Ernesto Chinkes Facultad de Ciencias Económicas Universidad de Buenos Aires Esquema del trabajo

Más detalles

Inteligencia de Negocios Introducción. Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS

Inteligencia de Negocios Introducción. Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS Inteligencia de Negocios Introducción Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS Agenda 1.Introducción 2.Definición 3.ETL 4.Bodega de Datos 5.Data Mart

Más detalles

Oracle vs Oracle por Rodolfo Yglesias Setiembre 2008

Oracle vs Oracle por Rodolfo Yglesias Setiembre 2008 Oracle vs Oracle por Rodolfo Yglesias Setiembre 2008 Introducción Aunque la estrategia de adquisiciones que Oracle ha seguido en los últimos años siempre ha buscado complementar y fortalecer nuestra oferta

Más detalles

Business Intelligence

Business Intelligence 2012 Business Intelligence Agenda Programas Diferencias de OLTP vs OLAP Arquitectura de una solución de BI Tecnologías Microsoft para BI Diferencias entre OLTP v/s OLAP Alineación de Datos OLTP Datos organizados

Más detalles

Sistemas de Datos. Data warehouse y Business Intelligence

Sistemas de Datos. Data warehouse y Business Intelligence Data warehouse y Business Intelligence Esquema de la clase 1. Los tres problemas del OLTP 2. Qué es Data warehouse y Business Intelligence? 3. La arquitectura de la solución. 5. Construcción de la solución

Más detalles

Sistemas de Inteligencia de Negocios

Sistemas de Inteligencia de Negocios Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas Sistemas de Inteligencia de Negocios Leopoldo Quintano Septiembre de 2001 Introducción

Más detalles

Comunicación para Tecnimap 2010. Contenido: 1. Itourbask como elemento de un Sistema de Gestión de Destino Turístico 2. El Data Mart de Itourbask

Comunicación para Tecnimap 2010. Contenido: 1. Itourbask como elemento de un Sistema de Gestión de Destino Turístico 2. El Data Mart de Itourbask Comunicación para Tecnimap 2010. EL BI APLICADO AL ANÁLISIS DE LAS VISITAS TURÍSTICAS Contenido: 1. Itourbask como elemento de un Sistema de Gestión de Destino Turístico 2. El Data Mart de Itourbask Autor:

Más detalles

Capítulo 2. Planteamiento del problema. Capítulo 2 Planteamiento del problema

Capítulo 2. Planteamiento del problema. Capítulo 2 Planteamiento del problema Capítulo2 Planteamientodelproblema 38 2.1Antecedentesycontextodelproyecto En lo que respecta a los antecedentes del proyecto, se describe inicialmente el contexto donde se utiliza el producto de software.

Más detalles

Resumen General del Manual de Organización y Funciones

Resumen General del Manual de Organización y Funciones Gerencia de Tecnologías de Información Resumen General del Manual de Organización y Funciones (El Manual de Organización y Funciones fue aprobado por Resolución Administrativa SBS N 354-2011, del 17 de

Más detalles

Datawarehouse. Ing. Adan Jaimes Jaimes. Datawarehouse

Datawarehouse. Ing. Adan Jaimes Jaimes. Datawarehouse 1 Ing. Adan Jaimes Jaimes 2 Conceptos : Repositorio completo de datos, donde se almacenan datos estratégicos, tácticos y operativos, al objeto de obtener información estratégica y táctica Data-Marts: Repositorio

Más detalles

Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Sistemas. Asignatura: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Plan 1997

Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Sistemas. Asignatura: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS. Plan 1997 UNIVERSIDAD DE BUENOS AIRES Facultad de Ciencias Económicas Departamento de Sistemas Asignatura: INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Código: 715 Plan 1997 Cátedra: DEPARTAMENTO DE SISTEMAS Carrera: Licenciado en

Más detalles

ANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1

ANEXO A - Plan de Proyecto. 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 ANEXO A - Plan de Proyecto 1. - EDT de la solución EDT GENERAL DEL PROYECTO1 2.- Diagrama de Gantt de la Solución DIAGRAMA DE GANTT- FASE INICIAL DOCUMENTACION Y ANALISIS2 DIAGRAMA DE GANTT- FASE FINAL

Más detalles

asired EIS Descripción de producto. Integración de Sistemas Explotación de Datos y Business Intelligence para la Pequeña y Mediana Empresa.

asired EIS Descripción de producto. Integración de Sistemas Explotación de Datos y Business Intelligence para la Pequeña y Mediana Empresa. asired EIS Integración de Sistemas Explotación de Datos y Business Intelligence. Descripción de producto. 2004 Así-Red Servicios Telemáticos, S.L.L. C/ Progreso, 36, 3º B 36202 Vigo Telf. 986 44 34 91

Más detalles

LOS CINCO GRADOS DE MADUREZ DE UN PROYECTO BI

LOS CINCO GRADOS DE MADUREZ DE UN PROYECTO BI LOS CINCO GRADOS DE MADUREZ DE UN PROYECTO BI INTRODUCCIÓN Se habla en multitud de ocasiones de Business Intelligence, pero qué es realmente? Estoy implementando en mi organización procesos de Business

Más detalles

Microsoft SQL Server Conceptos.

Microsoft SQL Server Conceptos. Microsoft Conceptos. Microsoft 2005 es una plataforma de base de datos a gran escala de procesamiento de transacciones en línea (OLTP) y de procesamiento analítico en línea (OLAP). La siguiente tabla muestra

Más detalles

MINISTERIO DE EDUCACIÓN DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN TÉCNICA Y PROFESIONAL PROGRAMA DE LA ASIGNATURA BASE DE DATOS ESPECIALIDAD INFORMÁTICA.

MINISTERIO DE EDUCACIÓN DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN TÉCNICA Y PROFESIONAL PROGRAMA DE LA ASIGNATURA BASE DE DATOS ESPECIALIDAD INFORMÁTICA. MINISTERIO DE EDUCACIÓN DIRECCIÓN DE EDUCACIÓN TÉCNICA Y PROFESIONAL PROGRAMA DE LA ASIGNATURA BASE DE DATOS ESPECIALIDAD INFORMÁTICA. AUTORES: MSC. MIREYA LÓPEZ DELGADO LIC. ESPINOSA. CUIDAD HABANA PROGRAMA

Más detalles

Inteligencia de negocios desde la perspectiva cubana: factores críticos de éxito.

Inteligencia de negocios desde la perspectiva cubana: factores críticos de éxito. Tomado de: La inteligencia de negocios desde la perspectiva cubana: retos y tendencias. Informe publicado en TodoBI. Autora: MSc. Ivette Marrero Antunez Consultora de inteligencia empresarial. E-mail:

Más detalles

Gestión de Configuración del Software

Gestión de Configuración del Software Gestión de Configuración del Software Facultad de Informática, ciencias de la Comunicación y Técnicas Especiales Herramientas y Procesos de Software Gestión de Configuración de SW Cuando se construye software

Más detalles

Normas chilenas de la serie ISO 9000

Normas chilenas de la serie ISO 9000 Normas chilenas de la serie ISO 9000 Hernán Pavez G. Director Ejecutivo del Instituto Nacional de Normalización, INN, Matías Cousiño N 64, 6 Piso, Santiago, Chile. RESUMEN: en nuestro país las empresas

Más detalles

Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación.

Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. 2 Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. Base de datos II. Guía 6 3 Introducción Este manual ha sido elaborado para orientar al estudiante de Bases de datos II en el desarrollo

Más detalles

Modelado dimensional de datos

Modelado dimensional de datos MODELADO DE DATOS DATA WAREHOUSE Ana María Bisbé York a.bisbe@danysoft.com, Servicios Profesionales sp@danysoft.com www.danysoft.com 18.04.2013 Temario Datawarehouse vs Transaccional Modelado dimensional

Más detalles

SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU

SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU SISTEMA DE INFORMACION DE GESTION DE TARJETAS DE CREDITO USANDO DATA MART E INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA EL AREA COMERCIAL DEL BANCO RIPLEY PERU AGENDA INTRODUCCION PLANTEAMIENTO METODOLOGICO ANTECEDENTES

Más detalles

E-learning: E-learning:

E-learning: E-learning: E-learning: E-learning: capacitar capacitar a a su su equipo equipo con con menos menos tiempo tiempo y y 1 E-learning: capacitar a su equipo con menos tiempo y Si bien, no todas las empresas cuentan con

Más detalles

ALMACENES PARA GESTIÓN MASIVOS.... ALMACENES PARA GESTIÓN MASIVOS 1 ALMACENES PARA GESTIÓN MASIVOS 2 EL OBJETIVO ES EL ANÁLISIS PARA EL SOPORTE EN LA TOMA DE DECISIONES. GENERALMENTE, LA INFORMACIÓN QUE

Más detalles

BUSINESS INTELLIGENCE

BUSINESS INTELLIGENCE BUSINESS INTELLIGENCE PRESENTACIÓN Ramón Díaz Hernández Gerente (1.990) Nuestro Perfil Inversión permanente en formación y nuevas tecnologías. Experiencia en plataforma tecnológica IBM (Sistema Operativo

Más detalles

Sistema de Gestión de Proyectos Estratégicos.

Sistema de Gestión de Proyectos Estratégicos. [Documento versión 2.0 del 24/06/2015] Sistema de Gestión de Proyectos Estratégicos. El sistema de Gestión de Proyectos Estratégicos (GPE), es una poderosa herramienta para administrar y gestionar los

Más detalles

UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE

UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE UN PASEO POR BUSISNESS INTELLIGENCE Ponentes: Agreda, Rafael Chinea, Linabel Agenda Sistemas de Información Transaccionales Qué es Business Intelligence? Usos y funcionalidades Business Intelligence Ejemplos

Más detalles

ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS

ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS Estructura de contenidos INTRODUCCIÓN... 3 1. ARQUITECTURA DE UNA BODEGA DE DATOS... 3 1.1 PROPIEDADES... 3 1.2 ARQUITECTURA DE UNA CAPA... 4 1.3 ARQUITECTURA DE DOS

Más detalles

Gestión de la Configuración

Gestión de la Configuración Gestión de la ÍNDICE DESCRIPCIÓN Y OBJETIVOS... 1 ESTUDIO DE VIABILIDAD DEL SISTEMA... 2 ACTIVIDAD EVS-GC 1: DEFINICIÓN DE LOS REQUISITOS DE GESTIÓN DE CONFIGURACIÓN... 2 Tarea EVS-GC 1.1: Definición de

Más detalles

09/01/2009. Diseño e implementación de Datawarehouse con Analysis Services Universidad de Guadalajara. Mario Octavio II Muñoz Camacho

09/01/2009. Diseño e implementación de Datawarehouse con Analysis Services Universidad de Guadalajara. Mario Octavio II Muñoz Camacho 09/01/2009 Diseño e implementación de Datawarehouse con Analysis Services Universidad de Guadalajara Mario Octavio II Muñoz Camacho Diseño e implementación de Datawarehouse con Analysis Services Objetivo.

Más detalles

Área Académica: Sistemas Computacionales. Tema: Arquitectura de un sistema de almacén de datos. Profesor: Mtro Felipe de Jesús Núñez Cárdenas

Área Académica: Sistemas Computacionales. Tema: Arquitectura de un sistema de almacén de datos. Profesor: Mtro Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Área Académica: Sistemas Computacionales Tema: Arquitectura de un sistema de almacén de datos Profesor: Mtro Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Periodo: Agosto Noviembre 2011 Keywords Almacen de Datos, Datawarehouse,

Más detalles

El almacén de indicadores de proceso de negocio en ejecución

El almacén de indicadores de proceso de negocio en ejecución X Congreso de Ingeniería de Organización Valencia, 7 y 8 de septiembre de 2006 El almacén de indicadores de proceso de negocio en ejecución Andrés Boza García 1, Angel Ortiz Bas 1, Llanos Cuenca Gonzalez

Más detalles

SISTEMAS DE PLANEACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES 2008

SISTEMAS DE PLANEACIÓN DE RECURSOS EMPRESARIALES 2008 2.1 FACTORES SEGÚN ERP s Propuesta metodológica para la gestión del conocimiento durante la implantación de sistemas ERP Propuesta metodológica La propuesta metodológica aquí desarrollada parte de un modelo

Más detalles

Business Intelligence

Business Intelligence 16/04/2008 ACIGRUP +34 977 127 647 [Volumen 1, número 1] Business Intelligence El interfaz definitivo de BI Si su empresa no ha escatimado gastos para construir una infraestructura punta en tecnología

Más detalles

Data Warehousing - Marco Conceptual

Data Warehousing - Marco Conceptual Data Warehousing - Marco Conceptual Carlos Espinoza C.* Introducción Los data warehouses se presentan como herramientas de alta tecnología que permiten a los usuarios de negocios entender las relaciones

Más detalles

Solicitar la competencia Business Intelligence Solutions

Solicitar la competencia Business Intelligence Solutions Solicitar la competencia Business Intelligence Solutions Guía paso a paso de la inscripción En Microsoft Partner Program, las competencias de Microsoft definen sus áreas de especialización, ayudándole

Más detalles

IMPACTO DEL DESARROLLO TECNOLOGICO EN LA AUDITORIA

IMPACTO DEL DESARROLLO TECNOLOGICO EN LA AUDITORIA V REUNIÓN DE AUDITORES INTERNOS DE BANCA CENTRAL 8 AL 11 DE NOVIEMBRE DE 1999 LIMA - PERÚ IMPACTO DEL DESARROLLO TECNOLOGICO EN LA AUDITORIA Claudio Urrutia Cea Jefe de Auditoría BANCO CENTRAL DE CHILE

Más detalles

Bases de Datos Otoño 2012 Maestría en Ingeniería de Software L.I Yessica Sugeidy Morales Mateo. 22/09/2012 Bases de Datos

Bases de Datos Otoño 2012 Maestría en Ingeniería de Software L.I Yessica Sugeidy Morales Mateo. 22/09/2012 Bases de Datos Bases de Datos Otoño 2012 Maestría en Ingeniería de Software L.I Yessica Sugeidy Morales Mateo 22/09/2012 Bases de Datos 1 Antecedentes A principios de la década de los sesenta, el software de acceso a

Más detalles

PROYECTO FINAL DE CARRERA

PROYECTO FINAL DE CARRERA PROYECTO FINAL DE CARRERA La calidad nunca es un accidente; siempre es el resultado de un esfuerzo de inteligencia. John Ruskin (1819-1900) Crítico y escritor británico. Ingeniería de software Enero 2013

Más detalles

CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE

CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE CICLO DE VIDA DEL SOFTWARE 1. Concepto de Ciclo de Vida 2. Procesos del Ciclo de Vida del Software 3. Modelo en cascada 4. Modelo incremental 5. Modelo en espiral 6. Prototipado 7. La reutilización en

Más detalles

CREACIÓN DE PROYECTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER. 40 horas 60 días

CREACIÓN DE PROYECTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER. 40 horas 60 días CREACIÓN DE PROYECTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER DURACIÓN DÍAS DE CONEXIÓN 40 horas 60 días CONTACTO: formacion@fgulem.es El Campus Virtual ha sido concebido con una metodología dinámica e

Más detalles

La Solución informática para su sistema de gestión

La Solución informática para su sistema de gestión Página 1 de 7 ÍNDICE 1. Introducción 2. Características del software 3. Precios QUALITYSLAVE 4. Servicios Página 2 de 7 1.- INTRODUCCIÓN QUALITYSLAVE es una solución informática que permite a las organizaciones

Más detalles

Figure 9-1: Phase C: Information Systems Architectures

Figure 9-1: Phase C: Information Systems Architectures FASE C Figure 9-1: Phase C: Information Systems Architectures Objetivos Los objetivos de la Fase C son: Desarrollar la arquitectura de sistemas de información objetivo (datos y aplicaciones), que describe

Más detalles

PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN DE LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN PARA LAS TRABAJADORAS Y TRABAJADORES

PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN Y ACREDITACIÓN DE LAS COMPETENCIAS PROFESIONALES CUESTIONARIO DE AUTOEVALUACIÓN PARA LAS TRABAJADORAS Y TRABAJADORES MINISTERIO DE EDUCACIÓN, CULTURA Y DEPORTE SECRETARÍA DE ESTADO DE EDUCACIÓN, FORMACIÓN PROFESIONAL Y UNIVERSIDADES DIRECCIÓN GENERAL DE FORMACIÓN PROFESIONAL INSTITUTO NACIONAL DE LAS CUALIFICACIONES

Más detalles

CONFIGURACIÓN Y DESARROLLO

CONFIGURACIÓN Y DESARROLLO CONFIGURACIÓN Y DESARROLLO Beneficios Permite controlar con eficiencia el rendimiento. SQL Server 2005 brinda a los administradores de Microsoft Dynamics GP herramientas de control automatizadas y mejoradas

Más detalles

BI Data Warehouse. Índice UTN FRRO - SISTEMAS DE GESTION II

BI Data Warehouse. Índice UTN FRRO - SISTEMAS DE GESTION II Índice ÍNDICE...2 RESUMEN...3 INTRODUCCIÓN...5 DATOS OPERACIONALES Y DATOS INFORMATIVOS...6 DATA WAREHOUSE...7 SISTEMAS DE SOPORTE DE DECISIONES...8 INTELIGENCIA DE NEGOCIO...8 PROBLEMAS QUE DAN ORIGEN

Más detalles

Seminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre VPNs de Extranets

Seminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre VPNs de Extranets Seminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre VPNs de Extranets 1 de 12 Seminario Electrónico de Soluciones Tecnológicas sobre VPNs de Extranets 3 Bienvenida. 4 Objetivos. 5 Interacciones de Negocios

Más detalles

SERVICIOS. Reingeniería. Instalación / Puesta en marcha. Personalización. Cursos de formación. Servicio técnico. Servicio de mantenimiento

SERVICIOS. Reingeniería. Instalación / Puesta en marcha. Personalización. Cursos de formación. Servicio técnico. Servicio de mantenimiento Instalación / Puesta en marcha Reingeniería Personalización Cursos de formación Servicio técnico Servicio de mantenimiento Desarrollo de software Área reservada en la web Los Servicios de Software de PYV

Más detalles

Área Académica: Sistemas Computacionales. Profesor: I.S.C. Guadalupe Hernández Coca

Área Académica: Sistemas Computacionales. Profesor: I.S.C. Guadalupe Hernández Coca Área Académica: Sistemas Computacionales Tema: Ciclo de Vida de un Sistema de Base de Datos Profesor: I.S.C. Guadalupe Hernández Coca Periodo: Julio Diciembre de 2011 Keywords: Data base, Conceptual design,

Más detalles

Proyecto de Normalización Automática de Base de Datos

Proyecto de Normalización Automática de Base de Datos Proyecto de Normalización Automática de Base de Datos Lic. Beatriz Steimberg * Resumen En el primer cuatrimestre del año 2003 se encaró el proyecto de Normalización Automática de Base de Datos. El objetivo

Más detalles

Qué es SPIRO? Características

Qué es SPIRO? Características Qué es SPIRO? Características Tecnología de SPIRO Módulos principales Otros módulos de Spiro Qué es Spiro? Software para la planificación y gestión integral Qué es un Sistema Integrado de Gestión? Se podría

Más detalles

Taller Revenue Management SAP Deloitte Vendavo

Taller Revenue Management SAP Deloitte Vendavo Taller Revenue Management SAP Deloitte Vendavo Septiembre, 2012 Powered by SAP HANA de implementación en colaboración con SAP EPM versión 10 Vendavo SAP PI Price Manager: Actualizaciones de Precio Deal

Más detalles

Charlas para la Gestión del Mantenimiento Fernando Espinosa Fuentes

Charlas para la Gestión del Mantenimiento Fernando Espinosa Fuentes Charlas para la Gestión del Mantenimiento Fernando Espinosa Fuentes Conseguir una alta eficiencia de los activos es un reto importante ya que tiene un impacto significativo sobre los beneficios. Afecta

Más detalles

APLICANDO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EL RETAIL FINANCIERO

APLICANDO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EL RETAIL FINANCIERO APLICANDO INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EL RETAIL FINANCIERO Slide 2 Temario Cómo agregar valor con el análisis de la Información? Cuáles son las Mejores Prácticas en el mundo? Por qué un Datamart/Datawarehouse

Más detalles

Sistema de gestión de procesos institucionales y documental.

Sistema de gestión de procesos institucionales y documental. [Documento versión 1.7 del 10/10/2015] Sistema de gestión de procesos institucionales y documental. El sistema de gestión de procesos institucionales y documental, es una solución diseñada para mejorar

Más detalles

Almacén de datos - concepto. Arquitectura de un sistema de almacén de datos

Almacén de datos - concepto. Arquitectura de un sistema de almacén de datos Almacén de datos - concepto Almacén de datos (Bodega de Datos, Data warehouse) es una integrada colección de datos que contiene datos procedentes de sistemas del planeamiento del recurso de la empresa

Más detalles

Cánepa Consultores. Soluciones simples a la complejidad. Servicios

Cánepa Consultores. Soluciones simples a la complejidad. Servicios Servicios PRESENTACIÓN De nuestra mayor consideración: Nos es grato dirigirnos a usted para presentarnos con nuestro nombre comercial Cánepa Consultores, representando a la firma Canepa Castillo Consultores

Más detalles

LEGISLACION Y NORMATIVAS COMO FACTORES DETERMINANTES DE LA CALIDAD DEL SOFTWARE

LEGISLACION Y NORMATIVAS COMO FACTORES DETERMINANTES DE LA CALIDAD DEL SOFTWARE LEGISLACION Y NORMATIVAS COMO FACTORES DETERMINANTES DE LA CALIDAD DEL SOFTWARE 1. Introducción Una de los elementos más relevantes de la evolución de la economía en los últimos años ha sido su internacionalización

Más detalles

Informe final de evaluación del seguimiento de la implantación de títulos oficiales MÁSTER UNIVERSITARIO EN QUÍMICA AGRÍCOLA Y NUEVOS ALIMENTOS

Informe final de evaluación del seguimiento de la implantación de títulos oficiales MÁSTER UNIVERSITARIO EN QUÍMICA AGRÍCOLA Y NUEVOS ALIMENTOS Informe final de evaluación del seguimiento de la implantación de títulos oficiales 2014 MÁSTER UNIVERSITARIO EN QUÍMICA AGRÍCOLA Y NUEVOS ALIMENTOS UAM INFORMACIÓN PUBLICA Valoración Final La adaptación

Más detalles

PROCEDIMIENTO VERSION: 01 ADMINISTRACIÓN DE HARDWARE, SOFTWARE Y COMUNICACIONES INFORMÁTICAS PROCESO GESTION DE LA EDUCACIÓN

PROCEDIMIENTO VERSION: 01 ADMINISTRACIÓN DE HARDWARE, SOFTWARE Y COMUNICACIONES INFORMÁTICAS PROCESO GESTION DE LA EDUCACIÓN PROCESO GESTION DE LA EDUCACIÓN PAGINA: 1 de 9 1 OBJETIVO Planear, desarrollar y controlar las actividades relacionadas con los recursos físicos de tecnología e informática para brindar el correcto, oportuno

Más detalles

DATA WAREHOUSING (ENERO DE 2003) Documento creado por Ing. Héctor H. Martínez Orpinel

DATA WAREHOUSING (ENERO DE 2003) Documento creado por Ing. Héctor H. Martínez Orpinel DATA WAREHOUSING (ENERO DE 2003) DEFINICIÓN UN DATA WAREHOUSING ES UN CONJUNTO DE DATOS INTEGRADOS ORIENTADOS A UNA MATERIA, QUE VARIA CON EL TIEMPO Y QUE NO SON TRANSITORIOS, LOS CUALES SOPORTAN EL PROCESO

Más detalles

Centro Nacional de Referencia de Aplicación de las TIC basadas en fuentes abiertas. Un ejemplo práctico: Plataforma de Archivo electrónico

Centro Nacional de Referencia de Aplicación de las TIC basadas en fuentes abiertas. Un ejemplo práctico: Plataforma de Archivo electrónico Centro Nacional de Referencia de Aplicación de las TIC basadas en fuentes abiertas Un ejemplo práctico: Plataforma de Archivo electrónico Índice 1. Presentación del proyecto 2. Objetivos del proyecto 3.

Más detalles

SOLUCIÓN HOSPEDADA. Introducción a los modelos de asociación de partners de Microsoft Dynamics CRM

SOLUCIÓN HOSPEDADA. Introducción a los modelos de asociación de partners de Microsoft Dynamics CRM SOLUCIÓN HOSPEDADA Introducción a los modelos de asociación de partners de Microsoft Dynamics CRM Aprovechar el ecosistema de Microsoft para el éxito de CRM hospedado Microsoft Dynamics CRM ofrece a clientes

Más detalles

Sistemas de Data Warehousing

Sistemas de Data Warehousing Federación Médica del Interior (FEMI) Sociedad Uruguaya de Informática en la Salud (SUIS) Información en Salud Edición 2009 Sistemas de Data Warehousing Dr. Ing. Adriana Marotta (In.Co - F.Ing - UDELAR)

Más detalles

ANEXO 26-A COMITÉ PERMANENTE DE INTERPRETACIÓN SIC N 32 ACTIVOS INTANGIBLES COSTOS DE SITIOS WEB. (Modificada en 2008) (IV Difusión)

ANEXO 26-A COMITÉ PERMANENTE DE INTERPRETACIÓN SIC N 32 ACTIVOS INTANGIBLES COSTOS DE SITIOS WEB. (Modificada en 2008) (IV Difusión) ANEXO 26-A COMITÉ PERMANENTE DE INTERPRETACIÓN SIC N 32 ACTIVOS INTANGIBLES COSTOS DE SITIOS WEB (Modificada en 2008) (IV Difusión) Interpretación SIC-32 Activos Intangibles - Costos de Sitios Web Referencias

Más detalles

Control de objetivos y alertas mediante Tablas Dinámicas

Control de objetivos y alertas mediante Tablas Dinámicas Control de objetivos y alertas mediante Tablas Dinámicas Autor: Luis Muñiz Socio-Director SisConGes & Estrategia info@sistemacontrolgestion.com INTRODUCCIÓN Estamos ante una situación en que los sistemas

Más detalles

Soporte Técnico de Software HP

Soporte Técnico de Software HP Soporte Técnico de Software HP Servicios Tecnológicos HP Servicios contractuales Datos técnicos El Soporte Técnico de Software HP ofrece servicios integrales de soporte remoto de para los productos de

Más detalles

NUESTROS SERVICIOS http://www.eqsoft.net

NUESTROS SERVICIOS http://www.eqsoft.net NUESTROS SERVICIOS NUESTROS SERVICIOS 1. Desarrollo de Software Personalizado 2. Auditoría Informática 3. Seguridad, redes y comunicaciones 4. Asesoría informática 1.Desarrollo de Software Personalizado

Más detalles

Botón menú Objetivo de la Minería de datos.

Botón menú Objetivo de la Minería de datos. Titulo de Tutorial: Minería de Datos N2 Botón menú: Introducción. Las instituciones y empresas privadas coleccionan bastante información (ventas, clientes, cobros, pacientes, tratamientos, estudiantes,

Más detalles

Informe final de evaluación del seguimiento de la implantación de títulos oficiales

Informe final de evaluación del seguimiento de la implantación de títulos oficiales Informe final de evaluación del seguimiento de la implantación de títulos oficiales 2014 MÁSTER UNIVERSITARIO EN CONTROL Y PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA EN LA DIRECCIÓN GENERAL Facultad de Ciencias Jurídicas

Más detalles

OLAP 2 OLAP 1 OLAP 4 OLAP 3 OLAP 5 OLAP 6

OLAP 2 OLAP 1 OLAP 4 OLAP 3 OLAP 5 OLAP 6 OLAP EXPLOTACIÓN UN DW: EXPLOTACIÓN UN DW:... OLAP 1 OLAP 2 EXPLOTACIÓN UN DW: MOLO UN AMBIENTE OLAP EXPLOTACIÓN UN DW: LAS HERRAMIENTAS OLAP PRESENTAN AL USUARIO UNA VISIÓN MULTIDIMENSIONAL LOS DATOS

Más detalles

INSTRUCTIVO DE ADMINISTRADOR ALFRESCO COMMUNITY 4.2

INSTRUCTIVO DE ADMINISTRADOR ALFRESCO COMMUNITY 4.2 INSTRUCTIVO DE ADMINISTRADOR ALFRESCO COMMUNITY 4.2 Grupo de Innovación y Apropiación de Tecnologías de la Información Archivística Compilador: Pedro Antonio Gómez Guarín INSTRUCTIVO DE ADMINISTRADOR ALFRESCO

Más detalles

UNIVERSIDAD DE ORIENTE FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS

UNIVERSIDAD DE ORIENTE FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS UNIVERSIDAD DE ORIENTE FACULTAD DE CIENCIAS ECONOMICAS AUDITORIA DE SISTEMAS COMPUTACIONALES TIPOS DE AUDITORIA LIC. FRANCISCO D. LOVOS Tipos de Auditorías Auditoría de Base de Datos Auditoría de Desarrollo

Más detalles

Sistemas de Información para la Gestión. UNIDAD 2: RECURSOS DE TI Información y Aplicaciones

Sistemas de Información para la Gestión. UNIDAD 2: RECURSOS DE TI Información y Aplicaciones UNIDAD 2: RECURSOS DE TI Información y Aplicaciones UNIDAD 2: RECURSOS DE TI Información y Aplicaciones 1. La Información: Propiedades de la Información. Sistemas de Información. Bases de Datos. 2. Administración

Más detalles

Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) Bases de Datos Masivas (11088) Universidad Nacional de Luján

Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) Bases de Datos Masivas (11088) Universidad Nacional de Luján Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) Bases de Datos Masivas (11088) Universidad Nacional de Luján Qué es Business Intelligence (BI)? Se entiende por Business Intelligence al conjunto de metodologías,

Más detalles

Principales Cambios de la ISO 9001:2015

Principales Cambios de la ISO 9001:2015 INTRODUCCIÓN La nueva versión disponible de ISO 9001:2015, actualmente en su versión DIS, muestra una gran cantidad de cambios respecto de su predecesora. Muchos de estos cambios están en línea con otros

Más detalles

Minería de Procesos. Octubre 2013 Ing. Diego Karbuski

Minería de Procesos. Octubre 2013 Ing. Diego Karbuski Minería de Procesos Octubre 2013 Ing. Diego Karbuski Nuestra Experiencia en los últimos años Modelo de Implantación Tradicional en BPM Este modelo es efectivo? Se conocen los procesos en la organización?

Más detalles