Sistemas de informacion Resumen

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“Año del Diálogo y Reconciliación Nacional”

UNIVERSIDAD NACIONAL DEL ALTIPLANO

FACULTAD DE INGENIERÍA MECÁNICA ELÉCTRICA,

ELECTRÓNICA Y SISTEMAS

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA DE SISTEMAS

TRABAJO ENCARGADO DE:

DATA WAREHOUSE

CURSO: SISTEMAS DE INFORMACIÓN

DOCENTE: ING. GUINA SOTOMAYOR ALZAMORA

ALUMNOS:

• YARMANDÚ KEVIN ACERO ZANABRIA
• CRISTIAN OMAR TACORA CLAROS
• GERSON PEDRO ZAIRA MENDIZABAL

SEMESTRE: “VI”

PUNO – PERU

 2018

Resumen

El almacenamiento de datos y OLAP se han convertido en la ayuda más importante para tomadores de decisiones de cualquier industria. Básicamente, el almacenamiento de datos se refiere a recopilar y almacenar datos históricos en un único repositorio, que se conoce como Almacén de datos y uso de ese almacén para producir resultados analíticos. Siendo la mano de ayuda para el profesional de alto nivel, está continuamente bajo el foco de la industria de bases de datos y presentando nuevos desafíos para la industria de bases de datos día a día. En este artículo presentamos la revisión crítica de los Datos almacenamiento junto con diferentes tipos de arquitecturas y el modelado de datos del almacén de datos. Describimos algunas de las herramientas y técnicas actuales disponible en la actualidad para el almacenamiento de datos en términos del front-end y herramientas de back-end. Analizamos problemas y problemas e identificamos algunos de las áreas de investigación en el campo del almacenamiento de datos.

Una Revisión Crítica del Almacén de Datos

A Critical Review of Data Warehouse

Sachin Chaudhary1, Devendra Prasad Murala2 and V. K. Srivastav3

Department of Master of Science,

Asia Pacific Institute of Information Technology, SD, India

Panipat-132103 [ Haryana] India.

E-mail: 1dynamic.chaudhary@gmail.com, 2murala7@gmail.com,

3virendra@apiit.edu.in

Introducción

El almacén de datos es un repositorio de datos que contiene datos históricos de heterogéneos fuentes. Está diseñado para consultas y análisis en lugar de para el procesamiento de transacciones. En Además de este concepto de almacenamiento de datos consta de las herramientas y técnicas disponible para Extracción, Transformación y carga, un motor OLAP, análisis de clientes herramientas y otras aplicaciones que se utilizan para administrar y procesar los datos para proporcionar apoyo a la decisión de los trabajadores del conocimiento o los que toman las decisiones. (Gerentes, analista etc.) De acuerdo con William H. Inmon, un conocido arquitecto de Data Warehouse. Esta definición separa el almacén de datos del otro sistema de depósito de datos, por ejemplo sistema de base de datos relacional, sistema de transacciones y sistema de archivos. Data Warehouse es un paso para hacer que el sistema informático pueda analizar el tendencias y ayuda en la toma de decisiones críticas en cualquier organización. Las bases de datos operacionales normales estaban destinadas a proporcionar una ayuda en el operaciones administrativas de la organización, pero el almacén de datos y las tecnologías OLAP son destinado a proporcionar ayuda a los responsables de la toma de decisiones (por ejemplo, gerentes, analistas, etc.) de cualquier organización. Por lo tanto, nuevos desafíos surgen todos los días en el campo de los datos almacenamiento y OLAP para satisfacer las demandas de los profesionales superiores. Desde una base de datos operativa fuera de línea hasta un almacén de datos integrado casa, fue un viaje largo, pero todavía tenemos una larga distancia por recorrer. En este momento tener varias áreas para mejorar algunas de ellas se identifican en este documento. La falla la tasa de proyectos de almacenamiento de datos sigue siendo alta y, si tiene éxito, el tiempo que toma es generalmente más de lo esperado. Por lo tanto, todavía tenemos que trabajar mucho para lograr un alto almacenamiento de datos eficiente y tecnologías OLAP. En este artículo presentamos una revisión crítica de la tecnología de almacenamiento de datos. Nosotros describió diferentes tipos de arquitecturas y el modelado de datos de los datos almacén. Además, analizamos las herramientas y técnicas disponibles actualmente para obtener datos almacenaje. Algunos de los principales problemas de investigación también se identifican.

Fundación de almacenamiento de datos

El almacenamiento de datos entró en la imagen como un tipo distinto de base de datos informática durante el finales de 1980 y principios de los 90 El concepto de Data Warehousing surge para cumplir con demanda de la alta gerencia para obtener resultados analíticos que sean operativos normales la base de datos no estaba proporcionando de manera eficiente.

• Base de datos operacional fuera de línea

• Almacén de datos fuera de línea

• Almacén de datos en tiempo real

• Almacén de datos integrado.

Arquitectura de almacenamiento de datos:

La arquitectura del almacén de datos depende del proceso comercial de cualquier organización teniendo en cuenta la consolidación de datos en toda la organización con seguridad, el nivel de gestión de requisitos de consulta del Meta, modelado de datos y organización, planificación de área de almacenamiento para la utilización óptima del ancho de banda y implementación de tecnología completa.

La arquitectura del almacén puede incluir:

• Arquitectura de proceso

• Arquitectura del modelo de datos

• Arquitectura de tecnología

• Arquitectura informacional

• Arquitectura de recursos.

Arquitectura de proceso:

Se refiere al proceso o pasos seguidos al convertir datos de fila en información. Eso principalmente incluye tres subprocesos que comúnmente se denominan procesos "ETL"

Extraer: extracción de datos de diferentes fuentes con la compresión adecuada y técnica de encriptación

Transformar: conversión de los datos extraídos de diferentes fuentes en similares formato.

Carga: las etapas incluyen cargar los datos transformados en el almacén de datos.

Arquitectura del modelo de datos:

Es un modelo de Datos Dimensionales, según la Universidad de Georgia, hay cinco Datos

modelos de estilos para almacenes:

• Data Mart independiente

• Arquitectura de Data Mart Bus con dimensiones conformadas

• Hub y habló

• Centralizado

• Federado

Arquitectura de tecnología

Se refiere a la estructura tecnológica del almacén de datos. Incluye base de datos protocolos de conectividad (ODBC, JDBC, OLE DB etc.), estándares de implementación en gestión de base de datos, middleware (basado en ORB, RMI, CCOM / DOM, etc.), protocolos de red (DNS, LDAO, etc.) y tecnologías relacionadas.

Arquitectura informacional

Es la estructura para la conversión paso a paso de la información de un formulario a otro para administrar el almacenamiento, recuperación, modificación y eliminación de datos en el almacen de datos.

Arquitectura de recursos

Se refiere a los diversos recursos disponibles, por ejemplo, recursos de software para mantener y administrar el almacén de datos. La calidad de la arquitectura de recursos es directamente proporcional al rendimiento del sistema de almacenamiento de datos.

Modelo típico de arquitectura de almacén de datos

La clasificación arriba mencionada brinda una visión general de los diferentes tipos de atributos que debemos tener en cuenta para construir la arquitectura de un almacén de datos. Una típica arquitectura de tres niveles se representa en la siguiente imagen.

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El nivel inferior generalmente consta de varios sistemas de bases de datos usualmente relacionales bases de datos, herramientas de back-end y utilidades para extraer, limpiar, transformar y alimentar datos al nivel inferior de diferentes fuentes de bases de datos. El nivel medio es un servidor OLAP, puede ser ROLAP, MOLAP o HOLAP servidor. El nivel superior contiene herramienta de informes, herramienta de análisis, herramienta de minería de datos.

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