MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA

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

Download "MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA"

Transcripción

1 MOLAP REALIZADO POR: JOSE E. TABOADA RENNA

2 BASE DE DATOS Conjunto de datos estructurados, fiables y homogéneos organizados independientemente en máquina, m accesibles en tiempo real, compatible por usuarios concurrentes que tienen necesidades de información n diferentes y no predecibles en el tiempo

3 Tipos de base de datos: Jeráquica. Red Relacional Multidemensionales

4 ESTRUCTURAS MULTIDIMENDIONALES Esta estructura es una variación n de la estructura relacional que utiliza estructuras multidimensionales para organizar datos y expresar las relaciones entre ellos.

5 Visualización n de una Estructura Multidimensional

6 DATA WAREHOUSE Definición: n: conjunto de datos orientados a temas integrados, no volátiles de tiempo variante que se usa para el soporte del proceso de toma de decisiones gerenciales.

7 Características Generales: No son transitorios No son volátiles No se llevan a cabo modificaciones o eliminaciones, solo inserciones Guarda datos sumarizados Orientados a una materia

8 Metadatos: Representan toda la información n de administración n y seguimiento necesarios para: Acceso a datos Compresión n y utilización

9 Datamarts: Subconjuntos departamentales que focalizan objetos seleccionados Se caracteriza por una definición n de requerimientos más m s rápida r y fácilf Pueden integrarse en un futuro en un DataWarehouse

10 Data mining : Extracción n de información n oculta y predecible de grandes bases de datos Predicción n automatizada de tendencias y comportamientos Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos

11 DATAWAREHOUSE

12 DATAWAREHOUSE (PROCESO)

13 Procesos básicos b del Data WareHouse Extracción: este es el primer paso de obtener la información n hacia el ambiente del Data WareHouse. Transformación: n: una vez que la información n es extraída hacia el área de trafico de datos, hay posibles paso de transformación n como; limpieza de la información, n, tirar la basura que no nos sirve, seleccionar únicamente los campos necesarios para el Data WareHouse, combinar fuentes de datos, haciéndolas coincidir por los valores de las llaves, creando nuevas llaves para cada registro de una dimensión. n. Carga: al final del proceso de transformación, n, los datos están n en forma para ser cargados.

14 Tipos de Bases de Datos Transaccionales Almacenan operaciones en general, cada entrada en la base de datos es una operación Relacionales La base de datos incluye la información n entre las relaciones de las diversas tablas, establecidas en el modelo de datos Las operaciones sobre la tabla de datos consideran, de manera automática, tica, esas relaciones. Multidimensionales Base de datos de estructura basada en dimensiones orientada a consultas complejas y alto rendimiento

15 OLAP Los sistemas de soporte a la decisión n usando tecnología de DW, se llaman sistemas OLAP. Estos OLAP deben: Soportar requerimientos complejos de análisis. Analizar datos de diferentes perspectivas. Soportar análisis complejos contra un volumen ingente de datos. La funcionalidad de los sistemas OLAP se caracteriza por ser un análisis multidimensional de datos corporativos, que soportan los análisis de usuario y unas posibilidades de navegación, n, seleccionando la información n a obtener (drill Down, Roll up, etc)

16 Existen dos tipos de arquitecturas: MOLAP : OLAP multidimensional ROLAP : OLAP relacional

17 MOLAP : La arquitectura MOLAP usa bases de datos multidimensionales para proporcionar el análisis. Un sistema MOLAP usa una base de datos multidimensión, n, en la que la información n se almacena multidimensionalmente, para ser visualizada multidimensionalmente

18 ROLAP La arquitectura ROLAP cree que Las capacidades OLAP están n perfectamente implantadas sobre BD relacionales. Los usuarios finales ejecutan su análisis multidimensional a través s Del motor ROLAP que transforma sus consultas a consultas de SQL. Estas consultas se ejecutan en BD relacionales y sus resultados se relacionan mediante tablas cruzadas y conjuntos multidimensionales para devolver los resultados a los usuarios.

19 MOLAP (Multidimensional Online Analytical Processing procesamiento analítico multidimensional en línea) l es un proceso analítico en línea l (OLAP) que indexa directamente en una base de datos multidimencional. Por lo general una aplicación n OLAP considera los datos en forma multidimencional, el usuario es capaz de ver diferentes aspectos o facetas de agregados de datos, como las ventas por tiempo, geografía a y modelo del producto. Si la información n se almacena en una base de datos relacional, se puede ver en forma multidimencional, pero solo mediante el acceso secuencial y el procesamiento de una tabla para cada dimensión n o aspecto que se quiera ver.

20 Cubo n-dimensionaln (VISTA DE UNA BASE DE DATOS MULTIDIMENSIONAL) Plant E Plant D Plant C Plant B Plant A Defects Shift 1 Shift 2 Injuries Shift 1 Shift 2 Engine A Crank Case Conn. Rod Cyl. Head Head Gasket Engine B Crank Case Conn. Rod Cyl. Head Head Gasket

21 CARACTERISTICAS DEL CUBO Cada dimensión n tiene múltiples m miembros, organizados jerarquicamente. Se definen cálculos c simples entre los miembros de las jerarquías. as. Permite análisis de datos potente, incluyendo esecenarios qué pasa si...

22 MOLAP El servidor MOLAP construye y almacena datos en estructuras multidimensionales. La herramienta de OLAP presenta estas estructuras multidimensionales. Estructuras multidimensionales Servidor MOLAP Herramienta OLAP Warehouse

23 MOLAP: - Datos Arrays Extraídos del almacén de datos - almacenamiento y procesos eficientes - la complejidad de la BD se oculta a los usuarios - el análisis se hace sobre datos agregados y métricas o indicadores precalculados. Estructuras multidimensionales Servidor MOLAP Herramienta OLAP Warehouse

24 Comparación n entre MOLAP Y ROLAP ROLAP MOLAP Desktop Herramienta OLAP Cliente Servidor Multidimensional Herramienta OLAP Warehouse Servidor Relacional Servidor

25 ROLAP/MOLAP: Ventajas e Inconvenientes: ROLAP pueden aprovechar la tecnología a relacional. pueden utilizarse sistemas relacionales genéricos (más s baratos o incluso gratuitos). el diseño o lógico l corresponde al físico f si se utiliza el diseño o de Kimball.

26 ROLAP/MOLAP: Ventajas e Inconvenientes: MOLAP: generalmente más m s eficientes que los ROLAP. el coste de los cambios en la visión n de los datos. la construcción n de las estructuras multidimensionales

27 Modelado Multidimensional: En un esquema multidimensional se representa una actividad que es objeto de análisis (hecho) y las dimensiones que caracterizan la actividad (dimensiones). La información n relevante sobre el hecho (actividad) se representa por un conjunto de indicadores (medidas o atributos de hecho). La información n descriptiva de cada dimensión n se representa por un conjunto de atributos (atributos de dimensión). n). El modelado multidimensional se puede aplicar utilizando distintos modelos de datos (conceptuales o lógicos). l La representación n gráfica del esquema multidimensional dependerá del modelo de datos utilizado (relacional, ER, UML, OO,...)

28 Beneficios de los reportes OLAP Los reportes OLAP ofrecen varios beneficios y ventajas sobre otro tipo de herramientas OLAP. Estos beneficios son: Flexibilidad sin precedentes: darle el poder a los usuarios finales, con una flexibilidad sin Precedentes. Ágil toma de decisiones: facilitan la toma de decisiones ya que la generación n y modificación n de reportes se hace de manera rápida. r Herramienta Costo eficiente con un alto retorno en la inversión: n: Los ahorros se deben principalmente al rápidor proceso de implementación n y los costos más m s bajos por silla.

29 Automatización n de los reportes OLAP Para obtener lo máximo m de su iniciativa OLAP, usted debe estar evaluando de manera constante su situación n y hacer reportes que sean accesibles a personas con diferentes niveles de habilidad. Tan pronto usted determine cuáles son sus necesidades específicas, usted puede personalizar el sistema para que se ajuste a sus necesidades, o puede ahorrar tiempo automatizando las tareas repetitivas. Al automatizar los reportes OLAP, usted puede monitorear de manera eficiente los cambios en su organización n y asegurarse de la rápida r distribución de la información n clave.

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

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

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

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

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

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

Módulo Minería de Datos

Módulo Minería de Datos Módulo Minería de Datos Diplomado Por Elizabeth León Guzmán, Ph.D. Profesora Ingeniería de Sistemas Grupo de Investigación MIDAS Análsis Dimensional OLAP On-Line Analytical Processing Estructura del Proceso

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

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

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

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

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

Business Intelligence.

Business Intelligence. Business Intelligence. Qué es inteligencia de negocios? Es el proceso de analizar los bienes o datos acumulados en la empresa y extraer una cierta inteligencia o conocimiento de ellos. Dentro de la categoría

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

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

Capacitación SAP BW Plataforma Tecnológica Única

Capacitación SAP BW Plataforma Tecnológica Única Capacitación SAP BW Plataforma Tecnológica Única Noviembre, 2011 Agenda Presentación del Instructor e Integración Grupal Objetivos del Taller Qué es un Datawarehouse? Qué es SAP BW? Estructura / Capas

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

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

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

EXPLOTACIÓN DE UN DW: HERRAMIENTAS OLAP OLAP EXPLOTACIÓN DE UN DW: HERRAMIENTAS OLAP EXPLOTACIÓN DE UN DW: HERRAMIENTAS OLAP

EXPLOTACIÓN DE UN DW: HERRAMIENTAS OLAP OLAP EXPLOTACIÓN DE UN DW: HERRAMIENTAS OLAP EXPLOTACIÓN DE UN DW: HERRAMIENTAS OLAP OLAP... OLAP 1 OLAP 2 MODELO DE UN AMBIENTEOLAP LAS HERRAMIENTAS DE OLAP PRESENTAN AL USUARIO UNA VISIÓN MULTIDIMENSIONAL DE LOS DATOS O ESQUEMA MULTIDIMENSIONAL, PARA CADA ACTIVIDAD QUE ES OBJETO DE ANÁLISIS.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BUSINESS INTELLIGENCE. www.sbi-technology.com

BUSINESS INTELLIGENCE. www.sbi-technology.com BUSINESS INTELLIGENCE www.sbi-technology.com SBI Technology SRL Maipú 1492 Piso 2 S2000CGT - Rosario Rep. Argentina Tel: (54 341) 530 0815 www.sbi-technology.com Copyright - SBI Technology SRL - Todos

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

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

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

Alicia Iriberri Dirección de Tecnologías de Información. I.- Definición del foco estratégico

Alicia Iriberri Dirección de Tecnologías de Información. I.- Definición del foco estratégico Alicia Iriberri Dirección de Tecnologías de Información I.- Definición del foco estratégico II.- Establecimiento de mediciones a través del Balanced Scorecard (Tablero de Comando) III.- Despliegue del

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

Minería de Datos JESÚS ANTONIO GONZÁLEZ BERNAL. Universidad UPP

Minería de Datos JESÚS ANTONIO GONZÁLEZ BERNAL. Universidad UPP Universidad Politécnica de Puebla UPP JESÚS ANTONIO GONZÁLEZ BERNAL 1 2 Evolución de la Tecnología BD 1960 s y antes Creación de las BD en archivos primitivos 1970 s hasta principios de los 1980 s BD Jerárquicas

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

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

SQL Server 2014 Implementación de una solución de Business Intelligence (SQL Server, Analysis Services, Power BI...)

SQL Server 2014 Implementación de una solución de Business Intelligence (SQL Server, Analysis Services, Power BI...) Prólogo 1. A quién se dirige este libro? 15 2. Requisitos previos 15 3. Objetivos del libro 16 4. Notación 17 Introducción al Business Intelligence 1. Del sistema transaccional al sistema de soporte a

Más detalles

Data Warehousing. Introducción. Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

Data Warehousing. Introducción. Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación Data Warehousing Introducción Introducción Indice (I) Propiedades de un dw Arquitectura de procesos en un sistema de data warehousing Puntos clave Diseño de la base de datos de un data warehouse Indice

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

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

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

Fundamentos de Data Warehouse

Fundamentos de Data Warehouse Mendez, A., Mártire, A., Britos, P. Y Garcia-Martínez, R. Centro de Actualización Permanente en Ingeniería del Software Escuela de Postgrado Instituto Tecnológico de Buenos Aires Av. Eduardo Madero 399

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

el Soporte de Decisiones

el Soporte de Decisiones el Soporte de Decisiones Productos ASC SEQUEL Manejo de datos. ABSTRACT Documentación de sistemas. ASC: Acceso a los Datos y Herramienta de Programación SEQUEL y ABSTRACT Soluciones para manejo de datos

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

Apoyo a la toma de Decisiones. Carlos A. Olarte Bases de Datos II

Apoyo a la toma de Decisiones. Carlos A. Olarte Bases de Datos II Carlos A. Olarte Bases de Datos II Contenido 1 Introducción 2 OLAP 3 Data Ware Housing 4 Data Mining Introducción y Motivación Cómo puede analizarse de forma eficiente volúmenes masivos de datos? La consulta,

Más detalles

1.La Tecnología Datawarehousing. 1.1 Fundamento.

1.La Tecnología Datawarehousing. 1.1 Fundamento. 1.La Tecnología Datawarehousing 1.1 Fundamento. Los sistemas de Data Warehousing son el centro de la arquitectura de los Sistemas de Información de los 90's. Han surgido como respuesta a la problemática

Más detalles

Proyecto técnico MINERÍA DE DATOS. Febrero 2014. www.osona-respon.net info@osona-respon.net

Proyecto técnico MINERÍA DE DATOS. Febrero 2014. www.osona-respon.net info@osona-respon.net Proyecto técnico MINERÍA DE DATOS Febrero 2014 www.osona-respon.net info@osona-respon.net 0. Índice 0. ÍNDICE 1. INTRODUCCIÓN... 2 2. LOS DATOS OCULTOS... 3 2.1. Origen de la información... 3 2.2. Data

Más detalles

ANEXO C Documento de Extracción. 1. Objetivo. 2. Alcance. 3. Arquitectura de la Extracción

ANEXO C Documento de Extracción. 1. Objetivo. 2. Alcance. 3. Arquitectura de la Extracción ANEXO C Documento de Extracción 1. Objetivo El objetivo del documento de extracción es presentar aquellas características que se mencionan de manera general en el documento de tesis. Aquí se enfoca directamente

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

ANEXO F ARQUITECTURAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

ANEXO F ARQUITECTURAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS ANEXO F ARQUITECTURAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 1. Realizado por: Stephanie Herrera Bautista 2. Introducción: 2.1. Propósito: Se busca realizar el planteamiento de las diversas arquitecturas que se pueden

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

IMPLEMENTACIÓN DE UN DATA MART PARA UN SERVICIO DE DOSIMETRÍA EXTERNA.

IMPLEMENTACIÓN DE UN DATA MART PARA UN SERVICIO DE DOSIMETRÍA EXTERNA. X Congreso Regional Latinoamericano IRPA de Protección y Seguridad Radiológica Radioprotección: Nuevos Desafíos para un Mundo en Evolución Buenos Aires, 12 al 17 de abril, 2015 SOCIEDAD ARGENTINA DE RADIOPROTECCIÓN

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

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

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

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

Sybase IQ Servidor analítico con arquitectura basada en columnas

Sybase IQ Servidor analítico con arquitectura basada en columnas Sybase IQ Servidor analítico con arquitectura basada en columnas www.sybase.es Sybase IQ Descripción Tener acceso a toda la información de que dispone su organización, con el fin de analizarla no es hoy

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

Construcción de cubos OLAP utilizando Business Intelligence Development Studio

Construcción de cubos OLAP utilizando Business Intelligence Development Studio Universidad Católica de Santa María Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales Informe de Trabajo Construcción de cubos OLAP utilizando Business Intelligence Development Studio Alumnos: Solange

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

Cuadro de mando para el análisis de la información de Extranjería del Ministerio de Administraciones Públicas

Cuadro de mando para el análisis de la información de Extranjería del Ministerio de Administraciones Públicas Cuadro de mando para el análisis de la información de Extranjería del Ministerio de Administraciones Públicas José Antonio Peláez Ruiz Ministerio de Administraciones Públicas Alfonso Martín Murillo BG&S

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

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER 2008 R2

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER 2008 R2 Programa de Capacitación y Certificación. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS CON SQL SERVER 2008 R2 Contenido PERFIL DE UN ESPECIALISTA EN BASES DE DATOS.... 3 6231. MANTENIENDO UNA BASE DE DATOS DE SQL SERVER 2008

Más detalles

Arquitectura para análisis de información. Zombi es una arquitectura que proporciona de manera integrada los componentes

Arquitectura para análisis de información. Zombi es una arquitectura que proporciona de manera integrada los componentes Capítulo 4 Arquitectura para análisis de información propuesta 4.1 Arquitectura Zombi es una arquitectura que proporciona de manera integrada los componentes necesarios para el análisis de información

Más detalles

3.3.3 Tecnologías Mercados Datos

3.3.3 Tecnologías Mercados Datos 3.3.3 Tecnologías Mercados Datos TECNOLOGIAS DATAMART: Aspect Data Mart es una solución completa de reportes para la empresa, que le proporciona un mayor entendimiento de las operaciones de sus negocios

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

Valor añadido para su SAP R3

Valor añadido para su SAP R3 DataCycle Reporting El software generador y distribuidor de informes Excel por correo electrónico Valor añadido para su SAP R3 www.apesoft.com APESOFT Valor añadido para su SAP R3 ApeSoft Parc Tecnològic

Más detalles

Data Mining Técnicas y herramientas

Data Mining Técnicas y herramientas Data Mining Técnicas y herramientas Introducción POR QUÉ? Empresas necesitan aprender de sus datos para crear una relación one-toone con sus clientes. Recogen datos de todos lo procesos. Datos recogidos

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

Área Académica: Lic. Sistemas Computacionales. Tema: Minería de Datos. Profesor(a): L.C. Guillermo Mera Callejas. Periodo: Enero Junio 2012

Área Académica: Lic. Sistemas Computacionales. Tema: Minería de Datos. Profesor(a): L.C. Guillermo Mera Callejas. Periodo: Enero Junio 2012 Área Académica: Lic. Sistemas Computacionales Tema: Minería de Datos Profesor(a): L.C. Guillermo Mera Callejas Periodo: Enero Junio 2012 Abstract The data mining (data mining) is the set of techniques

Más detalles

Yatel - OLAP sobre redes

Yatel - OLAP sobre redes Yatel - OLAP sobre redes Integrantes - García, Mario Alejandro - Cabral, Juan Bautista - Gimenez Pecci, María de la Paz - Vera, Carlos - Liberal, Rodrigo - Laguna, Irma Graciela - Bisonard, Eduardo Matías

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

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

Instituto Tecnológico de Durango

Instituto Tecnológico de Durango Instituto Tecnológico de Durango Negocios Inteligentes Unidad 3 Alumno: 05 de Octubre del 2012 I n t r o d u c c i ó n a l o s N e g o c i o s I n t e l i g e n t e s P á g i n a 1 Tabla de Contenido Tema

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

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

Fundamentos de la Inteligencia de Negocios

Fundamentos de la Inteligencia de Negocios para la Gestión UNIDAD 3: APLICACIONES DE SISTEMAS Unidad 3 Aplicaciones de Sistemas Aplicaciones empresariales: Sistemas empresariales. Sistemas de administración de la cadena de suministros. Sistemas

Más detalles

10778 Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server 2012

10778 Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server 2012 10778 Implementing Data Models and Reports with Microsoft SQL Server 2012 Introducción Inteligencia de negocio (BI) se está convirtiendo incrementalmente importante para compañías de diferentes tamaños

Más detalles

DESAYUNOS DE TRABAJO 2008. Murcia, 5 de Marzo

DESAYUNOS DE TRABAJO 2008. Murcia, 5 de Marzo DESAYUNOS DE TRABAJO 2008 Murcia, 5 de Marzo Visión de ASM- El primer paso para mejorar la Productividad es identificar las pérdidas, el despilfarro. No se puede gestionar aquello que no se mide, es decir,

Más detalles

Proceso de desarrollo de indicadores de gestión. Un caso de estudio en el contexto de un ERP.

Proceso de desarrollo de indicadores de gestión. Un caso de estudio en el contexto de un ERP. Proceso de desarrollo de indicadores de gestión. Un caso de estudio en el contexto de un ERP. Autor: Juan Vicente Pérez Palanca Director: Dr. Patricio Letelier Torres Septiembre del 2010 Tesis presentada

Más detalles

Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza

Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza IBM Software Information Management White Paper Cómo aprovechar la potencia de la analítica avanzada con IBM Netezza Un enfoque de appliance simplifica el uso de la analítica avanzada Cómo aprovechar la

Más detalles

Data Warehousing. Arquitectura de procesos en un sistema de data warehousing. Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación

Data Warehousing. Arquitectura de procesos en un sistema de data warehousing. Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería de Sistemas y Computación Data Warehousing Arquitectura de procesos en un sistema de data warehousing Procesos en DW Un sistema completo de data warehousing lleva a cabo tres tareas: Suministrar datos al data warehouse Gestión

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

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

BI BUSINESS INTELLIGENCE

BI BUSINESS INTELLIGENCE ESCUELA SUPERIOR POLITECNICA DEL LITORAL MAESTRÍA EN SISTEMAS DE INFORMACION GERENCIAL 7 ma. PROMOCIÓN BI BUSINESS INTELLIGENCE Grupo No. 1 Geannina Aguirre Henry Andrade Diego Maldonado Laura Ureta MATERIA:

Más detalles

Inteligencia de Negocios

Inteligencia de Negocios Inteligencia de Negocios Las herramientas de exploración: El análisis multidimensional, el reporte y distribución pro activa. 1 Esquema de la clase 1. Distintos tipos de necesidades de información 2. Herramientas

Más detalles

Sistemas de Información para la Dirección

Sistemas de Información para la Dirección Sistemas de Información para la Dirección Dirigido a Empresas que necesitan una herramienta de toma de decisiones a través de la generación sencilla y flexible de informes integrados con SAP B1 SBOBI.

Más detalles

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

INTELIGENCIA DE NEGOCIOS INTELIGENCIA DE NEGOCIOS En tiempos de incertidumbre financiera, la toma de decisiones basada en información es crucial para sobrevivir en el mundo de los negocios. Empresas de todas las industrias dependen

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

SolucionesAnalíticas con Pentaho.

SolucionesAnalíticas con Pentaho. SolucionesAnalíticas con Pentaho. Objetivo Obtener experiencia práctica con los siguientes componentes de la plataforma Pentaho: Pentaho Data Integration (Kettle) Pentaho Analysis Services (Mondrian) Pentaho

Más detalles

INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACION EN LA NUBE Y BIG DATA (1) Ing. Carlos Ormella Meyer

INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACION EN LA NUBE Y BIG DATA (1) Ing. Carlos Ormella Meyer INTRODUCCIÓN A LA COMPUTACION EN LA NUBE Y BIG DATA (1) Ing. Carlos Ormella Meyer En los últimos años, el interés por la Computación en la Nube (Cloud Computing), tanto para uso personal como para negocios,

Más detalles

Comparación de características entre las ediciones Estándar y Enterprise

Comparación de características entre las ediciones Estándar y Enterprise Comparación de características entre las ediciones Estándar y Enterprise Enterprise Enterprise es una plataforma completa de datos para ejecutar aplicaciones de misión crítica OLTP (Online Transaction

Más detalles

El Reporting como sistema de Información para mejorar los resultados de su empresa

El Reporting como sistema de Información para mejorar los resultados de su empresa El Reporting como sistema de Información para mejorar los resultados de su empresa Autor: Luis Muñiz Socio Director de Sisconges & Estrategia l.muniz@sistemacontrolgestion.com Céntrese en la gestión de

Más detalles

Día 5-6-2012 17:00h Lugar: Obra Social Ibercaja, Sala De actos, Rambla Ferran 38, 3º, Lleida

Día 5-6-2012 17:00h Lugar: Obra Social Ibercaja, Sala De actos, Rambla Ferran 38, 3º, Lleida Resumen de la conferencia Día 5-6-2012 17:00h Lugar: Obra Social Ibercaja, Sala De actos, Rambla Ferran 38, 3º, Lleida Ponente: Luis Muñiz Socio Director de Sisconges & Estrategia y experto en Sistemas

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

Plantillas Empresariales de ibaan Decision Manager. Guía del usuario de BAAN IVc Sales

Plantillas Empresariales de ibaan Decision Manager. Guía del usuario de BAAN IVc Sales Plantillas Empresariales de ibaan Decision Manager Una publicación de: Baan Development B.V. P.O.Box 143 3770 AC Barneveld Países Bajos Impreso en los Países Bajos Baan Development B.V. 2002. Reservados

Más detalles