Colaborativo 3

301125A – BASES DE DATOS AVANZADA

301125A – BASES DE DATOS AVANZADA

TRABAJO COLABORATIVO 2

Grupo 17

Edwin Alfredo Galeano Barajas. Código 80223319

Julian Andres Miranda Código 80157461

Luis Fernando Muriel Delgado Código

William Harlington Hita Mendoza Código 80252572

Director

Anivar Néstor Cháves

UNIVERSIDAD NACIONAL ABIERTA Y A DISTANCIA - UNAD

FACULTAD DE CIENCIAS BÁSICAS E INGENIERÍA

BOGOTA D.C.

2012

Tabla de contenido

INTRODUCCIÓN 3

1. MARCO DE REFERENCIA 4

1.1 Bodegas de datos 4

1.2 Minería de Datos: 5

2. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA ACTUAL 6

3. SISTEMA PROPUESTO………………………………………………………………9

3.1. Descripción del sistema propuesto……………………………………………..9

3.2. Objetivos…………………………………………………………………………..9

3.3. Ventajas para la organización….………………………………………………9

3.4. Metodología de implementación de la bodega de datos……………………10

3.5. Aplicación de minería de datos………………………….……………………13

3.6. Presupuesto……………………………………………………………………..16

3.7. Cronograma……………………………………………………………………..16

4. Conclusiones…………………………………………………………………………17

BIBLIOGRAFIA.………………………………………………………………...……18

INTRODUCCIÓN

El presente trabajo colaborativo tiene el propósito de afianzar los conocimientos adquiridos en los tres capítulos de la unidad 2 del módulo correspondientes a bodega de datos, minerías y herramientas de minería, con el fin que el estudiante interiorice los conceptos a través del análisis de un ejemplo práctico tomado en el trabajo colaborativo 1 de una droguería.

Para esto se desarrollará un modelo entidad relación del caso y realizará los análisis de la información de las tablas para realizar la fragmentación, réplica y almacenamiento local de la información, realizando los siguientes pasos:

• Descripción del problema actual, donde se establecen cuales son las desventajas y coyunturas que muestra el sistema utilizado para la toma de decisiones y de los riesgos que se tienen con el procesamiento de bases de datos distribuidas, como también del costo que genera poder contar con esta estructura en línea.

• Sistema propuesto, donde se establecen las notorias ventajas que permite manejar y tomar decisiones con una herramienta de business inteligencie, reduciendo la carga laboral al momento de armar informes para toma de decisiones, ofreciendo datos oportunos y exactos.

1. MARCO DE REFERENCIA

1.1 Bodegas de datos

Una bodega de datos (Data WareHouse) es un repositorio de datos de muy fácil acceso, alimentado de numerosas fuentes, transformadas en grupos de información sobre temas específicos de negocios, para permitir nuevas consultas, análisis, reporteador y decisiones.

La ventaja principal de este tipo de sistemas se basa en su concepto fundamental, la estructura de la información. Este concepto significa el almacenamiento de información homogénea y fiable, en una estructura basada en la consulta y el tratamiento jerarquizado de la misma, y en un entorno diferenciado de los sistemas operacionales.

El Data WareHouse se caracteriza por:

 Integrado: los datos almacenados en el Data Warehouse deben integrarse en una estructura consistente, por lo que las inconsistencias existentes entre los diversos sistemas operacionales deben ser eliminadas. La información suele estructurarse también en distintos niveles de detalle para adecuarse a las distintas necesidades de los usuarios.

 Temático: sólo los datos necesarios para el proceso de generación del conocimiento del negocio se integran desde el entorno operacional. Los datos se organizan por temas para facilitar su acceso y entendimiento por parte de los usuarios finales. Por ejemplo, todos los datos sobre clientes pueden ser consolidados en una única tabla del Data Warehouse. De esta forma, las peticiones de información sobre clientes serán más fáciles de responder dado que toda la información reside en el mismo lugar.

 Histórico: el tiempo es parte implícita de la información contenida en un Data Warehouse. En los sistemas operacionales, los datos siempre reflejan el estado de la actividad del negocio en el momento presente. Por el contrario, la información almacenada en el Data Warehouse sirve, entre otras cosas, para realizar análisis de tendencias. Por lo tanto, el Data Warehouse se carga con los distintos valores que toma una variable en el tiempo para permitir comparaciones.

 No volátil: el almacén de información de un Data Warehouse existe para ser leído, y no modificado. La información es por tanto permanente, significando la actualización del Data Warehouse la incorporación de los últimos valores que tomaron las distintas variables contenidas en él sin ningún tipo de acción sobre lo que ya existía.

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