Bases De La Infrastructura

Resultados:

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 el siguiente 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.

• Microsoft SQL Server

Es un sistema de gestión de bases de datos relacionales (SGBD) basado en el lenguaje TransactSQL, y específicamente en Sybase IQ, capaz de poner a disposición de muchos usuarios grandes cantidades de datos de manera simultánea. Así de tener unas ventajas que a continuación se pueden describir.

Microsoft SQL Server constituye la alternativa de Microsoft a otros potentes sistemas gestores de bases de datos como son Oracle, Sybase ASE, PostgreSQL o MySQL.

Características de Microsoft SQL Server

Ventajas:

• Soporte de transacciones.

• Escalabilidad, estabilidad y seguridad.

• Soporta procedimientos almacenados.

• Incluye también un potente 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 las terminales o clientes de la red sólo acceden a la información.

• Además permite administrar información de otros servidores de datos.

Desventajas:

• Costo de las licencias comparadas con otros competidores.

• Sybase ASE

Sybase Inc. es una compañía de software principalmente conocida por su base de datos Relacional Adapative Server Enterprise. Sybase produce productos y servicios relacionados a la gestión de información, herramientas de desarrollo, almacenamiento de datos, etc. Sybase al pertenecer a las bases de datos de la categoría relacional se basa en el modelo relaciones, cuya estructura principal es la relación, es decir consta una tabla bidimensional compuesta por líneas y columnas.

Ventajas de la Base de Datos de Sybase:

Los puntos que hacen de Sybase una empresa con gran presencia en el mundo de las bases de datos son:

Tiene una de las aplicaciones móviles más grandes del mundo, con más de 10 millones de usuarios.

El mercado más grande de servicios financieros utilizan las herramientas de Sybase.

El número uno en bases de datos de carácter inalámbrico (Unwired).

Líder entre los usuarios de Linux.

Desventajas de la Base de Datos de Sybase:

No se encuentran desventajas propiamente establecidas. La única desventaja podría ser el costo del

Programa a implementar que se compensa con el retorno de inversión.

• POSTGRESQL

Es un sistema de gestión de bases de datos objeto-relacional, distribuido bajo licencia BSD y con su código fuente disponible libremente. Es el sistema de gestión de bases de datos de código abierto más potente del mercado y en sus últimas versiones no tiene nada que envidiarle a otras bases de datos comerciales.

PostgreSQL utiliza un modelo cliente/servidor y usa multiprocesos en vez de multihilos para garantizar la estabilidad del sistema. Un fallo en uno de los procesos no afectará el resto y el sistema continuará funcionando.

VENTAJAS

Ampliamente popular - Ideal para tecnologías Web.

Fácil de Administrar.

Su sintaxis SQL es estándar y fácil de aprender.

Footprint bajo de memoria, bastante poderoso con una configuración adecuada.

Multiplataforma.

Capacidades de replicación de datos.

Soporte empresarial disponible.

DESVENTAJAS

Sin experiencia, configurar llega a ser un caos.

Es fácil de vulnerar sin protección adecuada.

El toolset empresarial tiene un costo adicional por suscripción anual.

Realizar revisiones llegar a ser una labor manual y tediosa para el DBA.

Reducida cantidad de tipos de datos.

¿Por qué PostgreSQL?

● Instalación ilimitada

● Ahorros considerables en costos de operación

● Mejor soporte que los proveedores comerciales

● Estabilidad y confiabilidad legendarias

● Extensible

● Multiplataforma

● Diseñado para ambientes de alto volumen

Justificando

El tipo de software que recomendaría seria Postgre SQL por varias razones una de ellas es un software gratuito con el cual ahorras demasiado dinero en el licenciamiento del producto si lo comparas directamente con Microsoft SQL server.

Además Postgre SQL es multiplataforma comparándolo contra Microsoft SQL server, y maneja distintos lenguajes procedurales a diferencia de SQL server

Un punto importante a ofrecer a la empresa Postgre es un sistema estable y confiable lo cual garantizar mejor manejos de todos sus datos de logística.

Y si lo comparamos contra sybase, Postgre SQL genera costos más económicos de operación lo cual también genera grandes ahorros para empresas, hablando de Postgre SQL esta creado para ambientes de alto volumen y maneja el data-mining que es otro requisito de la empresa

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

Técnicas de Minería de Datos

Las técnicas de minería de datos se emplean para mejorar el rendimiento de procesos de negocio o industriales en los que se manejan grandes volúmenes de información estructurada y almacenada en bases de datos. Por ejemplo, se usan con éxito en aplicaciones de control de procesos productivos, como herramienta de ayuda a la planificación y a la decisión en marketing, finanzas, etc.

La minería de datos tiene una incidencia en diferentes disciplinas como la estadística, la inteligencia artificial, los aprendizajes de máquina, el reconocimiento de patrones, etc.

Esta se basa en diferentes tipos de técnicas como redes neuronales artificiales, arboles de decisión, algoritmos genéticos, el método del vecino más cercano y las reglas de inducción, entre otras.

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.- 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.- Es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores según criterios habitualmente de distancia; se tratará de disponer los vectores de entrada de forma que estén más cercanos aquellos que tengan características comunes.

Caso de éxito con el uso de minería de datos.

Caso 01: Terrorismo

El FBI del gobierno norteamericano ha realizado investigaciones sobre grandes bases de datos con la finalidad de detectar terroristas potenciales; esto es, se ha metido a grandes bases de datos del sector comercial para estudiar los hábitos y preferencias de compra de los consumidores, con la intención de detectar posibles terroristas potenciales y descubrirlos antes de que ejecuten un acto.

En consorcios bancarios para detectar fraudes con tarjetas

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