Tarea Bases De Infraesstructura 2

Objetivo:

Instrucciones:

1. Escenario

La empresa “Jazrred Asociados” compañía internacional de transporte aéreo, analiza sus datos de logística sin una base de datos integrada es decir, cada sede la maneja sola. Cuando requieren información de otra sede es necesario contactarla, lo que ocasiona retrasos en el servicio.

Han decido invertir en una BD que soporte sus procesos de misión crítica. Está especializada en la gestión de contenedores y palets (plataformas de embarque) para el transporte aéreo, en lo que se conoce como "dispositivos de carga unitarios" (ULD). La compañía, que maneja del orden de 5 millones de contenedores al año, necesita una base de datos relacional potente para gestionar 35.000 ULD en su red mundial de líneas aéreas y empresas de transporte aéreo.

Este seguimiento de misión crítica supone el procesamiento de aproximadamente 25.000 mensajes de movimientos por día y más de 150.000 ítems de datos de vuelo. Jazrred Asociados experimenta un crecimiento anual de un 42%. Dentro de sus necesidades debe poder crear cubos multidimensionales para análisis e informes personalizados, se debe lograr la integración con el resto de sistemas de la compañía y debe poder manejar algoritmos de data-mining para determinar la ubicación óptima de ULD en todo el mundo.

2. Compara los siguientes software de BD y define cuál elegirías para que cubra las necesidades de esta empresa y justifica tu respuesta.

o PostgreSQL (software libre)

o Sybase ASE (software gratuito)

o Microsoft SQL Server (Software de licencia)

3. Investiga las diferentes técnicas de la minería de datos e incluye al menos cuatro casos de éxito de la misma.

Procedimiento:

• Leer las instrucciones.

• Realizar una investigación sobre software de base de datos

• Elaborar un reporte de lo investigado

• Enviar los resultados al profesor.

Resultados:

PostgreSQL :

• Números de precisión arbitraria.

• Texto de largo ilimitado.

• Figuras geométricas (con una variedad de funciones asociadas).

• Direcciones IP (IPv4 e IPv6).

• Bloques de direcciones estilo CIDR.

• Direcciones MAC.

• Arrays.

Sybase ASE:

• Un optimizador de consultas completamente renovado y más inteligente

• Técnicas de particionamiento semántico de tablas que aumentan la velocidad de acceso a los datos

• Columnas cifradas para mayor seguridad de los datos

• Columnas computadas "virtuales" y materializadas, e índices funcionales, que brindan mayor rendimiento

• Mejoras al lenguaje Transact-SQL, para mayor productividad

• Mejoras a los servicios de Java y XML en la base de datos

• Mejoras a los servicios para consumo y publicación de Servicios Web

• Herramientas mejoradas para la administración y el monitoreo

• Más rendimiento y menor costo total de propiedad

Microsoft SQL server:

• Soporte de transacciones.

• Soporta procedimientos almacenados.

• Incluye también un entorno gráfico de administración, que permite el uso de comandos DDL y DML gráficamente.

• Permite trabajar en modo cliente-servidor, donde la información y datos se alojan en el servidor y los terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

• Además permite administrar información de otros servidores de datos.

Microsoft SQL server es el que más se acopla a lo que necesitamos ya que lo que principalmente se busca es poder tener una base de datos integrada en la que se tenga toda la información de que cada una de las sedes y poder administrar la información de forma más rápida y efectiva.

Las técnicas más representativas son:

• Redes neuronales.- Son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automático inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. Se trata de un sistema de interconexión de neuronas en una red que colabora para producir un estímulo de salida

• Regresión lineal.- Es la más utilizada para formar relaciones entre datos. Rápida y eficaz pero insuficiente en espacios multidimensionales donde puedan relacionarse más de 2 variables.

• Árboles de decisión.- Un árbol de decisión es un modelo de predicción utilizado en el ámbito de la inteligencia artificial, dada una base de datos se construyen estos diagramas de construcciones lógicas, muy similares a los sistemas de predicción basados en reglas, que sirven para representar y categorizar una serie de condiciones que suceden de forma sucesiva, para la resolución de un problema

• Modelos estadísticos.- Es una expresión simbólica en forma de igualdad o ecuación que se emplea en todos los diseños experimentales y en la regresión para indicar los diferentes factores que modifican la variable de respuesta.

• Agrupamiento o Clustering.- Es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios habitualmente de distancia.

• Reglas de asociación.- Se utilizan para descubrir hechos que ocurren en común dentro de un determinado conjunto de datos.

Banco Pastor

El banco español combina el análisis predictivo y la estadística en sus campañas de mercadotecnia y con su software para reglas de negocio para determinar qué es lo que sus

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