Base de Datos.

1. Software Contable Aplicado
Tecnología Computacional
Inteligencia Artificial

2. 1. Base de Datos. Concepto
2. Características principales
3. Administración de Base de Datos
1. Estructura Jerárquica o Tradicional
2. Estructura de Red
3. Estructura Relacional
4. Ventajas y Desventajas
5. Comparación de las Base de Datos
6. Creación de Base de Datos
7. Inteligencia Artificial

3. Es un conjunto de datos pertenecientes a un mismo
contexto y almacenados sistemáticamente para su posterior
uso.. Actualmente, y debido al desarrollo tecnológico de campos
como la informática y la electrónica, la mayoría de las bases de
datos están en formato digital (electrónico), que ofrece un
amplio rango de soluciones al problema de almacenar datos.

4. •Independencia lógica y física de los datos
•Redundancia mínima
•Acceso concurrente por parte de múltiples usuarios
•Integridad de los datos
•Consultas complejas optimizadas
•Seguridad de acceso y auditoria
•Respaldo y recuperación
•Acceso a través de lenguajes de programación estándar

5. Sólo imagine qué tan difícil sería obtener cualquier información de
un sistema de información si los datos se almacenaran de una manera
desorganizada, o si no hubiera alguna forma sistemática para recuperarlos.
Por lo tanto, en todos los sistemas de información, los recursos de datos
tienen que organizarse y estructurarse de alguna manera lógica, de forma
que puedan ser accesados con facilidad, procesados de manera eficiente,
recuperados con rapidez y administrados eficazmente. Por eso se han
inventado estructuras y métodos de acceso de datos, que pueden ser
simples o complejos, para organizar y tener acceso a información
almacenada por los sistemas de información de manera eficaz.

6. Los primeros paquetes de sistemas de administración de
base de datos para los grandes sistemas centrales (mainframe)
utilizaban la estructura jerárquica, en la cual las relaciones entre
los registros forman una jerarquía o estructura de árbol. En el
modelo jerárquico tradicional, todos los registros son dependientes
y están colocados en estructuras de multiniveles, que consisten en
un registro raíz y un número de niveles subordinados. Así todas las
relaciones entre los registros son de uno a muchos, dado que cada
elemento de dato se relaciona con sólo un elemento sobre él.
Ejemplo: sistema restaurant. ( empleados / departamentos)

7. La estructura de red puede representar relaciones lógicas
más complejas, y todavía se utiliza en algunos paquetes de
sistemas de administración de bases de datos para grandes
sistemas (mainframes). Permite relaciones de muchos a muchos
entre los registros; es decir; el modelo de red puede accesar un
elemento de dato al seguir uno de diversos caminos, porque se
puede relacionar cualquier elemento de datos o registro con
cualquier número de otros elementos de datos. Ejemplo: tabla de
empleados & tabla de departamentos.

8. El modelo relacional es la más utilizada de las tres
estructuras de base de datos. La mayoría de los paquetes de
sistemas de administración de bases de datos para
microcomputadoras lo utilizan, así como la mayoría de los
sistemas de rango medio y de grandes sistemas (mainframe).
En el modelo relacional, todos los elementos de datos dentro
de la base de datos

9. La principal ventaja de los modelos de bases de
datos jerárquico y de red es la eficiencia en el
procesamiento. Por ejemplo: un modelo jerárquico es
adecuado para sistemas de procesamiento de operaciones
de reservaciones en una línea aérea, que debe manejar
millones de solicitudes rutinarias estructuradas cada día
para información sobre reservaciones.

10. Las estructuras jerárquica y de red tienen diversas
desventajas. Todas las rutas de acceso, directorios e índices
deben ser especificados por adelantado. Una vez especificados,
no se pueden cambiar fácilmente sin un esfuerzo importante de
programación, por tanto, estos diseños tienen poca flexibilidad.
Por ejemplo si el FBI llamara a una de las líneas principales y le
preguntara sobre los movimientos de los últimos seis meses de un
terrorista sospechoso que viajara bajo cierto nombre supuesto, la
línea aérea podría responder luego de varios meses de esfuerzos
de programación (los registros se mantienen durante un periodo
de cinco años de cintas de respaldo).

11. Los sistemas jerárquico y de redes requieren de una programación
intensiva, consumidora de tiempo, difícil de instalar y más difícil de corregir si
ocurrieran errores de diseño. No soportan consultas ad hoc en inglés para
información.
En cambio, la fuerza de los sistemas de administración de base de
datos relacionales son la gran flexibilidad en cuanto a las consultas ad hoc, el
poder de mezclar la información de fuentes distintas, sencillez en el diseño y
mantenimiento y capacidad de añadir nuevos datos a registros sin necesidad
de perturbar los programas y las aplicaciones ya existentes. La debilidad de
estos sistemas son su baja eficiencia relativa en el procesamiento. Estos
sistemas son algo mas lentos porque en general requieren de muchos accesos
a los datos almacenados en disco para llevar a cabo los comandos de
selección, fusión y proyección.

12. La selección de un número entre millones, un registro a la
vez, puede tomar gran cantidad de tiempo, por supuesto, la base de
datos puede ser indexada y “afinada” para acelerar las consultas
previamente especificadas. Los sistemas relacionales no tienen el
gran número de señaladores que tienen los sistemas jerárquicos.

14. Para crear una base de datos se deben realizar dos
ejercicios de diseño: un diseño lógico y uno físico. El diseño lógico
de una base de datos es un modelo abstracto de la base de datos
desde una perspectiva de negocios, mientras que el diseño físico
muestra cómo la base de datos se ordena en realidad en los
dispositivos de almacenamiento de acceso directo.
El diseño físico de la base de datos es llevado es llevado a
cabo por los especialistas en bases de datos, mientras que el
diseño lógico requiere de una descripción detallada de las
necesidades de información del negocio de los actuales usuarios
finales de la base.

15. La inteligencia artificial se define comúnmente como el
esfuerzo por desarrollar sistemas computacionales (hardware y
software) que se comporten como humanos. Tales sistemas
tendrían capacidad de aprender lenguajes naturales, llevar a cabo
tareas físicas coordinadas (robótica), utilizar aparatos de
percepción que informen sobre su comportamiento físico y lenguaje
(sistemas de percepción visual y verbal), y emular los
conocimientos y la toma de decisiones (sistemas expertos). Esos
sistemas también presentan cualidades (como lógica,
razonamiento, intuición y el llano sentido común) que se asocian
con los seres humanos

16. En síntesis:
El esfuerzo por desarrollar sistemas
computacionales que puedan comportarse como los
humanos, con la capacidad de aprender idiomas, llevar
a cabo tareas físicas, usar aparatos de percepción y
emular el conocimiento humano y la toma de
decisiones.

18. • Sistemas de Información Gerencial. Séptima Edición. Mc Graw Hill.
James A. O’Brien/George M. Marakas
•Administración. Sexta edición. PHH. James Stoner. Edwar Freeman.
Daniel Gilbert
•Administración de los Sistemas de Información. Organización y
Tecnología. Tercera Edición. PHH. Kenneth Laudon. Jane Laudon.