Decision Support System (DDS)

Transcripción

1 Sistemas de Soporte a la toma de Decisiones Decision Support System (DDS) Decision Support System (DDS) Son aquellos que, mediante el uso de reglas de procesamiento de datos basadas en lógica, en combinación con reglas de gestión orientadas a metas, con o sin intervención humana, traslada grandes conjuntos de datos de bajo nivel y sus relaciones, a pequeños conjuntos de datos de alto nivel, con sus correspondientes relaciones (y vice versa).

2 Decision Support System (DDS) Es un sistema interactivo basado en tecnología informática, que facilita herramientas a los directivos para ayudarlos en la resolución de problemas semi-estructurados o no estructurados. Ello supone normalmente disponer de mecanismos de acceso a datos, algún tipo de modelo de análisis (simple o complejo) y la funcionalidad de interactuar con dicho modelo (o conjunto de modelos). Un DDS no se diseña con el propósito de que tome decisiones por el directivo, sino para proporcionarle un conjunto de capacidades que le permiten generar la información que él cree necesaria para adoptar una decisión. Categorías de DSS : Data mining tools, las cuales descubren reglas que explican relaciones entre los datos. Business modelling tools, las cuales organizan la gestión y las herramientas expertas, que aplican a toda la empresa. Data visualization tools, las cuales ilustran gráficamente las relaciones (reglas de patrones) entre datos. OLAP tools, que es una tecnología de software que permite a los ejecutivos, gerentes y analistas mejorar el acceso, con rapidez, de forma consistente e interactiva, a una amplia variedad de posibles vista de la información, que han sido obtenida desde los datos base para reflejar la real dimensión de la empresa como la entiende el usuario.

3 Multidimencional Contexto del Multidimensional Visión Empresarial Empresarial o Corporativo Lógico Físico Conceptual Lógico Físico Conceptual Lógico Físico

4 Conceptual Lógico Lógico Lógico Físico Físico Físico Sistemas Operacionales Base de Datos Multidimensional Conceptual, contempla la identificación y definición de datos y procesos a un alto nivel, independiente de la plataforma de desarrollo e implementación. Lógico, contempla la identificación y definición de datos y procesos que se incluirán en el sistema, guardando todavía un alto grado de independencia de la plataforma. Físico, contempla la implementación física de las estructuras de datos y procesos del sistema. Empresarial o Corporativo, es el modelo global de la institución que incluye una descomposición jerárquica de las funciones del problema y el modelo entidad relación requerido.

5 Es una técnica que permite modelar bases de datos más simples y comprensibles para los usuarios finales. En la terminología de multidimensional los atributos determinantes se llaman dimensiones y los atributos dependientes se llaman medidas. Ejemplo : { Periodo, Programa, Asignatura, NºAlumnos, Promedio} dimensiones medidas Operaciones Típicas

6 Asignatura Tiempo Programa Las dimensiones son atributos de categorías mientras que las medidas son atributos numéricos de resumen. Usualmente las dimensiones están asociadas con jerarquías que especifican niveles de agregación y como consecuencia, cierta granularidad con la que se accede a los datos. Ejemplo : Jerarquía de Fecha con varios niveles de agregación. Día Semana Mes Trimestre Semestre Año

7 Operaciones Típicas : Pivoting : Rotación del cubo para mirar una cara en particular. Operaciones Típicas : Slicing-Dicing : Seleccionar un subconjunto del cubo (rebanar).

8 Operaciones Típicas : Roll-up : Producir mayor agregación (quitando dimensiones o jerarquías). Operaciones Típicas : Drill-Down : Producir mayor desagregación (agregar dimensiones o jerarquías).

9 On Line Analytical Processing Características de OLAP : Provee análisis multidimensional dinámico, permitiendo a los usuarios finales realizar actividades analíticas y navegacionales, que incluyen cálculo de dimensiones, análisis en periodos de tiempo, visualización de subconjuntos de datos, subir o bajar niveles, comparaciones de varias dimensiones en el área de visualización, etc. Está basado en una modalidad cliente/servidor multiusuario, que ofrece respuestas rápidas, independientemente del tamaño y la complejidad de la base de datos.

10 Servidor OLAP : Es una solución de manipulación de datos multiusuario de alta capacidad diseñada para soportar y operar en una estructura de datos multidimensional. Debe estar preparado físicamente para responder rápida y consistentemente a los usuarios finales y/o cargar datos en tiempo real desde las bases de datos. Taxonomía OLAP Multidimensional OLAP (MOLAP): Matriz K-dimensional basada en una estructura de almacenamiento no relacional. Relational OLAP (ROLAP): Matriz K-dimensional basada en una estructura de almacenamiento relacional. Hybrid OLAP (HOLAP): Es una integración de ROLAP y MOLAP. Desktop OLAP (DOLAP): Provee al usuario de un cubo específico para su análisis.