Fundamentos De La Inteligencia De Negocios

Fundamentos de la inteligencia de negocios

1. Definición y explicación de entidades, atributos y campo de clave

Entidad: Persona, lugar, cosa o suceso sobre el cual se debe conservar información

Se puede utilizar como ejemplo un CURSO como una entidad

Atributo: Porción de información que describe a un atributo en particular

Relacionando con la entidad, los atributos de CURSO son ID_Estudiante, materia, Fecha y grado

Campo de clave: Campo en un registro que identifica las instancias en ese registro para que se pueda actualizar, recuperar o clasificar.

Se utiliza para referenciar de manera única un registro, un ejemplo de ello es cuando se utiliza en un cuadro de proveedores Numero_provedor, ya que se necesita un identificador único a esto se denomina Clave principal debido a que no se puede duplicar y hace que la información de esa fila no se repita, se actualice, utilice en otra tabla o se clasifique.

2. Beneficios y soluciones de DBMS (Sistema de bases de datos)

- Obtener mas información de la misma cantidad de datos.

- Facilidad en la información requerida para la toma de decisiones (rapidez para la manipulación de los datos).

- Manejo de la totalidad de la información de la empresa.

- Se Refuerza la estandarización de datos.

- Reducción considerable de la redundancia de datos.

- Consistencia de datos

- Mejora mantenimiento de los programas .

- Aumento en la productividad.

- Independencia de los datos.

- Compartir datos.

- Elaboración de Informes.

3. Inteligencia de Negocios (BI)

Son las herramientas para consolidar, analizar y dar acceso a cantidades extensas de datos para ayudar a sus usuarios a tomar mejores decisiones, estas incluyen software para consultas e informes de bases de datos, herramientas para análisis de datos multidimensionales (procesamiento analítico en línea) y minería de datos, que permiten decisiones en tiempo real lo cual optimiza el procesamiento de información para el buen funcionamiento y eficiencia de la empresa

4. Minería de Datos

Esta orientada al descubrimiento de información, encontrando patrones y relaciones ocultas en robustas bases de datos e infiriendo reglas a partir de ellos para predecir el comportamiento futuro. Estos patrones y reglas se utilizan para orientar la toma de decisiones y predecir el efecto de tales decisiones. Se puede obtener varios tipos de información a partir de la minería de datos.

Diferencia con el OLAP

En la OLAP

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