Charla Bases de Datos

Profesor: Hugo Cisternas
Extractos
Charla dictada en
varias ocasiones en
forma de desayunoHugo Cisternas
Director innovandis
hcisternas@innovandis.org
Orientada a personas sin conocimientos
técnicos de bases de datos pero que tienen
que trabajar con ellas

Una breve historia del universo
Comienza la expansión de una fluctuación
gravitacional cuántica
La expansión crece
exponencialmente
La expansión se desacelera
y las particulas se condensan
a partir del plasma
La radiación inicial presenta un
corrimiento del rojo hacia 3 grados K
El enfriamiento hace que
La materia se condense y después de
unos cuantos billones de años…
Aquí estamos en este desayuno
en una charla de bases de datos

Una breve historia de la información
Se inventa la escritura
Gutenberg
inventa los tipos móviles
y la imprenta
Von Neumann inventa el
computador
El microprocesador masifica
el uso de computadores
La red une todos los sistemas

Una breve historia de la información

Hugo Cisternas hcisternas@innovandis.org

Bases de Datos
Data Warehouse
Data Mart
¿De qué se trata todo esto?

Modelo y realidad

Aprehender el mundo
 Tres métodos de organización para
aprehender el mundo real
– Diferenciar la experiencia en objetos diferentes
 Y en sus atributos
– Distinción entre un todo y sus partes
constituyentes
– Distinción entre distintas clases de objetos
 Clasificar, Organizar

Sistemas
 Compuestos de sub-sistemas
 Acoplamiento débil
– entre subsistemas
 Interrelación fuerte
– al interior de un subsistema
 Identificación de funciones distinguibles

Sistemas complejos
 Cantidad de subsistemas
 Profundidad de subsistemas
 Diversidad de funciones

Disminuir la Complejidad
Análisis de sistemas
 Encapsulamiento
 Herencia
 Personificación

Modelos formales
 Para el análisis de sistemas de negocios
 Dos grandes corrientes
– Modelos de Procesos
– Modelos de Datos

Modelos de Datos
 Modelo jerárquico
– 1950: inicios de la computación
 Modelo de red
– 1960..
 Modelo relacional
– 1969: Codd
– ’70-80: Stonebraker (Ingres)
 Modelo dimensional
– 199x: Bill Inmon

Modelo relacional
Entidad - Relación

Entidades
 Distinguibles
– En el mundo real: existen
 Nombrables
– Tienen una identidad
 En el discurso aparecen como sustantivos
 Se pueden clasificar, enumerar

Tipos de entidades
 Objetos tangibles
– Personas: Cliente, Proveedor
– Lugares: Ciudad, Tienda,
– Objetos de interés: Producto
 Objetos intangibles, conceptuales
– Actividades de interés: Venta
– Eventos: Campaña, Llamada telefónica

Instancia de una entidad
 Entidad: Abstracción
 Instancia: Cada individuo
Cliente
Victor Hugo Cisternas
Rita Cisternas
….

Hugo Cisternas hcisternas@innovandis.orgEscuela Latinoamericana de Medicina China Profesor: Hugo Cisternas
Relaciones entre entidades
 Acciones en que intervienen una o más entidades
 En el discurso se reconocen como verbos

Diagrama Entidad-Relación
ti ene
es
enviada a
ti ene
invitado a
incluido en
Incluido en
Campaña
Producto
Cliente
Pieza Dirección envío Jefe hogar

Relaciones
 Conecciones o interconecciones entre entidades
 Los verbos
 Pueden existir muchas relaciones entre las mismas
entidades
 Diagrama: línea que une entidades
Enviada a
Pieza Dirección envío

Tipos de relaciones
 Uno-a-uno
– 1:1 en ambas direcciones
– Ej: cama - paciente
– No es muy común
 Uno-a-muchos
– 1:n en una dirección
– 1:1 en la otra dirección
– Ej: Médico - especialidad
 Muchos-a-muchos
– 1:n en ambas direcciones
– Ej: Médico - operación
Jefe hogar en dirección
Dirección envío de la pieza
Dirección envío del cliente

Especificando relaciones
 Relación opcional
– A puede estar relacionada con una o muchas B
 Relación obligatoria
– C debe estar relacionada con una y sólo una D
A-B
A B
C-D
C D

Cómo leer el diagrama
 La relación se puede leer en dos direcciones
– Una dirección de envío debe tener un solo jefe de hogar
– Un jefe de hogar debe tener una sola dirección de envío
DE JH
DE
tiene un ...
Dirección envío Jefe hogar
Tiene una ...
JH

 Una campaña está compuesta por uno o más productos
 Un producto puede estár incluido en una o más campañas
Incluido en CampañaProducto
compuesta por

Jefe de
trabaja en
Empleado Departamento
 Pueden existir más de una relacónes entre entidades
de
es
Cliente Jefe hogar

Diagrama E-R
Jefe de Hogar
enviada a
tiene
invitado a
incluido en
Incluido en
Campaña
Producto
Cliente
Mail Dirección envío
Carta Folleto Cupón

Subentidades
Mail
Carta Folleto Cupón

Tipos de relación
Notar: 2 tipos de relaciones diferentes
Unaria (recursiva)
Binaria
Jefe de Hogar
Cliente
enviada a
Mail Dirección envío

Ejemplo: Servicio médico
 Algunas relaciones se pueden inferir de otras
tiene
Trabaja en
Atiende
tiene
Mantiene
Servicio Médico
Cita
Paciente
Médico

Ejemplo: Empresa
 Relación empresa-proyecto es redundante
 Pero puede servir para optimizar
Desarrolla
Asignado a
Compuesto por
Compuesta por
Empresa
Departamento
Empleado Proyecto

Ejemplo: Loops
 Relación alumno-profesor es redundante
 Qué pasa si hay tutores?
Enseña a
es atendido porEs dictado por
Curso
Profesor Alumno

Dirección
correspondiente a
se encuentra en
pertenece a
pertenece a
localizada en
unbicada en
usado por
Rol direcciónDirección Cliente
Ubicación dirección
Zona geográfica
Ciudad
Comuna
Población
Cliente
Código Postal

Atributos
 Describen características
– Nombre, RUT, sexo, fecha nacimiento,…
 Pueden ser obligatorios u opcionales
 Distinguir entre
– No aplicable
– Desconocido
– No ingresado (pero conocido)
– Negado

Identificadores
 Atributo que distingue sin ambigüedad a cada individuo
 Puede ser una combinación de atributos
 Ejemplo: RUT
 Llamado: Lláve principal (primary key)
Toda entidad debe tener al menos un
identificador

Reglas para los identificadores
 Todos sus componentes son obligatorios
 Es único para cada instancia (individuo)
 El valor de un identificador no debe cambiar en el tiempo

Las metáforas

Metáforas
 Banco de datos
– Base de datos

Data Warehouse: La metáfora
Producción
Del productor
al cliente...

Producción Tienda
El almacén del
barrio

Producción Tienda
Aparece el: Supermercado

Producción TiendaMayorista
Sistema
operacional
Data
Warehouse
Data Mart

El contenido

El Data Mart de Marketing
 Mantiene datos:
– Demográficos de clientes
– Datos de crédito?
– Identificación para mailing
– Historia de compras y transacciones
– Historia de campañas (respuestas)
– Datos de campañas
– Scores y modelos
– .....

¿Cómo se hace una
base de datos?
… de marketing…

Hacer una base de datos
 Diseño conceptual
 Diseño lógico
 Diseño físico
 Construcción
 Poblamiento
 Puesta en Marcha

Diseño conceptual

Lo más importante…
 ¿Qué es un cliente?
– Definición operacional
– Personas o empresas?
 ¿Cómo ubicarlo?
– Dirección, teléfono
 Problema...
En el caso de empresas: ¿Quién es el cliente?

Lo siguiente en importancia
 Comportamiento: venta - transacción?
– La compra individual de un ítem
– La boleta, factura, orden de compra, guía de despacho?
– El total de compras en el día, en el mismo local, mismo
departamento?
 Qué es una respuesta?
– Una venta
– La visita al local (¿como se mide?)
– Una llamada telefónica, un cupón o encuesta llena

Bases de Datos de
Marketing
Para qué se va a usar?

La Base de datos de Marketing
 Proporciona nombres para futuras promociones
 Mantiene historia de resultados de promociones y perfiles
de clientes
 Responde a consultas acerca de características y
comportamiento de los clientes
– Directamente
– Con soporte de un paquete estadístico

Consultas a la BD
 Calcular la tasa de respuesta a la promoción X
 Comparar características de los que responden y los que no responden
 Cantidad de compradores del producto A que además compran producto B
 Cantidad de compradores del producto A, que no han comprado producto B y
que no han recibido promociones de ningún producto en los últimos 3, 6, 12
meses
 Cual es la distribución de edades de los clientes que han comprado el
producto A
 Cuantos compradores del producto A han comprado algún otro producto?
 Cual es la distribución por sexo y edad para la promoción X
 Cuantos clientes vigentes hacen compras múltiples?
 Identificar clientes que nunca han recibido una promoción de venta cruzada
 Cual es el saldo promedio entre los clientes que mantienen saldo en su
cuenta?
 Seleccionar, basado en modelo predictivo, los clientes que tienen mayor
probabilidad de respuesta a la promoción X
 Identificar abuels y obtener información de sus nietos
 La antigüedad en el domicilio, tiene un impacto significativo con la respuesta a
la campaña X?

Nombres para futuras promociones
 Selecciones ad-hoc
 Según modelo
 Por evento
La Dirección!
(Teléfono en caso de tele marketing)

¿Lo dejamos hasta
aquí?
Gracias!

Hugo Cisternas
DIRECTOR INNOVANDIS
Database Marketing / Planificación Estratégica / Market Research
Contacto: hcisternas@innovandis.org
Con más de 25 años de experiencia en Bases de Datos, Arquitectura de Información y
Análisis Estadísticos, tiene la responsabilidad de los servicios de Database Marketing y
Planificación Estratégica de Marketing para los clientes de Wunderman entre 1999 y 2010
Durante este período ha dirigido al equipo de Planning y de Database Marketing en la
planificación estratégica requerida por los clientes de la agencia, tanto en las áreas de
marketing directo, marketing interno, promociones, marketing B-to-B y posicionamiento de
marca, como en la asesoría, diseño, implementación y administración de campañas,
database marketing y CRM.
Actualmente desarrolla trabajos de consultoría especializada, aplicando tecnología e
innovación a las exigentes necesidades comerciales y de marketing que tiene la empresa
de hoy. Además hace clases y dicta conferencias.

HUGO CISTERNAS
Ha participado en proyectos destacados como:
Database Marketing para Financiera ATLAS de Citibank, CMR Falabella, Johnson’s,
Codigas, Enagas, Isapre Consalud, Entel S.A., Entel PCS, Seguros Cruz del Sur,
Transbank, LanPass, Soprole, Caja de Compensación Los Héroes, Ripley, Larraín Vial
corredores de bolsa,
Consultorías CRM para VTR Cable, Euroamérica Seguros, Torre, Larraín Vial
Marketing Directo para Citibank y Atlas, CMR Falabella, Tarjeta Multiopción de Johnson’s,
Codigas, Enagas, Isapre Consalud, Entel S.A., Entel PCS, Seguros Cruz del Sur,
Transbank, Caja de Compensación Los Héroes, Metrogas, etc.
Posicionamiento y gestión estratégica de marcas como: ATLAS Citibank, Johnson’s,
Isapre Consalud, Transbank, Caja de Compensación Los Héroes, Ripley, Aguas Andinas,
Mademsa, Cousiño Macul, Toblerone , entre otras
Planificación y desarrollo de marketing interno para empresas como ING, Metrogas,
EntelPCS, Aguas Andinas.
Participación en proyectos tecnológicos y de bases de datos de gran envergadura
como por ejemplo: Servicio de Impuestos Internos, Biblioteca del Congreso Nacional,
Telefónica CTC, Mutual de Seguridad, CTC Celular (Movistar), Movistar (Argentina),
TelCel (Venezuela), Ministerio de Agricultura, Ministerio de Justicia, Ministerio de
Relaciones Exteriores, Canal 13 de Televisión

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