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 Información
Gracias 2
Organización n de datos Un sistema efectivo de información da: Información exacta. Información oportuna. Información relevante. 3
Aplicaciones de las Bases de Datos Contabilidad: pagos, facturas, créditos, RRHH: empleados, programas de capacitación, planes de remuneraciones, Producción: stocks, proveedores, calidad de los productos, componentes de los productos, Ventas: datos de clientes, seguimiento de sus compras, productos rentables, 4
Conceptos de Organización de Archivos
La Jerarquía a de Datos Entorno Tradicional Base de Datos Ej.: Alumnos + Profesores + Materias + Archivo Ej.: Archivo de Alumnos Registro Campo Ej.: Edad + DNI + Lugar de Nac. + Ej.: Edad ó DNI ó Lugar de Nac. ó Byte Bit 6
Procesamiento Tradicional de Archivos Archivo Maestro Contabilidad y Finanzas U Aplicación 1 RRHH Ventas y Marketing U U Aplicación 2 Aplicación 3 Archivos derivados Producción U Aplicación 4 7
Problemas con el entorno tradicional Redundancia e inconsistencia de datos. Dependencia entre los programas y los datos. Carencia de flexibilidad. Seguridad escasa. Carencia de compartición y disponibilidad de los datos. 8
Enfoque de las BD para la administración de datos
Definición n de Tecnología de BD Una base de datos es un conjunto de datos organizados para servir eficientemente a muchas aplicaciones al centralizar los datos y controlar su redundancia. 10
Sistemas de Administración n de BD DBMS: Data Base Managementet System. Es el sistema que permite a una organización centralizar los datos, administrarlos eficientemente y proporcionar, mediante los programas de aplicación, el acceso a los datos almacenados. El DBMS actúa como interfaz entre los programas de aplicación y los archivos de datos físicos. 11
DBMS relacional Los datos se representa como tablas bidimensionales. Las tablas contienen datos acerca de una entidad y sus atributos. Las tablas contienen números, caracteres, dibujos, imágenes, fotografías, voz, video, hyperlinks, 12
DBMS relacional (software) PCs de escritorio: MS Access / Visual Fox. Mainframes: DB2, Oracle, MS SQL Server, Informix. Open Source MySQL 13
Tablas de una BD Relacional Columnas (atributos, campos) Campo Clave 14
Tablas de una BD Relacional Clave Principal Clave Externa 15
Tablas de una BD Relacional 16
Tablas de una BD Relacional 17
Tablas de una BD Relacional 18
Uso de BD para mejorar el desempeño empresarial
Situación actual Gran volumen de comprobantes mensuales Importante facturación mensual 20
Requerimientos Capacidades y herramientas especiales para...analizar extensas cantidades de datos. acceder a datos desde múltiples sistemas. 21
Objetivos Que incluyan almacenamiento de datos. minería de datos. herramientas para acceder a bases de datos internas a través de la web. 22
Almacén de Datos Data Warehouse El Data Warehouse es una colección de datos orientados al tema, integrados, no volátiles e historiados, organizados para el apoyo de un proceso de ayuda a la decisión. Using the Data Warehouse of Bill Inmon 23
Almacén de Datos Data Warehouse Herramientas OLAP Data Warehouse BD Corporativa Sistemas OLTP 24
Mercado de Datos Data Mart Subconjunto del Almacén de Datos, resumido o altamente enfocado. Para una población específica de usuarios. Se enfoca en un área objetivo o línea del negocio. Menor costo de implementación que un almacén de datos. 25
Inteligencia de Negocios Business Intelligence
Surge la necesidad Las herramientas OLTP responden a preguntas concretas: Cuánto se vendió el día...? Quién compró el producto? Cuál es el stock del producto? Cuál es la comisión del vendedor? 27
Quiero saber Cuánto se vendió del producto X respecto de los objetivos por trimestre y región de ventas en los dos últimos años? Qué clientes compraron simultáneamente los productos X e Y en todas sus operaciones en los dos últimos años? 28
La solución? Business Intelligence 29
Herramientas BI Software para consultas e informes de bases de datos. Herramientas para análisis multidimensionales (OLAP - On-Line Analytical Processing). Minería de datos (Data Mining). 30
Análisis multidimensional Tiempo Año, Meses, Semanas, Días,... Producto Rubro, Artículo, Calidad,... Geográfica Zona, Sucursales,... 31
Análisis Predictivo Utiliza técnicas de: minería de datos, datos históricos y suposiciones sobre condiciones futuras para predecir resultados de eventos. 32
Procesamiento Analítico en Línea OLTP Data Mart BI Transacciones Conocimientos Decisión 33