RECURSOS DE TI Aplicaciones - Bibliografía FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

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1 Sistemas de Información para la Gestión UNIDAD 3: RECURSOS DE TECNOLOGÍA DE INFORMACIÓN Aplicaciones UNIDAD 2: RECURSOS DE TI Aplicaciones 1. Administración de bases de datos e información: Sistemas de administración de bases de datos. 2. Administración del conocimiento. Sistemas de administración del conocimiento. Técnicas inteligentes. 3. Aplicaciones empresariales: Sistemas de planificación de recursos empresariales ERP. 1 2 RECURSOS DE TI Aplicaciones - Bibliografía FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 3.1. Laudon y Laudon Parte II Cap6 P RecursosTI - Aplicaciones LyL LyL Administración de Bases de Datos e Información Gestión del Conocimiento 3.2. Laudon y Laudon Parte II Cap8 LyL

2 ORGANIZACIÓN DE DATOS Un sistema efectivo de información da: Información exacta. Información oportuna. Información relevante. APLICACIONES DE LAS BASES DE DATOS Contabilidad: pagos, facturas, créditos, RRHH: empleados, programas de capacitación, planes de remuneraciones, Producción: stocks, proveedores, calidad de los productos, componentes de los productos, Ventas: datos de clientes, seguimiento de sus compras, productos rentables, 5 6 La Jerarquía de Datos - Entorno Tradicional CONCEPTOS DE ORGANIZACIÓN DE ARCHIVOS Base de Datos Archivo Registro Campo Byte Bit Ej.: Alumnos + Profesores + Materias + Ej.: Archivo de Alumnos Ej.: Edad + DNI + Lugar de Nac. + Domicilio + Ej.: Edad ó DNI ó Lugar de Nac. ó Domicilio ó Ej.: , , 0 ó

3 Procesamiento Tradicional de Archivos Problemas con el entorno tradicional Contabilidad y Finanzas RRHH Ventas y Marketing U U U Aplicación 1 Aplicación 2 Aplicación 3 Archivo Maestro Archivos derivados Redundancia e inconsistencia de datos. Dependencia entre los programas y los datos. Carencia de flexibilidad. Seguridad escasa. Carencia de compartición y disponibilidad de los datos. Producción U Aplicación Características del entorno tradicional OLTP: On-Line Transaction Processing. Es simple en cuanto a su utilización. Es eficiente en cuanto a las expectativas del cliente. Se deben implementar medidas y políticas de seguridad. Si el sistema se cae tiene altos costos por pérdidas en el servicio y/o información. ENFOQUE DE LAS BD PARA LA ADMINISTRACIÓN DE DATOS

4 Definición de Tecnología de Base de Datos Una base de datos (BD) es un conjunto de datos organizados para servir eficientemente a muchas aplicaciones al centralizar los datos y controlar su redundancia. Sistemas de Administración de BD DBMS: Data Base Management System. Es el sistema que permite a una organización centralizar los datos, administrarlos eficientemente y proporcionar, mediante los programas de aplicación, el acceso a los datos almacenados. El DBMSactúa como interfaz entre los programas de aplicación y los archivos de datos físicos DBMS relacional Los datos se representa como tablas bidimensionales. Las tablas contienen datos acerca de una entidad y sus atributos. Las tablas contienen números, caracteres, dibujos, imágenes, fotografías, voz, video, hyperlinks, DBMS relacional (software) PCs de escritorio: MS Access / Visual Fox. Mainframes: DB2, Oracle, MS SQL Server, Informix. Open Source MySQL, PostgreSQL, SQLitey otras (http://www.muylinux.com/2010/03/04/35- motores-de-bases-de-datos-open-source/)

5 Tablas de una BD Relacional Columnas (atributos, campos) Tablas de una BD Relacional Tabla Producto Campo Clave Clave Principal Clave Externa Tabla Proveedor Creamos una Consulta Tablas de una BD Relacional Tablas de una BD Relacional

6 Tablas de una BD Relacional USO DE BASES DE DATOS WEB Aplicaciones Comercio electrónico. Servicios al Cliente (por ejemplo seguimiento de envíos postales). Servicios financieros. Búsqueda de información (Google, Yahoo, Bing,...). Distribución multimedia (Youtube, Instagram,...) Redes sociales (LinkedIn, Facebook, Twitter, ). Lenguaje de programación Java. PHP. HTML. Macromedia Flash

7 Esquema de una BD distribuida BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS Objetivo de un Sistema Distribuido Ventajas de un Sistema Distribuido Un sistema distribuido debe aparecer al usuario como un sistema centralizado. Transparente a la localización. Transparente a la fragmentación. Transparente a la replicación. Ventajas Desventajas Descentralización. Economía. Fiabilidad y disponibilidad. Eficiencia y flexibilidad. Rendimiento (sobrecargas). Confiabilidad (red, PCs, ) Mayor complejidad (hardware y aplicaciones). Dificultad en los controles

8 ALMACENAMIENTO DE DATOS EN LA NUBE (CLOUD COMPUTING) Definición El almacenamiento en la nube es un modelo de almacenamiento en red y en línea donde los datos se almacenan en varios servidores virtuales, por lo general organizados por terceros, en lugar de ser alojados en servidores dedicados. Estas compañías operan grandes centros de datos y las personas que necesitan guardar información compran o arriendan capacidad de almacenamiento a estas empresas y lo utilizan para sus necesidades. Ej. de servidores: Dropbox, MS SkyDrive, Google Drive, Ventajas de un almacenar en la Nube Desventajas de un almacenar en la Nube Las compañías sólo necesitan pagar por el almacenamiento que realmente utilizan. Las empresas no necesitan instalar dispositivos físicos de almacenamiento en sus centros de datos o en las oficinas, lo que reduce los costos de ITy hosting. Las tareas de mantenimiento, tales como la copia de seguridad, la replicación de datos, y la compra de dispositivos adicionales de almacenamiento es ahora responsabilidad de un proveedor de servicios, permitiendo a las organizaciones a centrarse en su negocio principal. 31 La seguridad de los datos almacenados y los datos en tránsito pueden ser una preocupación cuando se almacenan datos sensibles en un proveedor de almacenamiento en la nube. El rendimiento puede ser menor comparado al almacenamiento local. La fiabilidad y la disponibilidad depende de la disponibilidad de red y en el nivel de las precauciones tomadas por el proveedor de servicios. Los usuarios con determinados requisitos de registro, tales como los organismos públicos que deben conservar los registros electrónicos de acuerdo a la ley, pueden tener complicaciones con el uso de la computación en nube. 32 8

9 USO DE BD PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO EMPRESARIAL Escenario actual Contamos con un conjunto de tecnologías avanzadas que nos permiten integrar y analizar información de bancos de datos. Para obtener: sus tendencias, para segmentar la información o para encontrar la correlación en los datos. Con el objeto de generar acciones con valor agregado para el negocio Expectativas Necesitamos: la integraciónde herramientas avanzadas con los datos, procesos de generación de conocimiento y la segmentación de la información para obtener tendencias e información oculta. La solución? Todo esto se hace para lograr lo que denominamos: Business Intelligence

10 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS BUSINESS INTELLIGENCE Business Intelligence System es un conjunto sofisticado de Herramientas y Tecnologías; que brindan soporte a todas las fases del proceso de toma de decisiones de los ejecutivos; con el objeto de mejorar las ventajas competitivasde la organización, a través de mejores decisiones y que son utilizadas por los llamados Trabajadores del Conocimiento. Howard Dresner ( The Gartner Group ) Business Intelligence System Aplicaciones de computación que interpretan datos históricos, analizan tendencias y miden performance y queestánorientadasaservirdesoportealosprocesosde toma de decisiones Requerimientos Capacidades y herramientas especiales para analizar extensas cantidades de datos. acceder a datos desde múltiples sistemas

11 Objetivos Que incluyan almacenamiento de datos. minería de datos. análisis predictivo. Almacén de Datos Data Warehouse El Data Warehouse es una colección de datos orientados al tema, integrados, no volátiles e historiados, organizados para el apoyo de un proceso de ayuda a la decisión. Using the Data Warehouse of Bill Inmon Herramientas o Procesos OLAP vs OLTP Almacén de Datos Data Warehouse OLAP (On-Line Analytical Processing): Agilizan la consulta de grandes cantidades de datos. Permiten análisis multidimensional. Utilizado por analistas. Herramientas OLAP Data Warehouse OLTP(On-Line Transactional Processing): Entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones. Acceso masivo. BD Corporativa Sistemas OLTP

12 Análisis multidimensional Procesamiento Analítico en Línea Tiempo Año, Meses, Semanas, Días,... Producto Rubro, Artículo, Calidad,... Geográfica Zona, Sucursales, Mercado de Datos Data Mart Surge una necesidad Subconjunto del Almacén de Datos, resumido o altamente enfocado. Conjunto de tecnologías avanzadas susceptibles de analizar la información de un Data Warehouse para obtener sus tendencias, segmentar la información o encontrar la correlación en los datos. Para una población específica de usuarios. Se enfoca en un área objetivo o línea del negocio. Menor costo de implementación que un almacén de datos. Las herramientas OLTP responden a preguntas concretas: Cuánto se vendió el día...? Quién compró el producto? Cuál es el stock del producto? Cuál es la comisión del vendedor?

13 Quiero saber Cuánto se vendió del producto X respecto de los objetivos por trimestre y región de ventas en los dos últimos años? Qué clientes compraron simultáneamente los productos X e Y en todas sus operaciones en los dos últimos años? El incremento/ decremento de la ventade autos 0 Km (negocio externo) en los dos últimos años, generó algún hábito de compra en alguna de las regiones? Análisis Predictivo Utiliza técnicas de: minería de datos, datos históricos y suposiciones sobre condiciones futuras para predecir resultados de eventos Para tomar decisiones GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO - RESUMEN OLTP Data Mart BI Transacciones Conocimientos Decisión

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