Apoyo a la toma de Decisiones. Carlos A. Olarte Bases de Datos II
|
|
- Patricia Sánchez Vázquez
- hace 8 años
- Vistas:
Transcripción
1 Carlos A. Olarte Bases de Datos II
2 Contenido 1 Introducción 2 OLAP 3 Data Ware Housing 4 Data Mining
3 Introducción y Motivación Cómo puede analizarse de forma eficiente volúmenes masivos de datos? La consulta, Suma de las transacciones anterior y siguiente por cada transacción es implementable en SQL? Como procesar información proveniente de diferentes origines?
4 Clasificación de los Sys de Info Orientados a transacciones (OLTP): Grandes volúmenes de información, muy detallados, alta transaccionalidad, insumos para la toma de decisiones. Orientados a la toma de decisiones (OLAP): Baja transaccionalidad, resumidos, consultas extensas, toma de decisiones, identificación de patrones, comportamientos, etc
5 Problemas con los Sys Ap. TD. SQL (Est) no es suficiente en algunos casos para responder algunas consultas Los lenguajes de consultas no están optimizados para realizar consultas de este tipo (análisis estadísticos, agrupaciones por dimensiones, etc) Encontrar patrones y tendencias dados un conjunto de datos no es tarea sencilla (I.A) Normalmente se tienen diferentes orígenes de datos con diferentes esquemas, diferentes SGBD, etc
6 Análisis de Datos y OLAP OLAP (On Line Analytical Processing). Es una extensión de SQL, y se refiere a una serie de herramientas y técnicas que permiten realizar análisis de datos y ejecutar consultas que soliciten datos resumidos casi de manera instantánea
7 Continuación Atributos de Medida: Miden algún valor y pueden ser agrupados (valores, cantidades, precios, etc) Atributos de Dimensión: Definen las dimensiones (manera de agrupar) en la que se observan los atributos de medida Atributos Multi dimensionales: Pueden ser de medida o de dimensión utilizados por ejemplo en las tablas dinámicas
8 Ejemplo Ciudad: Cali Plan1 Plan2 Plan3 Total Ven Ven Ven Total
9 Continuación En forma de tabla: Vend Plan Num Ven1 Plan1 2 Ven1 Plan2 5 Ven1 Plan3 7 Ven1 all 14 Ven2 Plan Plan1 all
10 Continuación Como se aprecia en el ejemplo anterior, el número de columnas está determinado por los datos almacenados (en este caso particular por los diferentes planes), lo que no resulta conveniente para el modelo relacional. El atributo all es representado en los SGBD por null.
11 Cubos de Datos Generalización de tabulaciones cruzadas bidimensionales a n-dimensionales. Ejemplo: Figure: Ejemplo de Cubo de Datos
12 Continuación OLAP permite a los analistas crear diferentes resúmenes de datos multi-dimensionales en ĺınea. Con los cubos de datos se pueden realizar las siguientes operaciones: Pivotaje: Modificación de las dimensiones utilizadas (Ejemplo: solo ver el cubo por plan) Corte: Rebanar el cubo, es decir, dejar constante una o varias dimensión del cubo
13 Niveles de Granularidad Abstracción: Pasar de un nivel de grano fino a uno de grano grueso por medio de agrupaciones. Por ejemplo, de group by plan,ciudad,vendedor a group by plan,ciudad Concreción: Proceso inverso. Debe obtenerse de los datos originales
14 Jerarquías Algunos atributos pueden tener diferentes niveles de detalle. Por ejemplo, se pueden realizar resumes agrupando por mes, año, semana, día, hora,etc. O por ejemplo la ubicación puede ser por país, región, ciudad, sucursal, etc.
15 Como calcular los CUBOS? Ejecutar todas las funciones de agregación (muy costoso, 2 n posibles agrupamientos) A partir de una agregación generar las otras (Concreción) Ejemplo: Pasar de group by país,ciudad,sucursal a group by país,ciudad
16 Nuevos comandos SQL Nuevas Funciones Estadísticas: stddev,variance,media y moda Funciones binarias: Correlación, covarianza y curvas de regresión
17 Modificadores de Agrupamiento Cube: Genera la combinación de los agrup. Ej, group by cube(x,y,z) genera las agrup (x,y,z), (x,y), (x,z), (y,z), (x), (y), (z), () Figure: Ejemplo de Rollup
18 Continuación Rollup: Útil para agrup de una jerarquía. Ej, group by rollup (x,y,z) genera las agrup (x,y,z),(x,y), (x), () Figure: Ejemplo de Rollup
19 Continuación Es posible combinar sentencias rollup y cube para generar el producto cartesiano de las posibles combinaciones y con clausulas having eliminar las no deseadas como lo muestra el siguiente ejemplo.
20 Continuación Figure: Ejemplo de una Combinación Rollup y Cube
21 ALL vs. NULL Para evitar confusiones entre el uso de NULL para representar ALL y los valores nulos, es posible utilizar decode y grouping. Esta última función retorna 1 en caso que sean todas las tuplas (all) y 0 de lo contrario.
22 Clasificación Rank: Dado un rango de valores, clasificar las tuplas. Por ejemplo si se quiere calcular el top-10 de las mejores sucursales. Si dos tuplas ocupan la misma posición, se obtendrá la misma clasificación.
23 Continuación
24 Continuación También es posible clasificaciones a partir de una partición, por ejemplo, el top ten de los productos mas vendidos por sucursal:
25 Continuación Percentiles: Con ntile(n) es posible clasificar tuplas a partir de particiones. Por ejemplo:
26 Continuación Ventanas: Se utilizan para definir rangos de tuplas que se desean agrupar en una sentencia. Por ejemplo, la distancia al promedio diario de ventas:
27 Continuación (Ventanas) Los siguientes argumentos también son validos para definir ventanas: between rows 1 preceding and 1 following between rows 10 preceding and current range between 10 preceding and current row (haciendo uso del valor de ordenación)
28 Data Ware Housing Solución a los problemas de consolidación de información de diferentes orígenes de datos Evitan adicionar carga a los sistemas OLTP con consultas para la toma de decisiones Mantienen la información del pasado vigente.
29 Arquitectura Figure: Arquitectura de un D.W
30 Continuación Como recoger los datos?: Los orígenes pueden enviar al destino las actualizaciones constantemente (arquitectura dirigida por los orígenes) o el destino envía peticiones de nuevos datos a los orígenes (arq dirigida por el destino) El D.W puede estar ligeramente desactualizado (de lo contrario generaría una carga excesiva para los orígenes y el destino)
31 Continuación Esquema de B.D: Los orígenes pueden tener diferentes esquemas. En el D.W se encarga de integrarlos (vistas materializadas). Limpieza de datos: Operaciones de filtro sobre los datos del origen (mayúsculas, Ids que no coinciden, etc)
32 Continuación En cuando al esquema de la B.D del D.W: Tablas de hechos: Se conocen a las tablas que contienen datos multi dimensionales (ventas, compras, afiliaciones, etc). Tablas de Dimensiones: Tablas que contienen las referencias de los atributos de las tablas de hechos. Por ejemplo Planes, Vendedores, Ciudades, etc. A estas llaves llegan las referencias (foráneas) de las tablas de hechos
33 Data Marts Son almacenes de datos especializados. Si sobre un conjunto específico del D.W se realizan continuamente análisis, dicho subconjunto puede crearse como un data mart. Los D.M puede ser creados a partir de los datos del D.W o utilizar directamente los orígenes de datos. Lo que se logra al utilizar los D.M es tener un nivel mas fino de granularidad en comparación al D.W
34 Data Mining Descubrimiento de conocimiento en bases de datos Predicciones y búsqueda de patrones Clasificación y asociaciones
35 Clasificación Dados los Ejemplo de Formación (casos del pasado) y los elementos ya pertenecientes a una clase, predecir la clase a la que pertenece un nuevo elemento. Mecanismo: Reglas de clasificación (Conjuntos Disyuntos)
36 Árboles de Decisión Las hojas son clases y los nodos predicados o funciones de asociación Para clasificar un nuevo elemento se parte de la raíz y siguiendo los predicados se llega a una clase
37 Ejemplo de una Árbol Dec
38 Redes Neuronales Clasificación de la entrada dependiendo del entrenamiento de la red (peso entre los arcos)
39 Otros Clasificadores Redes de Bayes: Estimación de la probabilidad de que un elemento se encuentre en una clase CP-Networks: Explotación de la independencia de las condiciones de preferencia (prefiero un automóvil automático sobre uno mecánico sin importar las otras características)
40 Regresión Predicción del valor de una variable dado un conjunto de ellas. Por ejemplo, dado {X 1, X 2...X n } encontrar los coeficientes para ajustar Y = a 0 X 0...a n X n
41 Reglas de Asociación Identificar parejas causa efecto de una población (por ejemplo en las compras en linea). Soporte: Porcentaje de población que satisface la causa y el efecto Confianza: Frecuencia con la que ocurre el match Correlación: Medida para saber que tan ajustado está el modelo
42 Agrupamientos Saber que tan dispersos se encuentran los elementos de una población o un subconjunto de ellos. (Por ejemplo, se compran mas electrodomésticos en el norte que en el sur).
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 detallesDefinición. 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 detallesMOLAP 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 detallesEstos 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 detallesConstrucción 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 detallesCapítulo 12: Indexación y asociación
Capítulo 12: Indexación y asociación Conceptos básicos Índices ordenados Archivos de índice de árbol B+ Archivos de índice de árbol B Asociación estática Asociación dinámica Comparación entre indexación
Más detallesBASE DE DATOS UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE MEDICINA T.S.U. EN ESTADISTICA DE SALUD CATEDRA DE COMPUTACIÓN II. Comenzar presentación
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE MEDICINA T.S.U. EN ESTADISTICA DE SALUD CATEDRA DE COMPUTACIÓN II BASE DE DATOS Comenzar presentación Base de datos Una base de datos (BD) o banco de datos es un conjunto
Más detallesFundamentos 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 detallesOLAP 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 detallesBase de datos relacional
Base de datos relacional 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 modelar problemas reales y administrar
Más detallesSistema 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 detallesConsultas con combinaciones
UNIDAD 1.- PARTE 2 MANIPULACIÓN AVANZADA DE DATOS CON SQL. BASES DE DATOS PARA APLICACIONES Xochitl Clemente Parra Armando Méndez Morales Consultas con combinaciones Usando combinaciones (joins), se pueden
Más detallesMANUAL BÁSICO DEL LENGUAJE SQL
MANUAL BÁSICO DEL LENGUAJE SQL ESCUELA COLOMBIANA DE INGENIERÍA JULIO GARAVITO LABORATORIO DE INFORMÁTICA BOGOTÁ D. C. 2007-2 TABLA DE CONTENIDO INTRODUCCIÓN... 3 1. COMANDOS... 4 1.1 Comandos DLL... 4
Más detalles5- Uso de sentencias avanzadas
Objetivos: 5- Uso de sentencias avanzadas Elaborar sentencias de manejo de datos. Recursos: Microsoft SQL Server Management Studio Guías prácticas. Introducción: Después de trabajar con las sentencias
Más detalles8.1. Introducción... 1. 8.2. Dependencia/independencia estadística... 2. 8.3. Representación gráfica: diagrama de dispersión... 3. 8.4. Regresión...
Tema 8 Análisis de dos variables: dependencia estadística y regresión Contenido 8.1. Introducción............................. 1 8.2. Dependencia/independencia estadística.............. 2 8.3. Representación
Más detallesOperaciones en el Modelo Relacional. Relacional. Relacional. Índice. Lenguajes de Consulta
Operaciones en el Modelo Relacional Bases de Datos Ingeniería a Técnica T en Informática de Sistemas El interés de los usuarios de las bases de datos se suele centrar en realizar consultas (contestar a
Más detallesNociones de performance
Maestría en Bioinformática Bases de Datos y Sistemas de Información Nociones de performance Ing. Alfonso Vicente, PMP alfonso.vicente@logos.com.uy Agenda Conceptos Índices Optimizador Planes de acceso
Más detallesRegistro (record): es la unidad básica de acceso y manipulación de la base de datos.
UNIDAD II 1. Modelos de Bases de Datos. Modelo de Red. Representan las entidades en forma de nodos de un grafo y las asociaciones o interrelaciones entre estas, mediante los arcos que unen a dichos nodos.
Más detallesAnálisis de Datos. Práctica de métodos predicción de en WEKA
SOLUCION 1. Características de los datos y filtros Una vez cargados los datos, aparece un cuadro resumen, Current relation, con el nombre de la relación que se indica en el fichero (en la línea @relation
Más detallesAPOYO 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 detallesBases de Datos Modelo Relacional
Bases de Datos Modelo Relacional Pedro Corcuera Dpto. Matemática Aplicada y Ciencias de la Computación Universidad de Cantabria corcuerp@unican.es Objetivos Presentar los conceptos del método relacional
Más detallesUNIDAD DIDACTICA 1: SISTEMAS GESTORES DE BASES DE DATOS
UNIDAD DIDACTICA 1: SISTEMAS GESTORES DE BASES DE DATOS Índice de contenido: 1. Concepto de base de datos (BD)... 3 2. Los sistemas gestores de bases de datos (SGBD)... 3 3. Arquitectura de los sistemas
Más detallesFICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 9. Reglas de Integridad
FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 9. Reglas de Integridad 1.- Introducción. 2.- Claves Primarias. 3.- Regla de Integridad de Entidades. 4.- Claves Ajenas. 5.- Regla de Integridad
Más detallesBase de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación.
Base de datos II Facultad de Ingeniería. Escuela de computación. Introducción Este manual ha sido elaborado para orientar al estudiante de Bases de datos II en el desarrollo de sus prácticas de laboratorios,
Más detallesCurso Oficial Microsoft: LENGUAJE DE CONSULTA DE SQL SERVER. Duración : 35 Hrs.
Curso Oficial Microsoft: LENGUAJE DE CONSULTA DE SQL SERVER Duración : 35 Hrs. Sobre este curso Este curso de 5 días impartido por un instructor proporciona a estudiantes con las habilidades técnicas necesarias
Más detallesProcedimientos para agrupar y resumir datos
Procedimientos para agrupar y resumir datos Contenido Introducción Presentación de los primeros n valores Uso de funciones de agregado 4 Fundamentos de GROUP BY 8 Generación de valores de agregado dentro
Más detallesDISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER 2012
DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE SOLUCIONES BUSINESS INTELLIGENCE CON SQL SERVER 2012 FLUJO DE CAPACITACIÓN Prerrequisitos Fundamentos de Programación Sentencias SQL Server 2012 Duración: 12 horas 1. DESCRIPCIÓN
Más detallesCONSULTAS DE RESUMEN SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE
CONSULTAS DE RESUMEN SQL SERVER 2005 Manual de Referencia para usuarios Salomón Ccance CCANCE WEBSITE CONSULTAS DE RESUMEN Una de las funcionalidades de la sentencia SELECT es el permitir obtener resúmenes
Más detallesModelos y Bases de Datos
Modelos y Bases de Datos MODELOS Y BASES DE DATOS 1 Sesión No. 10 Nombre: Álgebra Relacional Contextualización En qué consiste el álgebra relacional? Se ha planteado hasta el momento cada uno de los procesos
Más detallesSISTEMAS 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 detallesReporte Registro de Personas con Discapacidad
SISTEMA INTEGRAL DE LA PROTECCION SOCIAL SISPRO SISTEMA DE GESTION DE DATOS SGD Reporte Registro de Personas con Discapacidad CÓDIGO: VERSIÓN: 3 FECHA: 201310 Reporte Registro de Personas con Discapacidad
Más detallesUnidad III: Lenguaje de manipulación de datos (DML) 3.1 Inserción, eliminación y modificación de registros
Unidad III: Lenguaje de manipulación de datos (DML) 3.1 Inserción, eliminación y modificación de registros La sentencia INSERT permite agregar nuevas filas de datos a las tablas existentes. Está sentencia
Más detallesFICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA. Tema 8. Elementos Básicos
FICHEROS Y BASES DE DATOS (E44) 3º INGENIERÍA EN INFORMÁTICA Tema 8. Elementos Básicos 1.- Ejemplo Introductorio. 2.- Dominios. 3.- Relaciones. 4.- Bases de Datos Relacionales. (Capítulo 11 del Date) EJEMPLO
Más detallesModelo Entidad-Relación
Modelo Entidad-Relación El modelo de datos de entidad-relación (ER) se basa en una percepción de un mundo real que consiste en un conjunto de objetos básicos llamados entidades y de relaciones entre estos
Más detallesAlumna: Adriana Elizabeth Mendoza Martínez. Grupo: 303. P.S.P. Miriam De La Rosa Díaz. Carrera: PTB. en Informática 3er Semestre.
Alumna: Adriana Elizabeth Mendoza Martínez. Grupo: 303. P.S.P. Miriam De La Rosa Díaz. Carrera: PTB. en Informática 3er Semestre. Tema: Sistemas Subtema: Base de Datos. Materia: Manejo de aplicaciones
Más detallesBase de Datos Oracle 10g: Introducción a SQL Código: D17216 - Duración: 5 días (40 horas)
Base de Datos Oracle 10g: Introducción a SQL Código: D17216 - Duración: 5 días (40 horas) Lo que aprenderá Esta clase es aplicable para los usuarios de Oracle8i, Oracle9i y Oracle Database 10g. En este
Más detallesEstas visiones de la información, denominadas vistas, se pueden identificar de varias formas.
El primer paso en el diseño de una base de datos es la producción del esquema conceptual. Normalmente, se construyen varios esquemas conceptuales, cada uno para representar las distintas visiones que los
Más detallesPontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Datamining Técnicas
Pontificia Universidad Católica de Chile Escuela de Ingeniería Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas Datamining Técnicas Yerko Halat 4 de Octubre del 2001 1 Concepto: Lógica Difusa Cliente
Más detallesCONSULTAS CON SQL. 3. Hacer clic sobre el botón Nuevo de la ventana de la base de datos. Aparecerá el siguiente cuadro de diálogo.
CONSULTAS CON SQL 1. Qué es SQL? Debido a la diversidad de lenguajes y de bases de datos existentes, la manera de comunicar entre unos y otras sería realmente complicada a gestionar de no ser por la existencia
Más detallesCurso Excel Básico - Intermedio
Curso Excel Básico - Intermedio Clase 4 Relator: Miguel Rivera Adonis Introducción Base de Datos: Definición de Base de Datos Ordenar datos Formulario Filtros Trabajar con Sub-Totales Validación de Datos
Más detallesUn nombre de usuario de 30 caracteres o menos, sin caracteres especiales y que inicie con una letra.
Unidad IV: Seguridad 4.1 Tipos de usuario El objetivo de la creación de usuarios es establecer una cuenta segura y útil, que tenga los privilegios adecuados y los valores por defecto apropiados Para acceder
Más detallesArquitectura 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 detallesOptimización de consultas Resumen del capítulo 14
Optimización de consultas Resumen del capítulo 14 Libro: Fundamentos de Bases de Datos Silberschatz et al. 5ed. Dr. Víctor J. Sosa Agenda 1. Visión general 2. Estimación de las estadísticas de los resultados
Más detallesMANUAL DE USUARIO APLICACIÓN SYSACTIVOS
MANUAL DE USUARIO APLICACIÓN SYSACTIVOS Autor Edwar Orlando Amaya Diaz Analista de Desarrollo y Soporte Produce Sistemas y Soluciones Integradas S.A.S Versión 1.0 Fecha de Publicación 19 Diciembre 2014
Más detallesAplicaciones de Estadística Descriptiva
Aplicaciones de Estadística Descriptiva Contenidos de la presentación Funciones estadísticas en Excel. Gráficos. El módulo de análisis de datos y las tablas dinámicas de Excel. Información Intentaremos
Más detallesIWG-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 detallesFundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. - Sesión 9 -
Fundamentos y Aplicaciones Prácticas del Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos - Sesión 9 - Juan Alfonso Lara Torralbo 1 Índice de contenidos Actividad. Qué es un modelo de Data Mining Qué es
Más detallesLENGUAJES DE CONSULTA ORIENTADOS A OBJETOS
LENGUAJES DE CONSULTA ORIENTADOS A OBJETOS Los lenguajes de consulta constituyen una funcionalidad importante de los SGBDOO. El usuario puede recuperar los datos especificando simplemente las condiciones
Más detallesCAPÍTULO 4 IMPLEMENTACIÓN DE SARP. Este capítulo describe los detalles de la implementación de SARP. Una vez explicado el
CAPÍTULO 4 IMPLEMENTACIÓN DE SARP Este capítulo describe los detalles de la implementación de SARP. Una vez explicado el diseño del sistema SARP (ver Capítulo 3) es posible realizar su implementación.
Más detallesSistemas 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 detallesBases de Datos. Sistemas de Gestión de Bases de Datos
Bases de Datos Sistemas de Gestión de Bases de Datos Banco de datos Conjunto de datos relacionados Ejemplo: archivos de las oficinas de una empresa, con fichas, carpetas, archivadores, armarios... La gestión
Más detallesTecnologías 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 detallesBASE 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 detallesFormularios. Formularios Diapositiva 1
Formularios Crear un formulario utilizando el Asistente para formularios Modificación en vista Diseño Adición de Controles a un Formulario Adición de un Subformulario a un formulario Formularios Diapositiva
Más detallesIntroducción. Componentes de un SI. Sistema de Información:
Introducción. Sistema de Información: Conjunto de elementos relacionados entre sí de acuerdo a ciertas reglas, que aporta a la organización la información necesaria para el cumplimiento de sus fines, para
Más detallesLa calidad de los datos ha mejorado, se ha avanzado en la construcción de reglas de integridad.
MINERIA DE DATOS PREPROCESAMIENTO: LIMPIEZA Y TRANSFORMACIÓN El éxito de un proceso de minería de datos depende no sólo de tener todos los datos necesarios (una buena recopilación) sino de que éstos estén
Más detallesCAPÍTULO 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 detalles4. CONTENIDO Cómo Añadir Contactos a tu Webmail
de 8. TITULO Administración de Contactos en el Webmail institucional 2. OBJETIVO: Brindar las pautas para que los usuarios puedan administrar de forma eficiente los contactos del correo electrónico institucional.
Más detallesPatrones para persistencia (I) Ingeniería del Software II
Patrones para persistencia (I) Ingeniería del Software II 1 Patrones para la construcción del esquema relacional En todos los ejemplos realizaremos transformaciones del siguiente diagrama de clases: Figura
Más detallesselect nombre from profesores where categoria='aso6';
1 de 10 17/05/2013 14:00 Lecciones SQL > T11 Conjuntos Operaciones de conjuntos y MySQL Un operador sobre conjuntos combina el resultado de dos sentencias select en un único resultado. Dependiendo del
Más detallesCovarianza y coeficiente de correlación
Covarianza y coeficiente de correlación Cuando analizábamos las variables unidimensionales considerábamos, entre otras medidas importantes, la media y la varianza. Ahora hemos visto que estas medidas también
Más detallesTema 7. Introducción al reconocimiento de objetos
Tema 7. Introducción al reconocimiento de objetos En resumen, un sistema de reconocimiento de patrones completo consiste en: Un sensor que recoge las observaciones a clasificar. Un sistema de extracción
Más detallesCharla N 6: Utilidades de Consulta de datos.
1 Charla N 6: Utilidades de Consulta de datos. Objetivos Generales: La manipulación de los datos organizados en forma de lista, donde la lista relaciones diferentes ocurrencias de una información común,
Más detallesREGISTRO DE EMPRESAS Y PERSONAS BASE DE INFORMACIÓN DE CLIENTES & CONTACTOS
REGISTRO DE EMPRESAS Y PERSONAS BASE DE INFORMACIÓN DE CLIENTES & CONTACTOS La gestión del asesor comercial se basa en mantener contacto personalizado con un grupo de clientes empresariales o personales.
Más detallesMódulo 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 detallesQUERCUS PRESUPUESTOS MANUAL DEL USO
QUERCUS PRESUPUESTOS MANUAL DEL USO 2 Tabla de Contenido 1 Introducción 1 1.1 General 1 1.1.1 Que es Quercus Presupuestos? 1 1.1.2 Interfaz 1 1.1.3 Árbol de Navegación 2 1.1.4 Estructura de Datos de un
Más detallesPROGRAMAS DE ESTUDIO FORMATO 7 INTRODUCCIÓN A SQL. Área de Formación Profesional
PROGRAMAS DE ESTUDIO FORMATO 7 NOMBRE DE LA ASIGNATURA INTRODUCCIÓN A SQL CICLO, AREA O MODULO Área de Formación Profesional CLAVE DE LA ASIGNATURA IT222 OBJETIVOS GENERALES DE LA ASIGNATURA Al final del
Más detallesOPERACIONES FUNDAMENTALES DEL ÁLGEBRA RELACIONAL. Bases de Datos Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad Nacional de Colombia 2007
OPERACIONES FUNDAMENTALES DEL ÁLGEBRA RELACIONAL Bases de Datos Ingeniería de Sistemas y Computación Universidad Nacional de Colombia 2007 Álgebra Relacional Álgebra Relacional El álgebra relacional es
Más detallesMetodología de construcción de Indicadores MODELO 3
MODELO 3 El Departamento Administrativo de la Función Pública, elaboró el documento Guía para el Diseño de un Sistema de Evaluación y Control de gestión. El contiene las instrucciones para el diligenciamiento
Más detallesBusiness 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 detallesBASES 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 detallesMineria de datos y su aplicación en web mining data Redes de computadores I ELO 322
Mineria de datos y su aplicación en web mining data Redes de computadores I ELO 322 Nicole García Gómez 2830047-6 Diego Riquelme Adriasola 2621044-5 RESUMEN.- La minería de datos corresponde a la extracción
Más detallesArtículo dedicado a la Innovación y Mejores Prácticas en la Ingeniería de Negocios
Herramienta para Indicadores de Gestión Se ha dado cuenta de lo difícil que es conseguir que todos los miembros de su organización vean "la gran foto" y trabajen juntos para lograr los objetivos estratégicos
Más detallesMetadatos en Plataformas ECM
Metadatos en Plataformas ECM understanding documents Ofrece tu sistema soporte para tipos documentales en bases de datos? Por qué debería importarte? Marzo, 2013 Basado en: Manejo de metadatos en plataformas
Más detallesMÓDULO 2: TRATAMIENTO DE DATOS CON HOJA DE CÁLCULO. Tema 1: Gestión de listas de datos y tablas dinámicas. Leire Aldaz, Begoña Eguía y Leire Urcola
MÓDULO 2: TRATAMIENTO DE DATOS CON HOJA DE CÁLCULO Tema 1: Gestión de listas de datos y tablas dinámicas Leire Aldaz, Begoña Eguía y Leire Urcola Índice del tema - Introducción a las listas de datos -
Más detallesRegistro: Es un conjunto de campos. También se llama Fila o Tupla. Son varios datos
CONCEPTOS BÁSICOS DE BASES DE DATOS Dato: Son hechos, observaciones o sucesos del mundo real que pueden tomar la forma de números, letras, símbolos o señales. Ejemplos: 4, Medellín, David, 300.000, 05/06/2005,
Más detallesTecnologías Aplicadas a Business Intelligence Proyecto Práctico
Tecnologías Aplicadas a Business Intelligence Proyecto Práctico Empresa: La empresa en cuestión, es una Importadora y Distribuidora de Autopartes, con más de 30 años de vida. Nació como la distribuidora
Más detallesSIIGO Pyme. Informes de Saldos y Movimientos de Inventarios. Cartilla I
SIIGO Pyme Informes de Saldos y Movimientos de Inventarios Cartilla I Tabla de Contenido 1. Presentación 2. Qué son Inventarios? 3. Qué son Informes? 4. Qué son Informes de Saldos y Movimientos en Inventarios?
Más detallesBase de Datos. Profesor: José Miguel Rubio L. P. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALPARAÍSO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE ING.
P. UNIVERSIDAD CATÓLICA DE VALPARAÍSO FACULTAD DE INGENIERÍA ESCUELA DE ING. INFORMÁTICA Base de Datos Usuario A Programa de Aplicación Bodega Usuario B Usuario N Insumo Proveedor Profesor: José Miguel
Más detallesAnálisis de situación y Estrategia SEO www.myegoo.com/
Análisis de situación y Estrategia SEO www.myegoo.com/ PROYECTO: MyEgoo PRODUCTO: Plan Inicio Marketing CONTENIDO: Análisis de situación y estrategia FECHA: 16 de junio de 2011 TABLA DE CONTENIDO Introducción...
Más detallesDATA 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 detallesLAS SUBCONSULTAS SQL SERVER 2005. Manual de Referencia para usuarios. Salomón Ccance CCANCE WEBSITE
LAS SUBCONSULTAS SQL SERVER 2005 Manual de Referencia para usuarios Salomón Ccance CCANCE WEBSITE LAS SUBCONSULTAS Una subconsulta es una consulta que aparece dentro de otra consulta o subconsultas, en
Más detallesGESTIÓN COMERCIAL Con nuestras aplicaciones podrá gestionar toda su publicidad de la forma más sencilla e intuitiva Ahorrando tiempo.
GESTIÓN COMERCIAL Con nuestras aplicaciones podrá gestionar toda su publicidad de la forma más sencilla e intuitiva Ahorrando tiempo. Mejorando su rentabilidad. GESTIÓN COMERCIAL En los Medios de Comunicación
Más detallesGedicoPDA: software de preventa
GedicoPDA: software de preventa GedicoPDA es un sistema integrado para la toma de pedidos de preventa y gestión de cobros diseñado para trabajar con ruteros de clientes. La aplicación PDA está perfectamente
Más detallesCONSULTAS BASICAS EN SQL SERVER
CONSULTAS BASICAS EN SQL SERVER CONSULTAS DE SELECCION Las consultas de selección se utilizan para indicar al motor de datos que devuelva información de las bases de datos, esta información es devuelta
Más detallesTecnología de la Información y la Comunicación. Base de datos. Consultas - 2007 -
Tecnología de la Información y la Comunicación Base de datos Consultas - 2007 - Profesores del área Informática: Guillermo Storti Gladys Ríos Gabriel Campodónico Consultas Se utilizan consultas para ver,
Más detallesINTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS GESTORES DE BASE DE DATOS
INTRODUCCIÓN A LOS SISTEMAS GESTORES DE BASE DE DATOS AUTORÍA JOSEFA PÉREZ DOMÍNGUEZ TEMÁTICA NUEVAS TECNOLOGIAS ETAPA CICLOS FORMATIVOS DE GRADO SUPERIOR DE INFORMÁTICA Resumen En esta publicación se
Más detallesMódulo Presupuesto SP 3.0
Módulo Presupuesto SP 3.0 Versión 3.14.001 06/2008 Contenido 1. GESTION DE COMPOSICIONES (desde Datos Básicos)... 3 1.1. Crear composiciones (tarjetas) partiendo de un registro vacío... 3 1.2. Crear composiciones
Más detallesEtapas de Sinube CRM
Etapas de Sinube CRM Captación de clientes Oportunidades Sinube CRM está diseñado para trabajar todo el ciclo de la venta, desde la captación de clientes en la página web de la compañía hasta el control
Más detallesEl 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 detalles2.6.2.- Aplicaciones de las vistas. 2.6.1.- Concepto de vista. 2.6.3.- Vistas en SQL. 2.6.3.- Vistas en SQL.
2.6.1.- Concepto de vista. Una vista es una tabla derivada de otras tablas (básicas o virtuales). Una vista se caracteriza porque: Se considera que forma parte del esquema externo. Una vista es una tabla
Más detalles1. DML. Las subconsultas
1.1 Introducción 1. DML. Las subconsultas Una subconsulta es una consulta que aparece dentro de otra consulta o subconsulta en la lista de selección, en la cláusula WHERE o HAVING, originalmente no se
Más detallesCAPITILO 4 CASO. PRACTICO
CAPITILO 4 CASO. PRACTICO DETERMINAR Qué?, Cuándo? y Cómo? Inspeccionar el inventario. 4.1 INTRODUCCIÓN: En el presente trabajo se determina la clasificación ABC de inventarios por cantidad y costos de
Más detallesTRABAJO ESCRITO BASE DE DATOS Y APLICACIÓN DE CONOCIMIENTOS LAURA ISABEL MIRANDA CALDERÓN V B PRESENTADO AL DOCENTE GUILLERMO SANTACOLOMA RIVAS
TRABAJO ESCRITO BASE DE DATOS Y APLICACIÓN DE CONOCIMIENTOS LAURA ISABEL MIRANDA CALDERÓN V B PRESENTADO AL DOCENTE GUILLERMO SANTACOLOMA RIVAS ASIGNATURA INFORMÁTICA IV UNIVERSIDAD COLEGIO MAYOR DE CUNDINAMARCA
Más detalles- Bases de Datos - - Diseño Físico - Luis D. García
- Diseño Físico - Luis D. García Abril de 2006 Introducción El diseño de una base de datos está compuesto por tres etapas, el Diseño Conceptual, en el cual se descubren la semántica de los datos, definiendo
Más detallesSoporte y mantenimiento de base de datos y aplicativos
Soporte y mantenimiento de base de datos y aplicativos Las bases de datos constituyen la fuente de información primaria a todos los servicios que el centro de información virtual ofrece a sus usuarios,
Más detallesDiseño orientado a los objetos
Diseño orientado a los objetos El Diseño Orientado a los Objetos (DOO) crea una representación del problema del mundo real y la hace corresponder con el ámbito de la solución, que es el software. A diferencia
Más detallesCapítulo IV. Implementación del Sistema
La implementación del sistema consiste en la integración de la aplicación en una LAN, la instalación en varias computadoras personales de clientes del almacén, de administradores de almacén y de los almacenes
Más detallesFACULTAD 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 detalles2.1 INFORMACION BASICA Y PRINCIPALES DEFINICIONES.
2 - PROPIEDAD COMÚN. 2.1 INFORMACION BASICA Y PRINCIPALES DEFINICIONES. En esta oportunidad se adelanta información correspondiente a una nueva serie con las variables de interés en las Compraventas de
Más detalles