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La jerarquía de datos Archivo de CURSO Archivo PERSONAL Base de Datos CURSO ID_Estudiante Curso Fecha Grado 20051231 IS 101 F06 B+ 20046509 IS 101 F06.

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2 La jerarquía de datos Archivo de CURSO Archivo PERSONAL Base de Datos CURSO ID_Estudiante Curso Fecha Grado IS 101 F06 B IS 101 F06 C Archivo ID_Estudiante Curso Fecha Grado IS 101 F06 B+ Registro IS 101 (Campo del Curso) Campo (Letra I en ASCII) Byte 0 Bit Archivo FINANCIERO

3 Procesamiento tradicional de archivos Programa de aplicaciones I Usu ario s ABC Archivos derivados Contabilidad y Finanzas Programa de aplicaciones 2 Usu ario s ABE Recursos Humanos Programa de aplicaciones 3 Usu ario s AGI Ventas y Marketing Archivo maestro Elementos de datos de la A a la Z.

4 Redundancia de datos Dependencia entre los programas y los datos. Carencia de flexibilidad Seguridad escasa Carencia de compartición y disponibilidad de datos.

5 Sistemas de administración de bases de datos (DBMS): es el software que permite a una organización centralizar los datos, administrarlos eficientemente y proporcionar, mediante los programas de aplicación, el acceso a los datos almacenados. Al separar las vistas lógica y física de los datos, el DBMS libera al programador o usuario final de la tarea de comprender donde y como se almacenan realmente los datos.

6 Reduce la redundancia y la inconsistencia de datos al minimizar la cantidad de archivos aislados donde se repiten los mismos datos. Elimina la dependencia entre los programas y los datos, permitiendo a estos últimos ser autosuficientes. Acceso y disponibilidad de información aumenta. Costos de del desarrollo y mantenimiento de los programas se reducen. El DBMS da a la organización la posibilidad de centralizar la administración de datos, su uso y seguridad.

7 ID_Empleado Nombre NSS Puesto Fecha_Contratacion Sueldo_Bruto Sueldo_Neto Seguro_Vida Prestaciones_Pension Cuidado_Salud Sistema de administración de bases de datos Nombre NSS Cuidado_Salud Nombre NSS Cuidado_Salud Vista de presentaciones Nombre NSS Sueldo_Bruto Sueldo_Neto Nombre NSS Sueldo_Bruto Sueldo_Neto Vista de nomina

8 Numero_Pro veedor Nombre_ProveedorCalle_ProveedorCiudad_Prov eedor Estado_Pr oveedor CP_Prov eedor 8259CBM Inc.74 5th AvenueDaytonOH B. R. Moduls1277 Gandolly Street ClevelandOH Jackson Composites8233 Micklin Street LexitonKY Bryant Corporation4315 Mill DriveRochesterNY Columnas (atributos, Campos) Filas (Registros, tuplas ) Numero_ParteNombre_PartePrecio_Unitari o Numero_Proveedor 137Aldaba Espejo Lateral Moldura de Puerta Cerradura Compresora Picaporte Clave externa Campo Clave (Clave principal)

9 Las tablas de una BDR se pueden combinar fácilmente, para entregar los datos requeridos por los usuarios, siempre y cuando compartan un elemento de datos en común. Se utilizan tres operaciones básicas: Seleccionar crea un subconjunto que consta de todos los registros de la tabla que cumple los criterios establecidos. Unir combina tablas relacionadas para dar al usuario más información de la que está disponible de las tablas individuales. Proyectar Crea un subconjunto que consiste en las columnas de una tabla lo cual permite al usuario crear nuevas tablas que contengan solamente la información que se requiere.

10 Son adecuados para información multimedia o gráficos. Un DBMS OO almacena los datos y los procedimientos que realizan operaciones sobre estos datos como objetos que se pueden recuperar y compartir de manera automática.

11 Definición de datos Para especificar la estructura del contenido de la BD. Diccionario de datos archivo automatizado o manual que almacena definiciones de elementos de datos y sus características. Lenguaje de manipulación de datos Sintaxis de las consultas que se realizan a las tablas. (SQL)

12 Diseño: Conceptual o Lógico Normalización Diagramas de Entidad-Relación Físico Distribución de la base de datos.

13 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Business Intelligence

14 Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información Y no saber qué hacer con ella.

15 Sistemas de Información BD operaciones repetitivas captura datos básicos tareas predefinidas actividades y transacciones elementales de BD Análisis, seguimiento y control Toma de decisiones Consulta datos históricos Planificación a largo plazo Planificación administrativa Planificación empresarial Mira el futuro Transaccional Analítico

16 Las estructuras de datos son complejas. Los sistemas son diseñados para una alto rendimiento de funcionamiento y procesamiento. La data está dispersa. Pueden no ajustarse a consultas complejas. OLTP (OnLine Transaction Processing) es el Procesamiento de Transacciones En Línea es un tipo de software que administran aplicaciones transaccionales, usualmente para entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones. La tecnología OLTP se utiliza en aplicaciones, como banca electrónica, procesamiento de pedidos, comercio electrónico, supermercados, industria, etc.

17 OLAP (On-Line Analytical Processing) es Procesamiento Analítico en Línea. Es rápido para entregar consultas complejas. Utiliza estructuras multidimensionales (o Cubos OLAP) que contienen datos resumidos de Sistemas OLTP. Una BD relacional almacena entidades en tablas discretas han sido normalizadas. Un BD dimensional almacena los datos en cubos olap donde se encuentran calculados y agregados para ser consultados

18 OLPTOLAP ObjetivosOperacionales Información para la toma de decisiones OrientaciónA la aplicaciónAl sujeto Vigencia de los datosActualActual + histórico Granularidad de los datos DetalladaDetallada + resumida Organización Organización normalizada Organización estructurada en función del análisis a realizar Cambios en los datosContinuosEstable

19 Sistemas de Información BD operaciones repetitivas captura datos básicos tareas predefinidas actividades y transacciones elementales de BD Análisis, seguimiento y control Toma de decisiones Consulta datos históricos Planificación a largo plazo Planificación administrativa Planificación empresarial Mira el futuro Transaccional Analítico

20 La Inteligencia de Negocios o Business Intelligence (BI) se puede definir como 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 de bienes se incluyen: Bases de datos de clientes Información de la cadena de suministro Ventas personales Actividad de marketing Información relevante para la empresa

21 Convertir grandes volúmenes de datos en un valor para el negocio a través de los reportes analíticos. Generar información para el control de los procesos del negocio, independientemente de la fuente de datos. Soportar la toma de decisiones. Diferenciar la información útil para los usuarios finales. Uniformizar los conocimientos usados en la institución. Independientemente del origen de los datos o de la forma de extracción, transformación y agregación.

22 Inteligencia de Negocios Escenarios, Pronósticos Reportes Tomar decisiones Lograr Ventaja competitiva

23 Inteligencia de Negocios EJEMPLO… Una franquicia de hoteles a nivel nacional que utiliza aplicaciones de BI para llevar un registro estadístico del porcentaje promedio de ocupación del hotel, así como los días promedio de estancia de cada huésped, considerando las diferencias entre temporadas. ¿De que sirve?

24 PlazoUsoTécnicaTecnología Conocimiento Corto Plazo Gestión de datos Obtención y control Sistemas de procesamient o OLTP On-Line Transaction Processing Datos Operativo Median o Plazo Decisiones tácticas Data Warehouse OLAP On-Line Analytical Processing Información Toma de Decisiones Largo Plazo Estratégico, Pronóstico Minería de Datos Agrupamient o Clasificación Secuenciación Reglas de asociación Patrones Nuevos Conocimiento s Inteligencia de Negocios

25 Datos, Información y Conocimiento del Negocio.

26 Scenario 4Thought BusinessMiner Mining tools ETCL tools Databases OLAP tools

27 Inteligencia de Negocios Componentes de Business Intelligence Todas las soluciones de BI tienen funciones parecidas, pero deben de reunir al menos los siguientes componentes: Multidimensionalidad Data Mining Agentes Data Warehouse

28 Inteligencia de Negocios Multidimensionalidad: la información multidimensional se puede encontrar en hojas de cálculo, bases de datos, etc. Por ejemplo, un pronóstico de ventas de un nuevo producto en varias regiones no está completo si no se toma en cuenta también el comportamiento histórico de las ventas de cada región y la forma en que la introducción de nuevos productos se ha desarrollado en cada región en cuestión.

29 Inteligencia de Negocios Data Mining.- Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes. Técnica para la extracción de patrones y reglas desde los datos, ayuda a crear nuevos modelos no percibidos por el analista hasta ese momento pero que realmente existen en los datos Las aplicaciones de data mining pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que no son muy evidentes.

30 Inteligencia de Negocios Agentes: Los agentes son programas que piensan. Ellos pueden realizar tareas a un nivel muy básico sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, un agente pueden realizar tares un poco complejas, como elaborar documentos, establecer diagramas de flujo, etc.

31 Inteligencia de Negocios Data Warehouse: Es la respuesta de la tecnología de información a la descentralización en la toma de decisiones. Estructuras multidimensionales que almacenan información calculada previamente de todas las combinaciones posibles Coloca información de todas las áreas funcionales de la organización en manos de quien toma las decisiones. También proporciona herramientas para búsqueda y análisis.

32 Orientado a un Tema Colección de información relacionada organizada alrededor de un tema central Integrado Datos de múltiples orígenes; consistencia de datos Variable en el tiempo Fotos en el tiempo Basado en fechas/periodos No-volátil Sólo lectura para usuarios finales Menos frecuencia de cambios/actualizaciones Usado para el Soporte a Decisiones y Análisis de Negocio

33 Los usuarios piensan en términos de cosas y sus relaciones, no en términos de procesos, funciones o aplicaciones. Proveedor Orden de Compra PedidoCliente Producto Inventario Proporciona Compuesta por Recuperado desde Contiene Realiza

34 Contiene Convenciones de Nombres Descripciones Atributos físicos de los datos Valores de los datos Consistentes Datos Ventas Marketing Admin. Cuentas Operaciones

35 Id de cliente fecha desde fecha hasta nombre dirección teléfono ratio de crédito o Data Warehouse m Datos en fotos m Horizonte de 5 – 10 años m Refleja la perspectiva desde un momento en el tiempo Entorno Operacional Datos con valores actuales Horizonte de días Exactitud en los accesos Id de cliente nombre dirección teléfono ratio de crédito

36 cambio inserción borrado carga lectura Sistema OLTP (dinámico)Sistema DSS (más estático)

37 … un modelo de datos de soporte a decisiones que representa la información que una compañía necesita para tomar BUENAS decisiones estratégicas. … basado en la estructura de un sistema de gestión de base de datos relacional el cual puede ser usado para INTER-RELACIONAR los datos contenidos en él. … con el propósito de proporcionar a los usuarios finales un acceso SENCILLO a la información. … un CONCEPTO, no una COSA

38 Para tener un mayor conocimiento del negocio Para tomar mejores decisiones y en un tiempo menor Para mejorar y ser más efectivos Para no perder distancia con la competencia … en definitiva … $$$$

39 Solución integrada de: Consultas, informes y análisis. Capa semántica que da una representación de los datos desde el punto de vista de negocio. Los usuarios utilizan términos de negocio, no términos informáticos. Usuarios Finales Base de Datos Representación de Negocio Panel de Consulta

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43 El interfaz de usuario simple Trabaja contra representación de negocio de los datos Todos los componentes en una pantalla Información solicitada Condiciones Información disponible

44 Integración Datos no sólo en entornos analíticos Importancia de la Calidad Extracción Limpieza de Datos Servidores Red Herramientas de OLAP / Business Intelligence / Cuadro de Mando Transformación Carga de Datos Bases de Datos Middleware

45 Twentieth Century Fox utiliza BI para predecir qué actores, argumentos y filmes serán populares en cada vecindario. Evitando ciertos argumentos en cines específicos, la compañía tiene ahorros de aproximadamente $100 Millones de dólares alrededor del mundo cada año. Esa misma tecnología utilizan para seleccionar los "traliers" alternativos para cada película en cada cine y así maximizar las ventas. Una película puede tener varios "trailers" diferentes, cada cual puede percibirse de diferente forma por cada tipo de audiencias.

46 El ambiente del mundo de los negocios de hoy exige una aplicación cada vez más eficiente de la información disponible. BI como su nombre en inglés lo indica, genera un conocimiento al negocio, que se deriva de la correcta utilización de la información generada dentro y fuera de la empresa. BI es una herramienta que pone a disposición de los usuarios la información correcta en el lugar correcto. Son múltiples los beneficios que ofrece a las empresas, entre ellos se encuentra la generación de una ventaja competitiva.

47 Hay una gran variedad de soluciones de BI que en suma, son muy similares, pero para que se considere completa debe reunir cuatro componentes: multidimensionalidad, data mining, agentes y data warehouse. Son ya muchas las empresas que han implementado soluciones de BI y se han visto enormemente beneficiadas, la próxima puede ser la suya. La mejor forma de resumir todo lo anterior es por medio de la frase de Bill Gates, "BI ayuda a rastrear lo que en realidad funciona y lo que no"


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