Técnicas de Recolección de requerimientos de software

 Universidad Tecnológica Del[pic 1][pic 2][pic 3]

Sur Del Estado De México

Carrera: Ingeniería en Gestión Y

Desarrollo De Software

Cuatrimestre: Noveno

Tema: ENSAYO

Alumno: Josue Daniel Miguel García

Profesor: Adán Jaimes Jaimes

Grupo: 901

Fecha: 10/07/22

INTRODUCCIÓN

Este trabajo se sitúa en el área de diseño de Data Warehouses; específicamente explica cada uno de los procesos o fases en que consiste un Data Warehouses.

Además, se aborda cada uno de los esquemas que contenemos dentro de nuestro Data Warehouse y en que consiste cada uno de ellos, así como también lo que se obtiene de cada uno de ellos y también su forma de manejar los datos y como es su diagrama y cuál es su objetivo.

También se expone los contenidos sobre los procesos ETL, que se define como el proceso que permite a las empresas manejar y movilizar datos desde distintos tipos de fuentes para transformarlos, limpiarlos y cargarlos en otra base de datos. Así mismo se puede utilizar para integrar sistemas heredados a los nuevos sistemas emergentes de las empresas, También abordamos los diferentes subprocesos que contiene ETL y en que consiste cada uno de ellos y cuál es el más importante y que no debe de saltarse.

Al final se anexa una conclusión acerca de todo lo investigado y aprendido y una breve descripción de toda la información recabada.

Un Data Warehouse (DW) es una base de datos que almacena información para la toma de decisiones. Esto conlleva a definir que los sistemas de Data Warehouse han sido objectos de variados trabajos de investigación en la última década.

Los sistemas de Data Warehouse pueden definirse en 3 etapas secuenciales la primera que es diseño conceptual, la segunda que es Diseño Lógico y la tercera y ultima que es Diseño Físico

Ahora bien, cada una de estas fases conlleva un proceso y sus características, Definamos al diseño conceptual es la etapa en la cual se construye un esquema conceptual de la realidad a partir de los requerimientos y/o bases fuentes. Dicho esquema conceptual es enriquecido con requerimientos de performance y almacenamiento durante la etapa de diseño lógico, y a partir de él se genera un esquema lógico en el cual encontraremos 2 familias de diseños Lógicos los cuales son Relacionales y multidimensionales  ahora en la actualidad se están considerando los Diseños Lógicos Híbridos, En la última etapa del Diseño Físico es donde implementamos el esquema lógico en el manejador de bases de datos elegido, tomando en cuenta técnicas de optimización física como por ejemplo (índices, particiones, etc.).

Hablemos más sobre los esquemas multidimensionales que son aquellos que están diseñados para modelar sistemas de almacenamiento de datos dentro de estos sistemas de almacenamiento de datos tenemos 3 muy importantes los cuales son:

Esquema de Estrella: Este modelo es parecido a un sistema solar ya que en el centro puede tener una tabla de hechos de las cuales tendrá varias tablas de dimensiones asociadas. También se le conoce como Star Join Schema.  El esquema de estrella es un modelado simple del esquema de Data Warehouse está optimizado para consultar grandes conjuntos de datos. Podemos encontrar diferentes características del del esquema solar entre las que podemos destacar que La tabla de dimensiones debe contener el conjunto de atributos, La tabla de dimensiones se une a la tabla de hechos utilizando una clave foránea, etc.

Otro esquema que podemos encontrar es el Esquema de Copo de Nieve el cual es una extensión de un esquema de estrella y agrega dimensiones adicionales es conocido como copo de nieve por que su diagrama se asemeja a un copo de nieve. En este esquema sus tablas de dimensiones están normalizadas, lo que provoca que los datos se dividan en tablas adicionales. Al igual que el esquema de estrella en este también tenemos características que define el esquema como que el principal beneficio del esquema de copo de nieve es que utiliza un espacio en disco más pequeño, El principal desafío que enfrentará al usar el esquema de copo de nieve es que necesita realizar más esfuerzos de mantenimiento debido a que hay más tablas de búsquedas.

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