Bases de Datos Avanzadas Introducción Curso Maestría

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1 Bases de Datos Avanzadas Introducción Curso Maestría Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Asociada Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS

2 Agenda 1. Qué son Bases de Datos? Datos, Información, Conocimiento 2. Modelos de Bases de Datos E/R 3. Integracion de Datos 4. Análisis de Datos 5. Recuperación de Datos

3 Qué es un dato? Hecho individual acerca de algo de interés para alguien

4 Qué es información? Datos relacionados

5 Los datos son la materia prima bruta INFORMACIÓN

6 Generación de Datos Comercial Web (e-commerce) Supermercados(compras) Bancos (transacciones con tarjetas)

7 Generación de Datos Científico Satélites (sensores) Telescopios Microarrays (información genética) Simulaciones

8 Datos Datos almacenados Bases de datos Web Archivos (excel, pdf, txt, etc)

9 Modelo Relacional

10 KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos Nos referimos al Conocimiento

11 Qué es conocimiento? Información co-relacionada Patrones!

12 Información Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información Y no saber qué hacer con ella.

13 KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos

14 Necesidad de Análisis Conocimiento Entender mejor el ambiente Seguimiento a transacciones diarias: evaluar como funciona la organización Evaluaciones y estrategías tácticas: Promociones Porción del mercado controlado Atracción de nuevos clientes Globalización Ambiente cultural Tecnología

15 BD BD BD BD BD BD INTEGRAR ANALIZAR Descripción, Algoritmos inteligentes Grandes repositorios RECUPERAR Optimización

16 Integrar Información BODEGA BODEGA DE DE DATOS DATOS

17 Bodegas de Datos Data Warehousing

18 Estructura del Proceso de Acceso a Datos y Entrega de Información en BI Data Quality Fuentes de datos OLAP ETLC Calidad de datos Diseño y Construcción Modelos OLAP Data Data Warehouse Warehouse Modelos Molap / Rolap Metadata Integrada para Acceder Bases de Datos y Fuentes OLAP Análisis OLAP Agregaciones Reportes y Consultas Score Cards Minería de datos

19 Analizar Información Análisis Exploratorio Minería de Datos

20 Análisis Exploratorio Hacer uso de las habilidades humanas para el reconocimiento de patrones. Una imagen vale más que mil palabras. l l l l l Histogramas Gráficas de Dispersión 10th percentile 75th percentile 50th percentile 25th percentile 10th percentile Gráficas de Caja

21 OLAP

22 Minería de Datos Uso de métodos inteligentes para extraer conocimiento (búsqueda de oro!) oro!. Datos Minería de datos Conocimiento

23 Minería de datos Paso del KDD, Que descubre conocimiento en grandes conjunto de datos Usa métodos como: Estadistica Aprendizaje de Máquina Mineria Mineriade dedatos datos Inteligencia artificial Bases de datos

24 Minería de datos No es Buscar un número telefónico en un directorio Buscar en Google Generar histogramas de salarios por grupos de edades diferentes

25 Minería de datos es Encontrar grupos de personas con similares hobbies. Hay mas probabilidad de desarrollar cáncer si se vive cerca de una línea de poder?

26 Inteligencia de Negocios (BI) Integración Análisis

27 Estructura del Proceso de Acceso a Datos y Entrega de Información en BI Data Quality Fuentes de datos OLAP ETLC Calidad de datos Diseño y Construcción Modelos OLAP Data Data Warehouse Warehouse Modelos Molap / Rolap Metadata Integrada para Acceder Bases de Datos y Fuentes OLAP Análisis OLAP Agregaciones Reportes y Consultas Score Cards Minería de datos

28 Recuperar Información Consultas (queries) sobre los repositorios de datos Texto Audio Video imagenes Indices DB Información estructurada Datos estructurados Datos no estructurados

29 Sistemas de Recuperación de Información Query System (Db, www,etc) Query System query matched to object stored Top ranking objects System Ranking objects Query refined System (Db, www,etc)

30 Aplicaciones IR Bibliotecas digitales: acceso a libros, revistas, etc. Motores de búsqueda (search engines) tales como: Google, Yahoo search y Live Search (MSN Search)

31 Optimización: Indices

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