Unidad III Modelamiento Multidimencional. Tecnología DATAWAREHOUSE

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

Download "Unidad III Modelamiento Multidimencional. Tecnología DATAWAREHOUSE"

Transcripción

1 Unidad III Modelamiento Multidimencional Tecnología DATAWAREHOUSE Datawarehouse Colección de datos integrados, variantes en el tiempo, no volátiles, orientados a temas de interés para la gestión de una organización o empresa, que ayuda en los procesos de toma de decisiones. Es una combinación de conceptos y tecnologías destinadas a satisfacer los requerimientos de una organización o empresa, en términos de mejorar la gestión, con eficiencia y facilidad de acceso.

2 Principales Ventajas : Datawarehouse - Provee acceso a los datos organizacionales y corporativos. - Integra y asocia información de diversas fuentes de datos. - Brinda consistencia de datos y conceptos. - La información es de calidad, consistente y garantizada. - Soporta grandes volúmenes de información. - Puede resumir y totalizar la información. Data Warehouse Principales Características Datos Orientados a Temas : En un DW los datos se organizan y estructuran de acuerdo a las áreas temáticas que son de interés para los directivos de la empresa y no en función de procesos operacionales específicos. En un DW la información no necesariamente está normalizada, por lo general existe redundancia y duplicidad de datos, con el objeto de que el acceso a la información sea rápido y expedito.

3 Data Warehouse Principales Características Datos Integrados : Mediante el proceso de Extracción, Trasformación y Transporte, los datos son almacenados una sola vez, de acuerdo al área temática a la que pertenecen. De esta forma la información es consistente, confiable, estandarizada y consolidada, para todos los procesos y análisis de la organización o empresa. Data Warehouse Principales Características Datos Variantes en el Tiempo : Un DW se organiza como una sucesión de fotografías de la organización o empresa, cada una asociada a un periodo o punto específico del tiempo, lo que permite realizar análisis en función del tiempo, con la finalidad de realizar pronósticos y análisis de tendencias.

4 Data Warehouse Principales Características No Volátil : En un DW no se realizan actualización o eliminaciones de los datos, los datos se insertan como nuevos registros y por tanto no sobrescriben los existentes. Principales Procesos Tecnología DATAWAREHOUSE

5 Data Warehouse Principales Procesos Transformación Bases de Datos Operacionales Sistemas Operacionales Datawarehouse Carga Control de Calidad Agrupamiento Agregación Sistemas Decisionales Directivos y analistas Data Warehouse Principales Procesos Extracción de Información : Extracción de datos desde los sistemas operacionales (alimentar procesos de transformación de datos). Carga de Datos : Carga de datos en el DW. Control de Calidad : Garantizar que los datos son limpios y consistentes. Unificación, Transformación y limpieza de datos : Unificación, validación y limpieza de tatos que pueden estar en mas de un sistema. Auditoria y Seguridad : Cuidar que los usuarios accedan a la información que les corresponde y registrar un seguimiento del acceso a los datos.

6 Sistema de Datawarehousing Bases de Datos Operacionales Datawarehouse Directivos y analistas OLTP Modelamiento Empresarial OLAP Guía para la Toma de decisiones CONCEPTO ESENCIAL Tecnología DATAWAREHOUSE

7 Los Hechos : Concepto Esencial Un hecho es un dato sensible al tiempo que es funcionalmente dependiente de las dimensiones que lo definen. Ejemplo : Una matrícula. Una matrícula es un hecho en el que un estudiante, en una determinada fecha, a través del banco o el departamento de finanzas, paga el arancel de una determinada carrera. Las dimensiones son estudiante, fecha, medio de pago y carrera. El arancel es un valor agregado del hecho. Metodología de Diseño Tecnología DATAWAREHOUSE

8 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa Entrada Salida Involucrados I Análisis de los Sistemas de Información Documentación existente Esquemas de Bases de Datos Diseñador y Administradores de los sistemas de información II Especificación de Requerimientos Esquemas de Bases de Datos Hechos y cargas de trabajo preliminares Diseñador y Usuarios finales III Diseño Conceptual Esquemas de Bases de datos, Hechos y cargas de trabajo preliminares Esquema Dimensional Diseñador IV Refinamiento de Cargas de Trabajo y Validación de esquemas dimensionales Esquema dimensional y cargas preliminares Carga de trabajo Diseñador y usuarios finales V Diseño Lógico Esquema dimensional, modelo lógico objeto y cargas de trabajo Esquema DW lógico Diseñador VI Diseño Físico Esquema de DW lógico; DBMS destino y Cargas de trabajo Esquema Físico del DW Diseñador Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa I : Análisis de los sistemas de Información - Averiguar con los administradores de sistemas sobre posibles datos desconocidos o anormales (tratamiento de los valores nulos). - Seleccionar las fuentes operacionales en función de la calidad de los datos y estabilidad de sus esquemas (sincronización de vistas). - Determinar cuales datos pueden ser totalmente integrados con el objeto de obtener un vista completa del dominio de la base de datos. - Entender profundamente la semántica de los datos con el objeto de hacer un cruce equilibrado durante el proceso de organización de los datos.

9 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa II : Especificación de Requerimientos - Consiste en recolectar y filtrar los requerimientos de los usuarios. Como resultado se obtiene la definición de los hechos e indicaciones concernientes a las cargas de trabajo. - La selección de los hechos se basa en la documentación de los sistemas de información. Los hechos son conceptos de interés primario para los procesos de toma de decisiones. - De la comparación de los datos preliminares de la etapa anterior es posible saber que requerimientos pueden ser satisfechos. Diseño de Datawarehouse Relacionales Inconveniencia de los métodos de diseño tradicionales : La metodología tradicional utiliza el Modelo Entidad /Relación como herramienta conceptual para determinar un conjunto de tablas. Inconvenientes al diseñar un Datawarehouse: 1. En el modelo Entidad / Relación no permite determinar a simple vista cuales serán las tablas más importantes. 2. La base de datos relacional derivada no es generalmente apropiada para responder a las exigencias de un DW.

10 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa III : Diseño Conceptual Suponiendo que los sistemas operacionales son relacionales, para cada Hecho se deben realizar las siguientes acciones : - Construir el árbol de atributos - Podar e injertar el árbol de atributos - Definir las Dimensiones - Definir las Medidas - Definir las Jerarquías Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa III : Modelo de Hechos Dimensional (MHD) Un Esquema Dimensional, que es una representación de la realidad usando el MHD, consiste en un conjunto de esquemas de hechos (uno o mas hechos) cuyos elementos básicos son hechos, dimensiones y jerarquías. Las metas del modelo de [Go99] son : - Soportar eficientemente el diseño conceptual - Proveer un ambiente expresivo para formular consultas - Favorecer el refinamiento de los requerimientos - Proveer una plataforma sólida para el diseño lógico - Producir documentación expresiva y no ambigua

11 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa III : Esquema de Hechos Un Esquema de Hechos es una séxtupla f = ( M, A, N, R, O, S ) - M es un conjunto de medidas. - A es un conjunto de atributos dimensionales. - N es un conjunto de atributos no dimensionales. - R es un conjunto de pares ordenados (a i,a j ), donde: a i { A a 0 }, a j { A N }, a i = a j, a 0 es la raíz del hecho. - O R es un conjunto de relaciones opcionales. - S en un conjunto de sentencias de agregación. Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa III : El esquema del hecho Matrícula Colegio Cupo Indígena Tipo Enseñanza Hijo Funcionario Vía Ingreso Atributos no Dimensionales Atributo Dimensional Rut Comuna Nombre Teléfono Año Periodo Día Semana Mes Día Matrícula Monto Descuento Saldo Dirección Hecho Tipo Carrera Depto Estudios Facultad Jerarquía Dimensión Medidas

12 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa III : Conceptos Claves Una Instancia de Hecho Primario es una unidad de información presente en el DW. Una Instancia de Hecho Secundaria corresponde a una agregación de una conjunto de de hechos primarios. Una Jerarquía es una relación de Muchos a Uno que se da entre los valores de un determinado conjunto de atributos pertenecientes a una dimensión. Una Dimensión es un conjunto de atributos pertenecientes a una entidad asociada a uno o más hechos. Los atributos pertenecientes a una dimensión se utilizan como elementos de agrupación de los hechos o como mecanismos de búsqueda. Frecuentemente, los atributos de una dimensión conforman una jerarquía. Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa IV : Refinamiento de Cargas y Validación de Esquemas Esta fase esta orientada a: 1. Reformular las cargas de trabajo preliminares por medio de una reformulación detallada y profunda de los esquemas dimensionales. 2. Validar los esquemas desarrollados en las etapas anteriores. Las consultas correspondientes a las cargas de trabajo pueden ser correctamente formulada si las dimensiones o medidas han sido identificadas, jerarquizadas y correctamente formuladas.

13 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa V : Diseño Lógico La etapa del diseño lógico recibe como entrada un diseño multidimensional, cargas de trabajo e información adicional (frecuencias de actualización, disponibilidad de espacio de disco, etc.) para producir un esquema de DW que debería minimizar los tiempos de respuesta a las consultas, respetando las restricciones de espacio de disco. Existen distintas alternativas de implementación tales como : OLAP, HOLAP, MOLAP o ROLAP. Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa V : Modelo Estrella Se denomina modelo estrella cuando se define una gran tabla central con tablas más pequeñas desplegadas en torno a ellas. Ejemplo : Matrícula. FECHA Día Día Semana Mes Año Periodo MATRICULA Rut Alumno Código Carrera Fecha Monto Descuento Saldo CARRERA Código Carrera Tipo Estudios Depto Facultad ALUMNO Rut Alumno Nombre Dirección Teléfono Comuna Vía Ingreso Tipo Colegio Colegio Hijo Func Cupo Indígena

14 Diseño de Datawarehouse [Go99] Etapa V : Modelo Copo de Nieve (Snowflake) Cuando la normalización no interfiere en el rendimiento de DW esta se puede aplicar y en este caso se obtienen estructuras que se denominan snowflake. Ejemplo : Matrícula. FECHA Día Día Semana Mes Año Periodo MATRICULA Rut Alumno Código Carrera Fecha Monto Descuento Saldo CARRERA Código Carrera Tipo Estudios Depto Facultad ALUMNO Rut Alumno Nombre Dirección Teléfono Comuna Vía Ingreso Colegio Hijo Func Cupo Indígena COLEGIO Colegio Tipo Colegio Bibliografía : [Ag97] Modeling Multidimensional Databases, R. Agrawal, A. Gupta, S. Sarawagi: 13th Int'l Conf. on Data Engineering, Birmingham, England, April [Go99] Designing the Data Warehouse: Key Steps and Crucial Issues, Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, Journal of Computer Science and Information Management, Vol 2, N 3, [Gr95] [JEB] Data Cube: A Relational Aggregation Operator Generalizing Group-By, Cross-Tab, and Sub.Totals, Jim Gray, Adam Bosworth, Andrew Layman, Hamind Pirahesh, Tecnical Report MSR-TR-95-22, IBM Research, San Jose, CA, Aproximación metodológica de un spatial data warehouse, Juan Eulises Bohorquez, ESRI GIS and Mapping Software. [Sa98] Extending the E/R Model for the Multidimensional Paradigm, Carsten Sapia, Markuz Blaschka, Gabriele Hölling, Barbara Dinter, Springer Verlag [Wo00] Implementando un data warehouse, Carmen Wolff, Revista Ingeniería Informática, DIICC Universidad de Concepción, Nº 5, Marzo 2000.

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

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

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

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

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

Implementando un DataWarehouse.

Implementando un DataWarehouse. Página 1 de 8 Implementando un DataWarehouse. Carmen Wolff Comenzando A Construir Un DW. Para llevar a cabo con éxito un proyecto Datawarehouse, es vital considerar al inicio de su construcción tres factores

Más detalles

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

Sistemas de Información 12/13 La organización de datos e información 12/13 La organización de datos e información Departamento Informática e Ingeniería de Sistemas Universidad de Zaragoza (raqueltl@unizar.es) " Guión Introducción: Data Warehouses Características: entornos

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

Concepción - Chile Marcela Varas Universidad de Concepción Chile - 2012

Concepción - Chile Marcela Varas Universidad de Concepción Chile - 2012 Presentación Concepción - Chile www.udec.cl Universidad de Concepción - Chile Estudiantes Universidad de Concepción Departamento de Ingeniería Informática y Ciencias de la Computación Facultad de Ingeniería

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

FACULTAD DE INGENIERÍA. Bases de Datos Avanzadas

FACULTAD DE INGENIERÍA. Bases de Datos Avanzadas FACULTAD DE INGENIERÍA Ingeniería en Computación Bases de Datos Avanzadas Datawarehouse Elaborado por: MARÍA DE LOURDES RIVAS ARZALUZ Septiembre 2015 Propósito Actualmente las empresas necesitan contar

Más detalles

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) SYLLABO

UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) SYLLABO UNIVERSIDAD NACIONAL MAYOR DE SAN MARCOS (Universidad del Perú, DECANA DE AMÉRICA) FACULTAD DE INGENIERIA DE SISTEMAS E INFORMATICA Escuela Académico Profesional de Ingeniería de Sistemas 1. ESPECIFICACIONES

Más detalles

Comparing the MOLAP the ROLAP storage models

Comparing the MOLAP the ROLAP storage models REVISTA INGENIERÍA E INVESTIGACIÓN VOL. 26 No.3, DICIEMBRE DE 2006 (135-142) Análisis del modelo de almacenamiento MOLAP frente al modelo de almacenamiento ROLAP Comparing the MOLAP the ROLAP storage models

Más detalles

Presentación. Introducción. Carmen Gloria Wolff

Presentación. Introducción. Carmen Gloria Wolff Carmen Gloria Wolff Presentación En la edición anterior de Ingeniería Informática se comenzó una serie de artículos relacionados con la tecnología Datawarehousing, el primero de ellos "Tecnología Datawarehousing"

Más detalles

Conciencia Tecnológica ISSN: 1405-5597 contec@mail.ita.mx Instituto Tecnológico de Aguascalientes México

Conciencia Tecnológica ISSN: 1405-5597 contec@mail.ita.mx Instituto Tecnológico de Aguascalientes México Conciencia Tecnológica ISSN: 1405-5597 contec@mail.ita.mx Instituto Tecnológico de Aguascalientes México García Merayo, Félix; Luna Ramírez, Enrique El proceso Data Warehousing y los meta datos Conciencia

Más detalles

PROYECTO DE TESIS DIEGO GALLARDO. ESPEL - Diego Gallardo

PROYECTO DE TESIS DIEGO GALLARDO. ESPEL - Diego Gallardo PROYECTO DE TESIS DIEGO GALLARDO TEMA DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE ADMINISTRACIÓN DE TIEMPOS EN PROYECTOS DE DESARROLLO DE SOFTWARE Y CONTROL DE DESEMPEÑO MEDIANTE CUBOS DE INFORMACIÓN PARA

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

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

IWG-101: Introducción a la Ingeniería. Departamento de Informática, UTFSM 1

IWG-101: Introducción a la Ingeniería. Departamento de Informática, UTFSM 1 IWG-101: Introducción a la Ingeniería Departamento de Informática, UTFSM 1 Gestión de Bases de Datos Gestión de Bases de Datos Base de datos una colección de datos relacionados organizados de manera de

Más detalles

DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas 1114. ASIGNATURA: BASE DE DATOS Año 2011

DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas 1114. ASIGNATURA: BASE DE DATOS Año 2011 DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas Código Asignatura 1114 ASIGNATURA: BASE DE DATOS Año 2011 FUNDAMENTACIÓN Base de datos contribuye a la formación del Ingeniero en Informática por

Más detalles

La Tecnología Datawarehousing

La Tecnología Datawarehousing Página 1 de 12 La Tecnología Datawarehousing Carmen Gloria Wolff cwolf@ing.udec.cl 1.Introducción. Hoy en día las empresas cuentan en su mayoría con la automatización de sus procesos, manejando gran cantidad

Más detalles

Primeros pasos hacia la Inteligencia de Negocios: Almacenes de datos (DataWareHouse), Herramientas ETL(PDI), Procesamiento analítico en línea.

Primeros pasos hacia la Inteligencia de Negocios: Almacenes de datos (DataWareHouse), Herramientas ETL(PDI), Procesamiento analítico en línea. Primeros pasos hacia la Inteligencia de Negocios: Almacenes de datos (DataWareHouse), Herramientas ETL(PDI), Procesamiento analítico en línea. Introducción Una solución de Business Intelligence parte de

Más detalles

XIV COLOQUIO INTERNACIONAL SOBRE GESTION UNIVERSITARIA La gestión del conocimiento y los nuevos modelos de Universidades

XIV COLOQUIO INTERNACIONAL SOBRE GESTION UNIVERSITARIA La gestión del conocimiento y los nuevos modelos de Universidades XIV COLOQUIO INTERNACIONAL SOBRE GESTION UNIVERSITARIA La gestión del conocimiento y los nuevos modelos de Universidades Florianópolis, 3 al 5 de Diciembre de 2014 CIGU2014 AREA TEMATICA 9 SISTEMAS DE

Más detalles

La Base de Datos OLAP Analysis Services (SSAS) Agenda. Agenda. Construyendo una Solución de BI paso a paso con SQL Server 2005

La Base de Datos OLAP Analysis Services (SSAS) Agenda. Agenda. Construyendo una Solución de BI paso a paso con SQL Server 2005 Construyendo una Solución de BI paso a paso con SQL Server 2005 La Base de Datos OLAP Analysis Services (SSAS) Ing. José Mariano Alvarez Jose.Mariano.Alvarez@SqlTotalConsulting.com Agenda Por qué Analysis

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

Sistemas de Información Orientados a la Toma de Decisiones: el enfoque multidimensional

Sistemas de Información Orientados a la Toma de Decisiones: el enfoque multidimensional Isabel Dapena Bosquet Ingeniera Informática del ICAI (Promoción ). En ingresó en el Instituto de Investigación Tecnológica como Investigadora en Formación, donde desarrolla su actividad en el Área de Sistemas

Más detalles

ELEMENTO I INTRODUCCION A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS

ELEMENTO I INTRODUCCION A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS Base de Datos ELEMENTO I INTRODUCCION A LOS SISTEMAS DE BASES DE DATOS Una base de datos es un conjunto de elementos de datos que se describe a sí mismo, con relaciones entre esos elementos, que presenta

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

Programa Internacional Business Intelligence

Programa Internacional Business Intelligence Fecha de inicio: 18 de junio de 2012 Programa Internacional Business Intelligence En un ambiente globalizado y de alta competitividad entre las empresas, la adecuada administración del capital intelectual

Más detalles

SISTEMAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

SISTEMAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Estructura de contenidos INTRODUCCIÓN...3 1. BODEGA DE DATOS (DATA WAREHOUSE)...3 1.1. Componentes...3 1.1.1. Orígenes de datos...4 1.1.1.1. Sistemas propios...4 1.1.1.2. Origen externos...4 1.1.2. Área

Más detalles

Licencia GNU FDL. Detalle del cambio. Ing. Bernabeu Ricardo Dario, Ing. García Mattío Mariano Alberto. Versión incial. 05/11/2009

Licencia GNU FDL. Detalle del cambio. Ing. Bernabeu Ricardo Dario, Ing. García Mattío Mariano Alberto. Versión incial. 05/11/2009 Licencia GNU FDL Copyright 2009 Ing. Bernabeu Ricardo Dario, Ing. García Mattío Mariano Alberto. Se otorga permiso para copiar, distribuir y/o modificar este documento bajo los términos de la Licencia

Más detalles

Informática II Ing. Industrial. Data Warehouse. Data Mining

Informática II Ing. Industrial. Data Warehouse. Data Mining Data Warehouse Data Mining Definición de un Data Warehouses (DW) Fueron creados para dar apoyo a los niveles medios y altos de una empresa en la toma de decisiones a nivel estratégico en un corto o mediano

Más detalles

www.itconsulting.com.bo

www.itconsulting.com.bo Señor(a): Cliente Presente.- Santa Cruz, 23 de octubre del 2012 Distinguido Señores: REF.: COTIZACION CURSO BUSINESS INTELLIGENCE & DATAWAREHOUSE & CUBOS OLAP EN EXCEL 2010 Consultores en Tecnologías de

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

Título: Data Mart de Gestión Económico - Financiera de la Empresa de Proyectos de Arquitectura e Ingeniería (EMPAI).

Título: Data Mart de Gestión Económico - Financiera de la Empresa de Proyectos de Arquitectura e Ingeniería (EMPAI). Título: Data Mart de Gestión Económico - Financiera de la Empresa de Proyectos de Arquitectura e Ingeniería (EMPAI). Autoras: Ing. Gisel González Hidalgo-Gato. MSc Emma Rizo Rizo. Introducción La EMPAI,

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

DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE

DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE DATA WAREHOUSE Autor: Roberto Abajo Alonso Asignatura: Sistemas Inteligentes, 5º Curso Profesor: José Carlos González Dep. Ing. Sistemas Telemáticos, E.T.S.I. Telecomunicación Universidad

Más detalles

Unidad 1. Introducción a los conceptos de Bases de Datos

Unidad 1. Introducción a los conceptos de Bases de Datos Unidad 1 Introducción a los conceptos de Bases de Datos 1.1 Definición de Base de Datos Dato: Conjunto de caracteres con algún significado, pueden ser numéricos, alfabéticos, o alfanuméricos. Información:

Más detalles

Introducción a Bases de Datos

Introducción a Bases de Datos de a M. -Tastets Universidad de Concepción,Chile www.inf.udec.cl\ andrea andrea@udec.cl II Semestre - 2007 y del s: Sistemas de y del s: de y del s: Objetivos de la Unidad Dar a conocer las características,

Más detalles

Por qué DW y DM? Data Warehouse and Data Mining. Información en las empresas. Data Warehouse

Por qué DW y DM? Data Warehouse and Data Mining. Información en las empresas. Data Warehouse Data Warehouse and Data Mining José A. Royo http://www.cps.unizar.es/~jaroyo email: joalroyo@unizar.es Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas Por qué DW y DM? Mayor poder de procesamiento

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

2. CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD CURRICULAR, FORMACIÓN PRÁCTICA Y CARGA HORARIA

2. CLASIFICACIÓN DE LA ACTIVIDAD CURRICULAR, FORMACIÓN PRÁCTICA Y CARGA HORARIA CÓDIGO ASIGNATURA 1131-3 DEPARTAMENTO: Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas ASIGNATURA: DATA MINING y DATA WAREHOUSE Plan 2009 Ingeniería en Informática Año: 5 (Electiva - Ingeniería de Software)

Más detalles

Enfoques de desarrollo DW Kimball/Inmon.

Enfoques de desarrollo DW Kimball/Inmon. Enfoques de desarrollo DW Kimball/Inmon. 1 Antecedentes Sistemas de Información Los procesos a automatizar son repetibles y previsibles. Modelado Entidad Relación. Atención en una rápida modificación en

Más detalles

BASES DE DATOS TEMA 4 DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES

BASES DE DATOS TEMA 4 DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES BASES DE DATOS TEMA 4 DISEÑO DE BASES DE DATOS RELACIONALES El modelo relacional se basa en dos ramas de las matemáticas: la teoría de conjuntos y la lógica de predicados de primer orden. El hecho de que

Más detalles

3. Horario laboral referencial: Lunes Viernes 8:00 a.m. a 6:00 p.m.

3. Horario laboral referencial: Lunes Viernes 8:00 a.m. a 6:00 p.m. Arquitecto de Datos 1. Línea de Negocios: Soluciones de Negocios 2. Funciones Específicas: Participar en la realización de las actividades técnicas de actualización y migraciones a versiones mejoradas

Más detalles

SQL Server Business Intelligence parte 1

SQL Server Business Intelligence parte 1 SQL Server Business Intelligence parte 1 Business Intelligence es una de las tecnologías de base de datos más llamativas de los últimos años y un campo donde Microsoft ha formado su camino a través 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

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DEL ESTADO DE HIDALGO INSTITUTO DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN TECNOLOGÍAS DE INFORMACIÓN Y SISTEMAS TESIS DE MAESTRÍA EN CIENCIAS COMPUTACIONALES UTILIZACIÓN

Más detalles

Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura. Monografía de Adscripción: Data Warehouse

Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura. Monografía de Adscripción: Data Warehouse Universidad Nacional del Nordeste Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura Monografía de Adscripción: Data Warehouse Rojas, Mariana Isabel LU: 38382 Prof. Director: Mgter. David Luis La Red

Más detalles

www.itconsulting.com.bo B. Las palmas C./ San Miguel#420 Telf. Of.: 591-3-3210356 Cel.76364838 Santa Cruz - Bolivia

www.itconsulting.com.bo B. Las palmas C./ San Miguel#420 Telf. Of.: 591-3-3210356 Cel.76364838 Santa Cruz - Bolivia Señor(a): CLIENTE Presente.- Santa Cruz, 14 Noviembre del 2012 REF.: COTIZACION ESPECIALISTA EN ANALISIS DE DATOS & INTELIGENCIA DE NEGOCIOS EN EXCEL 2007-2010 Distinguido Señores: Consultores en Tecnologías

Más detalles

Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos. Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo E/R

Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos. Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo E/R índice Módulo A Unidad didáctica 1: Introducción a las Bases de Datos Unidad didáctica 2: Metodologías de desarrollo de Bases de Datos 3 19 Módulo B Unidad didáctica 1: Fase de análisis de requisitos Modelo

Más detalles

El presente artículo se centra en el conocimiento

El presente artículo se centra en el conocimiento Herramientas para el Diseño de Sistemas de Gestión del Conocimiento Basadas en Inteligencia Empresarial Lilian Judith Sandoval.¹ Salvador Peña.² Resumen El presente artículo se centra en el conocimiento

Más detalles

APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE. Juan Eulises Bohorquez Especialista en SIG. Ingeniero Desarrollador Oracle DBA.

APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE. Juan Eulises Bohorquez Especialista en SIG. Ingeniero Desarrollador Oracle DBA. 1 APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE Juan Eulises Bohorquez Especialista en SIG. Ingeniero Desarrollador Oracle DBA. 2 RESUMEN APROXIMACIÓN METODOLOGÍCA DE UN SPATIAL DATA WAREHOUSE

Más detalles

Nombre de la asignatura: Base de Datos Avanzadas. Carrera: Licenciatura en Informática. Clave de la Asignatura: BDC-0702

Nombre de la asignatura: Base de Datos Avanzadas. Carrera: Licenciatura en Informática. Clave de la Asignatura: BDC-0702 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Base de Datos Avanzadas Carrera: Licenciatura en Informática Clave de la Asignatura: BDC-0702 Horas teoría- Horas práctica- Créditos: 4-2-10 2.- UBICACIÓN

Más detalles

CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE VENTAS MULTIDIMENSIONAL BASADO EN LA INFORMACIÓN HISTÓRICA DE LA ORGANIZACIÓN TDM TRANSPORTES S.A.S.

CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE VENTAS MULTIDIMENSIONAL BASADO EN LA INFORMACIÓN HISTÓRICA DE LA ORGANIZACIÓN TDM TRANSPORTES S.A.S. CONSTRUCCIÓN DEL MODELO DE VENTAS MULTIDIMENSIONAL BASADO EN LA INFORMACIÓN HISTÓRICA DE LA ORGANIZACIÓN TDM TRANSPORTES S.A.S. HAROLD DARIO JIMENEZ ARBELAEZ DANNE ARLEY RAMIREZ ZAPATA ASESOR: JOSE EUCARIO

Más detalles

Tecnologías de Información y Comunicación II.

Tecnologías de Información y Comunicación II. INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tecnologías de Información y Comunicación II. INFORME: ETL y Modelo Estrella. NOMBRE : Ruben Chura, Andony Pavez. CARRERA : Ingeniería en Informática. ASIGNATURA : Tecnologías

Más detalles

Contenido XIII. Capítulo 1. Capítulo 2. Alfaomega. Bases de datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky

Contenido XIII. Capítulo 1. Capítulo 2. Alfaomega. Bases de datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky XIII Contenido Capítulo 1 Estructura y tipos de bases de datos...1 1.1 Introducción... 2 1.2 Definición de base de datos... 3 1.3 Sistema de Gestión de Bases de Datos... 4 1.4 Usuarios de la base de datos...

Más detalles

ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II

ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II ASIGNATURA: Tecnologías de Información y Comunicación II 53 HORAS DESCRIPCIÓN DE LA ASIGNATURA: Esta asignatura proporciona al alumno las competencias y herramientas teóricas necesarias para la aplicación

Más detalles

Business Information Warehouse Manual SAP BW Business Information Warehouse

Business Information Warehouse Manual SAP BW Business Information Warehouse Manual SAP BW Business Information Warehouse Manual SAP BW / BI Business Information Warehouse Página 1 Confidencialidad Este documento es propiedad de E-SAP (CVOSOFT) por lo tanto, no podrá ser publicado

Más detalles

Área Académica: Sistemas Computacionales. Profesor: Felipe de Jesús Núñez Cárdenas

Área Académica: Sistemas Computacionales. Profesor: Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Área Académica: Sistemas Computacionales Tema: Sistemas ROLAP y MOLAP Profesor: Felipe de Jesús Núñez Cárdenas Periodo: Agosto Noviembre 2011 Keywords: ROLAP, MOLAP,HOLAP Tema: Sistemas ROLAP y MOLAP Abstract

Más detalles

Cátedra: BI Business Intelligence. Asignatura BI Business Intelligence Ciclo Lectivo 2012 Vigencia del Ciclo lectivo 2012.

Cátedra: BI Business Intelligence. Asignatura BI Business Intelligence Ciclo Lectivo 2012 Vigencia del Ciclo lectivo 2012. Asignatura BI Business Intelligence Ciclo Lectivo 2012 Vigencia del Ciclo lectivo 2012 programa Plan 2008 Área Complementaria Carga horaria semanal Anual/ cuatrimestral Coordinador de Cátedra Objetivos

Más detalles

PRINCIPIOS Y TÉCNICAS PRÁCTICAS PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN PROTOTIPO DE DATA WAREHOUSE EN SQL 2000 Y ORACLE 10g CAPÍTULO 1

PRINCIPIOS Y TÉCNICAS PRÁCTICAS PARA LA IMPLEMENTACIÓN DE UN PROTOTIPO DE DATA WAREHOUSE EN SQL 2000 Y ORACLE 10g CAPÍTULO 1 CAPÍTULO 1 1. HISTORIA DE DATA WAREHOUSE: El concepto de un Data Warehouse es antiguo y se remonta a los años 70 s, en donde los estudios del MIT 1 desarrollaron una arquitectura informática óptima, por

Más detalles

BASES DE DATOS MIS 308

BASES DE DATOS MIS 308 2. MODELOS DE DATOS Introducción 2.1 Entidad relación 2.2 Jerárquico 2.3 De red 2.4 Relacional Introducción Hoy en día las empresas manejan una gran cantidad de datos. Cualquier empresa que se precie debe

Más detalles

Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos.

Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos. Diseño de almacén de datos para el análisis eficiente de la información de incidentes informáticos y mantenimientos. Ing. Corso Cynthia, Ing. Luque Claudio, Ing. Ciceri Leonardo, Sr Donnet Matías Grupo

Más detalles

Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial

Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial Tecnologías de la Información en la Gestión Empresarial 1 Sesión No.8 Nombre: Procesos de Negocio y Gestión en Business Intelligence Objetivo: Al término de la sesión, el alumno ilustrará un proceso de

Más detalles

TECNOLOGÍA SOFTWARE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN. Sistemas Informacionales (BI Business Intelligence) Sonia Marrero Cáceres

TECNOLOGÍA SOFTWARE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN. Sistemas Informacionales (BI Business Intelligence) Sonia Marrero Cáceres TECNOLOGÍA SOFTWARE PARA EL DESARROLLO DE SISTEMAS DE INFORMACIÓN Sistemas Informacionales (BI Business Intelligence) Sonia Marrero Cáceres Sistemas Informacionales Sistemas informacionales: Sistemas de

Más detalles

Introducción. Campos de Aplicación SGBD. Índice. Aplicaciones Representativas. Aplicaciones Representativas

Introducción. Campos de Aplicación SGBD. Índice. Aplicaciones Representativas. Aplicaciones Representativas SGBD Base de Un Sistema Gestor de consiste en: Datos Una colección de datos interrelacionados Un conjunto de programas para acceder a los datos Objetivo Principal de un SGBD: Proporcionar una forma práctica

Más detalles

Tema 1 Introducción, Conceptos y el DBMS

Tema 1 Introducción, Conceptos y el DBMS Tema 1 Introducción, Conceptos y el DBMS. Evolución y Comparación con Archivo. Importancia y Justificación de su Uso. Definiciones y Uso en la Actualidad. Comparación entre Modelos de Bases de Datos. Definición

Más detalles

ELEMENTOS DE BASES DE DATOS. Bases de Datos + Orientación a Objetos. Clase 23:

ELEMENTOS DE BASES DE DATOS. Bases de Datos + Orientación a Objetos. Clase 23: Dpto. Ciencias e Ingeniería de la Computación Universidad Nacional del Sur ELEMENTOS DE BASES DE DATOS Segundo Cuatrimestre 2015 Clase 23: Bases de Datos + Orientación a Objetos Mg. María Mercedes Vitturini

Más detalles

BASE DE DATOS RELACIONALES

BASE DE DATOS RELACIONALES BASE DE DATOS RELACIONALES Una base de datos relacional es una base de datos que cumple con el modelo relacional, el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya

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

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE SISTEMAS DISERTACIÓN DE TESIS PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE SISTEMAS DISERTACIÓN DE TESIS PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DEL ECUADOR FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE SISTEMAS DISERTACIÓN DE TESIS PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE INGENIERO EN SISTEMAS GUÍA PARA IMPLEMENTAR UNA SOLUCION

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

Estos documentos estarán dirigidos a todas las personas que pertenezcan a equipos de implementación de Oracle BI, incluyendo a:

Estos documentos estarán dirigidos a todas las personas que pertenezcan a equipos de implementación de Oracle BI, incluyendo a: Oracle Business Intelligence Enterprise Edition 11g. A lo largo de los siguientes documentos trataré de brindar a los interesados un nivel de habilidades básicas requeridas para implementar efectivamente

Más detalles

DISENO RELACIONAL DE BASES DE DATOS

DISENO RELACIONAL DE BASES DE DATOS DISENO RELACIONAL DE BASES DE DATOS 3. DISEÑO RELACIONAL DE BASES DE DATOS. El desarrollo de Bases de Datos es un enfoque TOP-DOWN, que transforma los requerimientos de información en una base de datos

Más detalles

Control Informático de Gestión. Tema 5: Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones

Control Informático de Gestión. Tema 5: Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones Control Informático de Gestión Tema 5: Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones Índice Revisión de los sistemas de información en la empresa La información y la toma de decisiones Sistemas transaccionales

Más detalles

Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática Licenciatura en Sistemas de Información Plan: 2012 Ciclo: 2014 Programa Analítico Base de Datos II

Facultad de Ingeniería y Tecnología Informática Licenciatura en Sistemas de Información Plan: 2012 Ciclo: 2014 Programa Analítico Base de Datos II 1. OBJETIVOS: Lograr que los alumnos conozcan los componentes y la arquitectura de las bases de datos relacionales. Brindar un curso internacionalmente actualizado respecto del ámbito académico, así como

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

Programa Analítico Plan de estudios 2011. Asignatura: Bases de Datos

Programa Analítico Plan de estudios 2011. Asignatura: Bases de Datos Programa Analítico Plan de estudios 2011 Asignatura: Bases de Datos CARRERA: LCC Lic. en y LSI Ciencias de la Computación - Lic. en Sistemas de Información AÑO: 3 (LCC) y 4 (LSI) CREDITO HORARIO: 7 DESPLIEGUE:

Más detalles

rg.o El l c i c c i l c o l o de d vi v d i a d a cm a l@ rza e de d u n u n si s s i t s e t ma m a de d in i f n or o ma m c a i c ó i n ó b

rg.o El l c i c c i l c o l o de d vi v d i a d a cm a l@ rza e de d u n u n si s s i t s e t ma m a de d in i f n or o ma m c a i c ó i n ó b El ciclo de vida de un sistema de información El ciclo de vida de un sistema de información El proceso de desarrollo de software Modelos de ciclo de vida El ciclo de vida de una base de datos El proceso

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

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

ERWIN DATA MODELER HERRAMIENTAS CASE 4GL

ERWIN DATA MODELER HERRAMIENTAS CASE 4GL ERWIN DATA MODELER HERRAMIENTAS CASE 4GL Alumno: Roberto Solana Hernández DNI: 49009214 D Alumno: Rubén García Rodríguez DNI: 49006340 X Alumno: Raúl Herranz Durán DNI: 49006340 X 1 INDICE 0. INTRODUCCIÓN

Más detalles

Metodología para el Modelamiento De un Datawarehouse AMDE. Fundamentos de un Proyecto De. www.e-cronia.com. www.e-cronia.com. www.eduardoleyton.

Metodología para el Modelamiento De un Datawarehouse AMDE. Fundamentos de un Proyecto De. www.e-cronia.com. www.e-cronia.com. www.eduardoleyton. Metodología para el Modelamiento De un Datawarehouse Fundamentos de un Proyecto De Almacenamiento Masivo de Datos Estratégicos AMDE 1 EL PROPOSITO DE LA TECNOLOGIA INFORMATICA VA MAS ALLA DE SIMPLEMENTE

Más detalles

50401 Designing and Optimizing Database Solutions with Microsoft SQL Server 2008

50401 Designing and Optimizing Database Solutions with Microsoft SQL Server 2008 50401 Designing and Optimizing Database Solutions with Microsoft SQL Server 2008 Introducción Este curso de cinco días impartido por instructor provee el conocimiento y habilidades que profesionales de

Más detalles

Repositorios (data warehouses) OLAP

Repositorios (data warehouses) OLAP Repositorios (data warehouses) OLAP Carlos Hurtado Larrain Profesor Asistente, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Chile Contenido Motivación Nivel Lógico de un Repositorio OLAP

Más detalles

SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS

SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS Universidad de Carabobo Facultad Experimental de Ciencias y Tecnología Departamento de Computación Unidad Académica Base de Datos SISTEMAS DE GESTIÓN DE BASE DE DATOS SGBD / DBMS Integrantes: Fidel Gil

Más detalles

1 Estructuras de datos y sistemas de información. 2 Normas y opciones técnicas. 3 Análisis y gestión de información.

1 Estructuras de datos y sistemas de información. 2 Normas y opciones técnicas. 3 Análisis y gestión de información. 1 Estructuras de datos y sistemas de información 2 Normas y opciones técnicas 3 Análisis y gestión de información 4 Conclusiones 1 Estructuras de datos y sistemas de información Definición de las EEDD

Más detalles

Análisis del proceso de carga del Sistema de Data Warehousing de Enseñanza de la Facultad de Ingeniería

Análisis del proceso de carga del Sistema de Data Warehousing de Enseñanza de la Facultad de Ingeniería Análisis del proceso de carga del Sistema de Data Warehousing de Enseñanza de la Facultad de Ingeniería Lorena Etcheverry, Pablo Gatto, Salvador Tercia CSI, Instituto de Computación, Facultad de Ingeniería

Más detalles

Unidad I: Sistemas Gestores de Bases de Datos. 1.1 Objetivo de las Bases de Datos

Unidad I: Sistemas Gestores de Bases de Datos. 1.1 Objetivo de las Bases de Datos Unidad I: Sistemas Gestores de Bases de Datos. 1.1 Objetivo de las Bases de Datos Redundancia e inconsistencia de datos: Puesto que los archivos que mantienen almacenada la información son creados por

Más detalles

Business Intelligence. Octubre 2007 1

Business Intelligence. Octubre 2007 1 Business Intelligence 1 1. Introducción al Business intelligence Qué es? En qué nivel de negocio se aplica? 2. Componentes del BI Esquema de una solución BI DataWarehouse Query & Reporting OLAP Cuadro

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

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

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA

SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL LIC.PATRICIA PALACIOS ZULETA Qué es inteligencia de negocios? (BI) Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en

Más detalles

Ciclo Evolutivo - Fundamentos

Ciclo Evolutivo - Fundamentos TECNOLOGIA DE RECURSOS EMPRESARIALES, BUSINESS INTELLIGENCE Y DATAWAREHOUSE Ciclo Evolutivo - Fundamentos 1 Evolución de los ERP - OLTP 50-60 Cantidad Económica de Pedidos, Stock Mínimo, Punto de Pedido,

Más detalles

13/11/2007 INTRODUCCIÓN AL TIVOLI 1

13/11/2007 INTRODUCCIÓN AL TIVOLI 1 INTRODUCCIÓN AL TIVOLI GERZEL, Stella Maris 2007 13/11/2007 INTRODUCCIÓN AL TIVOLI 1 Temario Conceptos de Tivoli. Descripción del Tivoli Storage Manager. Servicios Esenciales. Introducción n al Tivoli

Más detalles

Aplicación de las tecnologías OLAP y Data Warehousing para la gestión hospitalaria utilizando software libre.

Aplicación de las tecnologías OLAP y Data Warehousing para la gestión hospitalaria utilizando software libre. Aplicación de las tecnologías OLAP y Data Warehousing para la gestión hospitalaria utilizando software libre. Autores: Ing. Sandro Martínez Folgoso, Ing. Jorge Recio Capote, Ing. Eduardo Rodríguez Reyes.

Más detalles

FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE

FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE 1. Qué es Data Warehouse? El Data Warehouse es una tecnología para el manejo de la información construido sobre la base de optimizar el uso y análisis de la misma utilizado

Más detalles

Unidades temáticas de Ingeniería del Software. Fases del proceso de desarrollo 4ª edición (2008)

Unidades temáticas de Ingeniería del Software. Fases del proceso de desarrollo 4ª edición (2008) Unidades temáticas de Ingeniería del Software Fases del proceso de desarrollo 4ª edición (2008) Facultad de Informática organización del desarrollo El ciclo de vida del software abarca el proceso de desarrollo,

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