EL DBA

REPORTE #1   EQUIPO #9   GRUPO: S6A
Alumno 1 (López Rodríguez Jorge Osbaldo)

Alumno 2 (Ruiz Pérez Fernando Emmanuel)

Alumno 3 (Velázquez González Osvaldo David)

FUNDAMENTOS

1. Dato

Según Cobo (2018), El dato es el componente fundamental de la base de datos, como se decía en la definición están relacionados entre sí formando un conjunto con mínimas redundancias, Los datos por si mismos no aportan conocimiento hay que procesarlos y transformarlos. [1]

Según Gutiérrez (1985), Un dato es el registro de un hecho aislado que es significativo. Al agrupar varios datos sobre un mismo tema y con un criterio regulador, se obtiene información; la información es el producto resultante del dato el cual utiliza el usuario. [2]        

Según Eugenio (2016), Los datos son elementos simples, que al ser interpretados y relacionados, adquieren un sentido, un significado. Por lo tanto, se transforman en información. La diferencia entre datos e información existe solo para las personas; para la computadora sólo son elementos de entrada y elementos de salida. [4]

Por lo tanto concluyo que un dato es un registro simple que al ser procesado y relacionado con varios datos sobre el mismo tema, adquieren un sentido, un significado. Por lo tanto se transforman en información; la información es el producto resultante del dato el cual utiliza el usuario.

1. Base de datos

El autor Date (2001) define a una base de datos de la siguiente manera: “Una base de datos es un conjunto de datos persistentes que es utilizado por los sistemas de aplicación de alguna empresa dada”. [7]

Los autores Hansen (1997) definen una base de datos de la siguiente forma: “Una base de datos es una colección de elementos de datos interrelacionados que pueden procesarse por uno o más sistemas de aplicación. [8]

El autor Manino (2007) conceptualizan una base de datos de la siguiente forma: “La base de datos son una colección de datos persistentes que pueden compartirse e interrelacionarse. Para definir una base de datos deben especificarse las entidades y sus relaciones”. [9]

Desde mi punto de vista las bases de datos son un conjunto de datos que están almacenados para brindarnos información importante sobre algún tema, estos datos tienen una estructura y organización para que una consulta sobre ella sea más rápida. Las bases de datos en la actualidad son muy importantes debido a que el mayor activo de las empresas son los datos.

c) Información

        Los autores Czinnkota y Kotabe (2001) definen información como los datos seleccionados y ordenados con un propósito específico. [11]

        El autor Chiavenato (2006) define información como un conjunto de datos con un significado, o sea, que reduce la incertidumbre o que aumenta el conocimiento de algo. La información es un mensaje con significado en un determinado contexto, disponible para su uso inmediato. [12]

        El autor Toffler (2006) información es cuando los datos son contextualizados, se convierten en información. [13]

        Es el procesamiento de los datos, esta acción nos arroja otro dato, pero con un sentido o significado.

1. Big data

Según Redondo (2016), Big data es un concepto que hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos. [3]

Según Sevillano (2015), Big Data es una tecnología para transformar la analítica de grandes volúmenes de datos, pero es también una tecnología disruptiva. Está activando la transformación de industrias enteras que requieren análisis constante de datos para afrontar los retos de su gestión diaria, como en el caso de las ciudades poder predecir tendencias y anticipar posibles situaciones de emergencias. [5]

Según Barranco (2012), Big Data es la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos (estructurados, no estructurados) que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a una base de datos relacional para su análisis. De tal manera que, el concepto de Big Data aplica para toda aquella información que no puede ser procesada o analizada utilizando procesos o herramientas tradicionales. [6]

Entonces se puede decir que Big data es un concepto que hace referencia al almacenamiento de grandes cantidades de datos y a los procedimientos usados para encontrar patrones repetitivos dentro de esos datos, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos que tomaría demasiado tiempo y sería muy costado cargarlos a un base de datos relacional para su análisis.  

1. Almacenes de datos (Data Warehouse)

El autor Mannino (2007) define: “El data warehousing comprende el soporte de las decisiones de bases de datos. Como muchas organizaciones no han podido utilizar las bases de datos operativas directamente para ofrecer soporte en la toma de decisiones administrativas, surgió la idea de un data warehouse. Un data warehouse es una base de datos central en la que se guardan los datos de toda la empresa para facilitar las actividades de soporte de decisiones por parte de los departamentos usuarios”. [9]

El autor Date (2001) define: “Un data warehouse como "un almacén de datos orientado a un tema, integrado, no volátil y variante en el tiempo, que soporta decisiones de administración" (donde el término no volátil significa que una vez que los datos han sido insertados, no pueden ser cambiados, aunque sí pueden ser borrados). Los data warehouses surgieron por dos razones: primero, la necesidad de proporcionar una fuente única de datos limpia y consistente para propósitos de apoyo para la toma de decisiones; segundo, la necesidad de hacerlo sin afectar a los sistemas operacionales”. [7]

Los autores Silberschatz, Korth y Sudarshan (2002) definen lo siguiente: “Los almacenes de datos (data warehouses) son depósitos (o archivos) de información reunida de varios orígenes, almacenada bajo un esquema unificado en un solo sitio”. [10]

Desde mi análisis defino que el data warehouse es un conjunto de distintos datos que están almacenados en diferentes partes para formar una sola colección, almacenados de forma ordenada, estructurada y segura, donde se tiene un historial de todos los datos guardados para obtener información de diversas fuentes y tener una información general pero resumida de ellas y poder transformarlas para obtener un beneficio.

        f) Data Mining

        El autor Silberschatz (2002) define data Mining como el término recopilación de datos (data mining) hace referencia vagamente al proceso de análisis semiautomático de bases de datos de gran tamaño para hallar estructuras útiles. La recopilación de datos intenta descubrir reglas y estructuras a partir de los datos. [10]

        Según date (2001), La minería de datos puede describirse como “análisis de datos exploratorio”. El propósito es buscar patrones interesantes en los datos, patrones que pueden usarse para especificar la estrategia del negocio o para identificar comportamientos fuera de lo común. Las herramientas de minería de datos aplican técnicas estadísticas a una gran cantidad de datos almacenados para buscar patrones. [14]

        Los autores Han y Pei definen Data mining como un proceso esencial donde se aplican métodos inteligentes para extraer patrones de datos. [15]

        Es un proceso en el cual se ingresa a una base de datos de gran tamaño buscando información o datos que puedan ser valiosos a fin de explotarlos o darles un uso.

DESARROLLO

MySQL

Costo

Se pueden encontrar diferentes versiones para MySQL, es su versión estándar y sin fines de lucro no se tiene un costo para el sistema, pero si se trata de obtener beneficios monetarios existen versiones que ofrecen soporte y una cuota que se tiene que pagar por este sistema: Standard Edition 2,000 USD, Enterprise Edition 5,000 USD, Cluster CGE 10,000 USD. Los precios que se disponen para estas versiones varían dependiendo de los “sockets” en los que se quiera usar. [16]

Capacidades

MySQL es considerado Multi-hilo, incluye soporte para Transacciones denominadas ACIDAS, Transacciones de tipo distribuida e incluso tiene la característica de lecturas repetibles, es decir, los lectores no bloquean a los escritores y viceversa. [17]

Enfoque paradigmático

MySQL tiene un enfoque Relacional. [17]

Requisitos:

Los requisitos para poder instalar MySQL son las siguientes. [18][19]

Tabla 1 Requisitos de instalación MySQL

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