Big data se refiere a grandes cantidades de datos almacenados para encontrar patrones. No es lo mismo que minería de datos, la cual se refiere a la extracción de datos de los grandes volúmenes almacenados. Las 4V del big data son volumen, velocidad, variedad y veracidad. La gestión de información es una carrera con oportunidades debido al constante crecimiento de datos y la necesidad de saber cómo administrarlos y darles uso.
Unidad vii esp parte 2 introduccion a data warehouse y dataminingTitiushko Jazz
El documento describe los conceptos básicos de los almacenes de datos y la minería de datos. Explica que los almacenes de datos almacenan grandes cantidades de datos históricos y operativos de múltiples fuentes para su análisis y para apoyar la toma de decisiones empresariales. También describe los procesos de carga, extracción, transformación y limpieza de datos, así como los modelos multidimensionales y esquemas comúnmente usados como el esquema en estrella.
El documento trata sobre sistemas de ayuda a la toma de decisiones, análisis de datos y minería de datos. Explica que se utilizan extensiones de SQL y herramientas OLAP para facilitar el análisis estadístico de bases de datos. También habla sobre almacenes de datos unificados y la minería de datos para detectar patrones en grandes cantidades de información que ayuden a la predicción y toma de decisiones.
OLAP proporciona procesamiento analítico en línea de grandes cantidades de datos almacenados en estructuras multidimensionales llamadas cubos OLAP. Estos cubos contienen datos resumidos y agregados de bases de datos transaccionales. Existen diferentes tipos de sistemas OLAP como ROLAP, MOLAP y HOLAP que almacenan y procesan los datos de diferentes formas para ofrecer velocidad en consultas analíticas.
Este documento describe los conceptos de almacenes de datos, minería de datos y análisis de datos. Explica que los almacenes de datos son colecciones de datos clasificados y organizados por temas que se utilizan para la toma de decisiones. Describe los componentes clave de un almacén de datos como las fuentes de datos, el repositorio de datos operacionales y el gestor de consultas. También cubre brevemente los conceptos de minería de datos como la extracción automática de información predictiva de bases de datos y los pasos del proceso de min
Este documento presenta un proyecto de desarrollo de un data mart para el área de compras de una librería. El proyecto busca mejorar la automatización y organización de los procesos de compra a través de una estructura multidimensional de datos. Se explican conceptos clave como cubos OLAP, dimensiones, medidas y particiones, y cómo esta información se almacena y analiza utilizando sistemas OLAP, ROLAP y MOLAP. El objetivo final es migrar la estructura multidimensional a un formato XML para permitir reconstruir
El documento describe las características fundamentales de las bases de datos, incluyendo la estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema de gestión de bases de datos, ejemplos de operaciones básicas como selección y unión, y objetos comunes como tablas y consultas. También explica los pasos para crear una base de datos y diseñar una estructura efectiva.
Este documento describe las características básicas de las bases de datos, incluyendo la estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema de gestión de bases de datos, ejemplos de operaciones básicas como selección y unión, y los pasos para crear una base de datos.
Este documento describe los pasos para preprocesar un conjunto de datos bancarios en RapidMiner, incluyendo cargar los datos, seleccionar atributos, y discretizar atributos continuos. Primero, se cargan los datos desde un archivo CSV y se elimina el atributo de identificación. Luego, los atributos numéricos "edad" e "ingresos" se discretizan en 3 intervalos cada uno usando binning. Finalmente, el conjunto de datos preprocesado se guarda en un archivo ARFF.
Unidad vii esp parte 2 introduccion a data warehouse y dataminingTitiushko Jazz
El documento describe los conceptos básicos de los almacenes de datos y la minería de datos. Explica que los almacenes de datos almacenan grandes cantidades de datos históricos y operativos de múltiples fuentes para su análisis y para apoyar la toma de decisiones empresariales. También describe los procesos de carga, extracción, transformación y limpieza de datos, así como los modelos multidimensionales y esquemas comúnmente usados como el esquema en estrella.
El documento trata sobre sistemas de ayuda a la toma de decisiones, análisis de datos y minería de datos. Explica que se utilizan extensiones de SQL y herramientas OLAP para facilitar el análisis estadístico de bases de datos. También habla sobre almacenes de datos unificados y la minería de datos para detectar patrones en grandes cantidades de información que ayuden a la predicción y toma de decisiones.
OLAP proporciona procesamiento analítico en línea de grandes cantidades de datos almacenados en estructuras multidimensionales llamadas cubos OLAP. Estos cubos contienen datos resumidos y agregados de bases de datos transaccionales. Existen diferentes tipos de sistemas OLAP como ROLAP, MOLAP y HOLAP que almacenan y procesan los datos de diferentes formas para ofrecer velocidad en consultas analíticas.
Este documento describe los conceptos de almacenes de datos, minería de datos y análisis de datos. Explica que los almacenes de datos son colecciones de datos clasificados y organizados por temas que se utilizan para la toma de decisiones. Describe los componentes clave de un almacén de datos como las fuentes de datos, el repositorio de datos operacionales y el gestor de consultas. También cubre brevemente los conceptos de minería de datos como la extracción automática de información predictiva de bases de datos y los pasos del proceso de min
Este documento presenta un proyecto de desarrollo de un data mart para el área de compras de una librería. El proyecto busca mejorar la automatización y organización de los procesos de compra a través de una estructura multidimensional de datos. Se explican conceptos clave como cubos OLAP, dimensiones, medidas y particiones, y cómo esta información se almacena y analiza utilizando sistemas OLAP, ROLAP y MOLAP. El objetivo final es migrar la estructura multidimensional a un formato XML para permitir reconstruir
El documento describe las características fundamentales de las bases de datos, incluyendo la estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema de gestión de bases de datos, ejemplos de operaciones básicas como selección y unión, y objetos comunes como tablas y consultas. También explica los pasos para crear una base de datos y diseñar una estructura efectiva.
Este documento describe las características básicas de las bases de datos, incluyendo la estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema de gestión de bases de datos, ejemplos de operaciones básicas como selección y unión, y los pasos para crear una base de datos.
Este documento describe los pasos para preprocesar un conjunto de datos bancarios en RapidMiner, incluyendo cargar los datos, seleccionar atributos, y discretizar atributos continuos. Primero, se cargan los datos desde un archivo CSV y se elimina el atributo de identificación. Luego, los atributos numéricos "edad" e "ingresos" se discretizan en 3 intervalos cada uno usando binning. Finalmente, el conjunto de datos preprocesado se guarda en un archivo ARFF.
Arquitectura de datos empresariales actividad 3CarlosTenelema1
Este documento describe el modelo multidimensional y sus esquemas más comunes como el esquema estrella y el esquema copo de nieve. Explica la diferencia entre OLAP y OLTP, con OLAP enfocado en el análisis de datos y OLTP en el procesamiento de transacciones. Finalmente, define los conceptos clave de un modelo multidimensional como hechos, dimensiones y niveles.
Arquitectura de datos empresariales ta. informeCarlosTenelema1
Este documento describe los procesos ETL (extracción, transformación y carga) para mover datos entre sistemas de información. Explica las tres fases de los procesos ETL y cómo se usan para crear un proyecto multidimensional en Visual Studio. También describe los conceptos de data warehouse, cubos OLAP y las ventajas de mover un data warehouse a la nube.
Arquitectura de datos empresariales actividad 2CarlosTenelema1
Un Data Warehouse almacena datos históricos de múltiples fuentes para su análisis. Contiene datos integrados, temáticos e históricos que no son volátiles. Proporciona información útil para la toma de decisiones a través de herramientas de acceso a los datos. El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de identificar patrones significativos en los datos a través de técnicas como la clasificación, regresión, agrupamiento y generación de reglas. Los sistemas de gest
Un data warehouse es una colección de datos integrados y organizados para apoyar la toma de decisiones. Un data mart forma parte de un data warehouse y se especializa en un área de negocio particular, proporcionando una estructura de datos para analizar información detallada y obtener resultados que ayuden al desarrollo de la empresa. El documento explica cómo crear un data mart seleccionando una base de datos existente, creando un nuevo proyecto y una fuente de datos, y luego construyendo dimensiones para presentar resultados por períodos como años, trimestres,
La preparación de datos es importante para la minería de datos. Los datos reales pueden ser impuros y conducir a resultados poco útiles, por lo que la preparación de datos mejora la calidad al eliminar datos incompletos, ruidosos o inconsistentes. Esto puede generar un conjunto de datos más pequeño y eficiente para la minería de datos. Además, la preparación de datos produce conjuntos de "datos de calidad" que pueden conducir a reglas y patrones más precisos. La preparación de datos incluye tareas como la limpieza, transformación, reducción y
Arquitectura de datos empresariales informe power bi sqlCarlosTenelema1
Este documento describe cómo conectar Power BI con SQL Server para visualizar datos. Explica brevemente las capacidades de Power BI y SQL Server, incluido cómo descargar Power BI desktop e importar tablas de una base de datos SQL Server. Luego detalla los pasos para cargar los datos, transformarlos y crear visualizaciones como tablas y gráficas para mostrar la información de los datos.
Este documento describe los pasos para construir un data warehouse sobre SQL Server 2005 utilizando Northwind como base de datos transaccional. Explica cómo diseñar un esquema en estrella identificando las tablas de dimensión, la tabla de hechos y las jerarquías. Luego, implementa el esquema creando las tablas y estableciendo las relaciones. Finalmente, cubre cómo poblar el data warehouse mediante el uso de Transact-SQL y paquetes DTS.
El documento habla sobre las bases de datos, su estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema gestor de bases de datos, la diferencia entre una hoja de cálculo y un sistema gestor de bases de datos, las bases de datos relacionales, los pasos para diseñar una base de datos, y las operaciones básicas que se pueden realizar en una base de datos como selección, unión, tablas, consultas, formularios e informes.
Este documento describe los conceptos básicos de una base de datos. Una base de datos es un conjunto de datos almacenados de forma ordenada que permite recopilar y acceder a información de manera más eficiente. Una base de datos tradicional puede ser un directorio telefónico, mientras que una base de datos digital usa software como Access para almacenar y consultar datos en una computadora. La estructura básica de una base de datos son las tablas donde se almacena la información.
Este documento introduce conceptos básicos sobre bases de datos relacionales en Microsoft Access 2010. Explica que una base de datos organiza conjuntos de datos para un uso determinado y que puede incluir tablas, consultas, formularios e informes. Las tablas almacenan información sobre un tema como clientes o pedidos de una empresa. Las bases de datos permiten la utilización simultánea de datos procedentes de diferentes tablas mediante la especificación de campos comunes.
Arquitectura de datos empresariales análisis de una base de datosCarlosTenelema1
Este documento presenta una base de datos existente que se analizará para identificar posibles problemas de gestión de datos. Incluye tablas como GENERO, CLIENTE, SUSCRIPCION, TIPO_SUSCRIPCION, DETALLE_EMISION_SUSCRIPCION y EMISION_PERIODICA_SERVICIOS, las cuales contienen campos como cliente_id, tipo_suscripcion_id, suscripcion_fecha y emision_id. El análisis concluye que la base de datos está estructurada correctamente pero es muy simple y carece de una estruct
Este documento introduce conceptos básicos sobre bases de datos relacionales en Microsoft Access 2010. Explica que una base de datos organiza conjuntos de datos para un uso determinado y que las tablas almacenan información sobre temas como clientes o pedidos. Las bases de datos permiten la utilización simultánea de datos a través de la relación de tablas que contengan el mismo valor en campos comunes.
Este documento introduce conceptos básicos sobre bases de datos relacionales en Microsoft Access 2010. Explica que una base de datos organiza conjuntos de datos para un uso determinado y que las tablas almacenan información sobre temas como clientes o pedidos. Las bases de datos permiten la utilización simultánea de datos y relacionar tablas mediante campos comunes. Se pueden establecer diferentes tipos de relaciones entre tablas como uno a uno, uno a varios o varios a varios.
El documento describe varias aplicaciones comunes de las bases de datos, como la banca, las aerolíneas, las universidades, las tarjetas de crédito y los recursos humanos. También explica que las bases de datos son una parte esencial de casi todas las empresas actuales y cubren una amplia gama de usos.
Unidad vii esp parte 3 clase de inteligencia de negocios (datawarehouse)Titiushko Jazz
El documento introduce conceptos básicos sobre bodegas de datos, incluyendo la limpieza y transformación de datos, diseños lógicos como el modelo en estrella y copo de nieve, y la importancia de la dimensión de tiempo. También describe retos como la integración de esquemas y datos de múltiples fuentes, y procesos como la validación y actualización periódica de datos.
El documento analiza el comportamiento de un bebé que confunde una tableta con una revista debido a su exposición a la tecnología. Explica que los niños de hoy son nativos digitales y consumidores de múltiples plataformas que a veces tienen dificultad para diferenciar entre lo real y lo virtual. También discute los posibles efectos negativos de la tecnología como la adicción, el control de las personas y la incorporación de máquinas en el cuerpo humano.
Este documento discute el rol de un gerente de proyectos y los elementos necesarios para garantizar un ciclo de vida completo de un proyecto. Explica que un gerente de proyectos es responsable de desarrollar proyectos basados en una excelente gestión a través de un mapa conceptual. También señala que se necesitan ciertos elementos y que los principales responsables deben establecer adecuadamente el ciclo de vida de un proyecto. Finalmente, proporciona una bibliografía de recursos relacionados con la gerencia de proyectos y
1. The document outlines the four principles of Tawheed (monotheism) according to Muhammad bin Abdul Wahhab: knowledge of Allah, the Messenger, and the religion; putting faith into practice; calling others to the faith; and patience in the face of hardships.
2. It emphasizes that the only acceptable religion is Islam as prescribed by Allah and taught by the Prophet Muhammad. Believers must worship Allah alone without ascribing any partners.
3. The document warns against shirk (polytheism) and calls believers to obey Allah, follow the teachings of His messenger Muhammad, and spread the message of tawheed to others.
The document discusses several ways that animals demonstrate intelligence and social behaviors according to passages from the Quran and Hadith.
1) The ant was able to communicate a warning to other ants about Solomon's approaching army and recognize Solomon himself, showing animals have language and can recognize individuals.
2) Bees were inspired by God to build hives communally and produce honey with medicinal benefits, highlighting their organized social structure and benefits they provide.
3) Birds communicate with each other through specialized calls to gather or warn of threats, acting cooperatively for protection, as Solomon was taught to understand.
El documento describe los elementos clave de un aula virtual de aprendizaje, incluyendo los recursos y actividades de Moodle. Hace una distinción entre recursos, que permiten a los estudiantes acceder a contenidos como archivos y páginas web, y actividades, que son herramientas de trabajo como debates y autoevaluaciones que requieren la producción de los estudiantes basada en los recursos. También discute los elementos desde la perspectiva de los estudiantes y profesores.
This is a hands-free, waist-mounted dispenser that holds bags and
dispenses them one at a time.34
The Pooch Assistant costs $20–$30 US.35
Dog Waste Digester: This is a freestanding unit that uses microbes to break
down pet waste into liquid that can be disposed of down the drain.36
Digesters
cost $1,000–$2,000 US.37
Based on the barriers and benefits outlined, a pilot program was designed for the City of
Tampa, Florida, to reduce pet waste in targeted neighborhoods and parks. The pilot
program incorporated elements from all three categories of pet waste reduction
programs.
El documento describe las funciones y procedimientos del Consejo Profesional Nacional de Ingeniería (COPNIA). Entre otras cosas, explica las sanciones por violaciones al código de ética, cómo obtener un certificado de antecedentes, los requisitos para solicitar una tarjeta profesional y los derechos que garantiza COPNIA a sus usuarios.
Arquitectura de datos empresariales actividad 3CarlosTenelema1
Este documento describe el modelo multidimensional y sus esquemas más comunes como el esquema estrella y el esquema copo de nieve. Explica la diferencia entre OLAP y OLTP, con OLAP enfocado en el análisis de datos y OLTP en el procesamiento de transacciones. Finalmente, define los conceptos clave de un modelo multidimensional como hechos, dimensiones y niveles.
Arquitectura de datos empresariales ta. informeCarlosTenelema1
Este documento describe los procesos ETL (extracción, transformación y carga) para mover datos entre sistemas de información. Explica las tres fases de los procesos ETL y cómo se usan para crear un proyecto multidimensional en Visual Studio. También describe los conceptos de data warehouse, cubos OLAP y las ventajas de mover un data warehouse a la nube.
Arquitectura de datos empresariales actividad 2CarlosTenelema1
Un Data Warehouse almacena datos históricos de múltiples fuentes para su análisis. Contiene datos integrados, temáticos e históricos que no son volátiles. Proporciona información útil para la toma de decisiones a través de herramientas de acceso a los datos. El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) es el proceso de identificar patrones significativos en los datos a través de técnicas como la clasificación, regresión, agrupamiento y generación de reglas. Los sistemas de gest
Un data warehouse es una colección de datos integrados y organizados para apoyar la toma de decisiones. Un data mart forma parte de un data warehouse y se especializa en un área de negocio particular, proporcionando una estructura de datos para analizar información detallada y obtener resultados que ayuden al desarrollo de la empresa. El documento explica cómo crear un data mart seleccionando una base de datos existente, creando un nuevo proyecto y una fuente de datos, y luego construyendo dimensiones para presentar resultados por períodos como años, trimestres,
La preparación de datos es importante para la minería de datos. Los datos reales pueden ser impuros y conducir a resultados poco útiles, por lo que la preparación de datos mejora la calidad al eliminar datos incompletos, ruidosos o inconsistentes. Esto puede generar un conjunto de datos más pequeño y eficiente para la minería de datos. Además, la preparación de datos produce conjuntos de "datos de calidad" que pueden conducir a reglas y patrones más precisos. La preparación de datos incluye tareas como la limpieza, transformación, reducción y
Arquitectura de datos empresariales informe power bi sqlCarlosTenelema1
Este documento describe cómo conectar Power BI con SQL Server para visualizar datos. Explica brevemente las capacidades de Power BI y SQL Server, incluido cómo descargar Power BI desktop e importar tablas de una base de datos SQL Server. Luego detalla los pasos para cargar los datos, transformarlos y crear visualizaciones como tablas y gráficas para mostrar la información de los datos.
Este documento describe los pasos para construir un data warehouse sobre SQL Server 2005 utilizando Northwind como base de datos transaccional. Explica cómo diseñar un esquema en estrella identificando las tablas de dimensión, la tabla de hechos y las jerarquías. Luego, implementa el esquema creando las tablas y estableciendo las relaciones. Finalmente, cubre cómo poblar el data warehouse mediante el uso de Transact-SQL y paquetes DTS.
El documento habla sobre las bases de datos, su estructura, la diferencia entre una base de datos y un sistema gestor de bases de datos, la diferencia entre una hoja de cálculo y un sistema gestor de bases de datos, las bases de datos relacionales, los pasos para diseñar una base de datos, y las operaciones básicas que se pueden realizar en una base de datos como selección, unión, tablas, consultas, formularios e informes.
Este documento describe los conceptos básicos de una base de datos. Una base de datos es un conjunto de datos almacenados de forma ordenada que permite recopilar y acceder a información de manera más eficiente. Una base de datos tradicional puede ser un directorio telefónico, mientras que una base de datos digital usa software como Access para almacenar y consultar datos en una computadora. La estructura básica de una base de datos son las tablas donde se almacena la información.
Este documento introduce conceptos básicos sobre bases de datos relacionales en Microsoft Access 2010. Explica que una base de datos organiza conjuntos de datos para un uso determinado y que puede incluir tablas, consultas, formularios e informes. Las tablas almacenan información sobre un tema como clientes o pedidos de una empresa. Las bases de datos permiten la utilización simultánea de datos procedentes de diferentes tablas mediante la especificación de campos comunes.
Arquitectura de datos empresariales análisis de una base de datosCarlosTenelema1
Este documento presenta una base de datos existente que se analizará para identificar posibles problemas de gestión de datos. Incluye tablas como GENERO, CLIENTE, SUSCRIPCION, TIPO_SUSCRIPCION, DETALLE_EMISION_SUSCRIPCION y EMISION_PERIODICA_SERVICIOS, las cuales contienen campos como cliente_id, tipo_suscripcion_id, suscripcion_fecha y emision_id. El análisis concluye que la base de datos está estructurada correctamente pero es muy simple y carece de una estruct
Este documento introduce conceptos básicos sobre bases de datos relacionales en Microsoft Access 2010. Explica que una base de datos organiza conjuntos de datos para un uso determinado y que las tablas almacenan información sobre temas como clientes o pedidos. Las bases de datos permiten la utilización simultánea de datos a través de la relación de tablas que contengan el mismo valor en campos comunes.
Este documento introduce conceptos básicos sobre bases de datos relacionales en Microsoft Access 2010. Explica que una base de datos organiza conjuntos de datos para un uso determinado y que las tablas almacenan información sobre temas como clientes o pedidos. Las bases de datos permiten la utilización simultánea de datos y relacionar tablas mediante campos comunes. Se pueden establecer diferentes tipos de relaciones entre tablas como uno a uno, uno a varios o varios a varios.
El documento describe varias aplicaciones comunes de las bases de datos, como la banca, las aerolíneas, las universidades, las tarjetas de crédito y los recursos humanos. También explica que las bases de datos son una parte esencial de casi todas las empresas actuales y cubren una amplia gama de usos.
Unidad vii esp parte 3 clase de inteligencia de negocios (datawarehouse)Titiushko Jazz
El documento introduce conceptos básicos sobre bodegas de datos, incluyendo la limpieza y transformación de datos, diseños lógicos como el modelo en estrella y copo de nieve, y la importancia de la dimensión de tiempo. También describe retos como la integración de esquemas y datos de múltiples fuentes, y procesos como la validación y actualización periódica de datos.
El documento analiza el comportamiento de un bebé que confunde una tableta con una revista debido a su exposición a la tecnología. Explica que los niños de hoy son nativos digitales y consumidores de múltiples plataformas que a veces tienen dificultad para diferenciar entre lo real y lo virtual. También discute los posibles efectos negativos de la tecnología como la adicción, el control de las personas y la incorporación de máquinas en el cuerpo humano.
Este documento discute el rol de un gerente de proyectos y los elementos necesarios para garantizar un ciclo de vida completo de un proyecto. Explica que un gerente de proyectos es responsable de desarrollar proyectos basados en una excelente gestión a través de un mapa conceptual. También señala que se necesitan ciertos elementos y que los principales responsables deben establecer adecuadamente el ciclo de vida de un proyecto. Finalmente, proporciona una bibliografía de recursos relacionados con la gerencia de proyectos y
1. The document outlines the four principles of Tawheed (monotheism) according to Muhammad bin Abdul Wahhab: knowledge of Allah, the Messenger, and the religion; putting faith into practice; calling others to the faith; and patience in the face of hardships.
2. It emphasizes that the only acceptable religion is Islam as prescribed by Allah and taught by the Prophet Muhammad. Believers must worship Allah alone without ascribing any partners.
3. The document warns against shirk (polytheism) and calls believers to obey Allah, follow the teachings of His messenger Muhammad, and spread the message of tawheed to others.
The document discusses several ways that animals demonstrate intelligence and social behaviors according to passages from the Quran and Hadith.
1) The ant was able to communicate a warning to other ants about Solomon's approaching army and recognize Solomon himself, showing animals have language and can recognize individuals.
2) Bees were inspired by God to build hives communally and produce honey with medicinal benefits, highlighting their organized social structure and benefits they provide.
3) Birds communicate with each other through specialized calls to gather or warn of threats, acting cooperatively for protection, as Solomon was taught to understand.
El documento describe los elementos clave de un aula virtual de aprendizaje, incluyendo los recursos y actividades de Moodle. Hace una distinción entre recursos, que permiten a los estudiantes acceder a contenidos como archivos y páginas web, y actividades, que son herramientas de trabajo como debates y autoevaluaciones que requieren la producción de los estudiantes basada en los recursos. También discute los elementos desde la perspectiva de los estudiantes y profesores.
This is a hands-free, waist-mounted dispenser that holds bags and
dispenses them one at a time.34
The Pooch Assistant costs $20–$30 US.35
Dog Waste Digester: This is a freestanding unit that uses microbes to break
down pet waste into liquid that can be disposed of down the drain.36
Digesters
cost $1,000–$2,000 US.37
Based on the barriers and benefits outlined, a pilot program was designed for the City of
Tampa, Florida, to reduce pet waste in targeted neighborhoods and parks. The pilot
program incorporated elements from all three categories of pet waste reduction
programs.
El documento describe las funciones y procedimientos del Consejo Profesional Nacional de Ingeniería (COPNIA). Entre otras cosas, explica las sanciones por violaciones al código de ética, cómo obtener un certificado de antecedentes, los requisitos para solicitar una tarjeta profesional y los derechos que garantiza COPNIA a sus usuarios.
This document discusses disability awareness and different types of disabilities. It defines disability awareness as educating people about disabilities to promote understanding. Four main types of disabilities are described: autism, communication disorders, learning disabilities, and physical disabilities. Autism can affect brain function and cause problems with communication, understanding others, sensory processing, and emotional regulation. Communication disorders prevent or limit speech. Learning disabilities make it difficult to learn in typical ways and can involve issues like dyslexia. Physical disabilities encompass a wide range of mobility impairments. The document concludes with tips for teaching children about disabilities in a respectful manner.
The document discusses how type 2 diabetes can be reversed through lifestyle changes by targeting the root cause of inflammation, rather than just treating symptoms with drugs. It claims that countless studies show diabetics can normalize blood sugar and insulin sensitivity by addressing inflammation through diet and lifestyle interventions. The document promotes a guide called "The 7 Steps to Health and the Big Diabetes Lie" that has helped tens of thousands of diabetics reverse their condition without medications. It argues that conventional diabetes treatment with drugs does not cure diabetes and only manages symptoms, putting patients at risk of serious health complications.
The document discusses the Startup India initiative by Prime Minister Narendra Modi to create a supportive environment for startups in India. The action plan for Startup India includes simplifying the startup process, offering tax exemptions for three years, implementing self-certification, and establishing a fund of 10,000 Crore. The goal is to boost the economy through foreign investment, encourage entrepreneurship among youth, and create jobs.
Este documento describe los conceptos básicos de minería de datos, incluyendo los seis pasos del proceso de minería de datos: 1) definir el problema, 2) preparar los datos, 3) explorar los datos, 4) generar modelos, 5) explorar y validar los modelos, y 6) implementar y actualizar los modelos. Explica cada paso del proceso y las herramientas de SQL Server que se pueden usar para completar cada uno.
Unidad vii esp parte 2 introduccion a data warehouse y dataminingTitiushko Jazz
El documento describe los conceptos básicos de los almacenes de datos y la minería de datos. Explica que los almacenes de datos almacenan grandes cantidades de datos históricos y operativos para tomar mejores decisiones empresariales mediante el análisis de patrones. También describe los componentes clave de la arquitectura de un almacén de datos y cómo se usan para consultas analíticas y minería de datos.
OLAP proporciona procesamiento analítico en línea de grandes cantidades de datos almacenados en estructuras multidimensionales llamadas cubos OLAP. Estos cubos contienen datos resumidos y agregados de bases de datos transaccionales. Existen diferentes tipos de sistemas OLAP como ROLAP, MOLAP y HOLAP que almacenan y procesan los datos de diferentes formas para ofrecer buen rendimiento.
OLAP proporciona procesamiento analítico en línea para consultas rápidas sobre grandes cantidades de datos. Utiliza estructuras multidimensionales (cubos) que contienen datos resumidos de bases de datos transaccionales. Existen tres tipos principales de sistemas OLAP - ROLAP almacena datos en una base de datos relacional, MOLAP los almacena en una base de datos multidimensional, y HOLAP usa ambos métodos.
OLAP proporciona procesamiento analítico en línea de grandes cantidades de datos almacenados en estructuras multidimensionales llamadas cubos OLAP. Estos cubos contienen datos resumidos y agregados de bases de datos transaccionales. OLAP es útil para informes de negocios como ventas, marketing y minería de datos, y ofrece respuestas rápidas a consultas complejas gracias a sus modelos multidimensionales.
Este documento describe la implementación de un sistema de Business Intelligence (BI) en una organización. Actualmente, la información es inconsistente y redundante, y los directivos no tienen acceso fácil a la información que necesitan para tomar decisiones. El documento propone diseñar un proceso BI que extraiga datos de sistemas operativos, los transforme y cargue en un data warehouse, y luego genere informes y dashboards multidimensionales. Esto permitirá a los directivos tomar mejores decisiones basadas en métricas clave de desempeño.
El documento describe las 7 etapas del ciclo de vida de la inteligencia de negocios: 1) Requisitos de negocio, 2) Modelado dimensional, 3) Diseño y desarrollo ETL, 4) Diseño y construcción de cubos, 5) Implementación de interfaz de usuario, 6) Plan de mantenimiento, 7) Pruebas e implementación. El proceso involucra especificar los requisitos de los usuarios, modelar la información dimensionalmente, extraer, transformar y cargar datos, construir cubos OLAP, implementar herramientas de visualiz
El documento describe las etapas del diseño de un data warehouse, incluyendo: 1) análisis de requerimientos, 2) análisis de sistemas transaccionales, 3) modelo lógico ETL, 4) procesos ETL, y 5) mantenimiento. También describe dos modelos comunes: el esquema en estrella, con una tabla de hechos y tablas dimensionales; y el esquema en copo de nieve, que normaliza aún más las tablas dimensionales.
Unidad vii esp parte 3 clase de inteligencia de negocios (datawarehouse)Titiushko Jazz
Este documento presenta una introducción a los conceptos básicos de las bodegas de datos. Explica las diferencias entre OLTP y OLAP, el proceso de limpieza y transformación de datos, y los modelos de datos estrella y copo de nieve. También describe el proceso ETL, la integración de esquemas, y técnicas para garantizar la calidad de los datos. Por último, introduce conceptos clave de minería de datos como clasificación, detección de fraude y análisis de comportamiento de clientes.
2 Desa Sincrono 2 Caso Modelamiento.docaldair441257
Este documento describe los principios básicos del diseño de bases de datos OLAP y data marts. Explica las diferencias entre los sistemas OLTP y OLAP, y los principios de diseño de bases de datos OLAP, incluidos los conceptos de tablas de hechos, tablas de dimensión, medidas, y los modelos estrella y copo de nieve. También incluye un ejemplo de diseño de un data mart para una empresa de transporte con dimensiones, medidas y modelos de datos.
El documento habla sobre los conceptos de inteligencia de negocios, data warehouse y data marts. Explica que un data warehouse es una estructura de datos diseñada para consultas analíticas que integra datos históricos de varios sistemas operativos. Los data marts son repositorios de datos enfocados en una temática específica. También compara las metodologías de Kimball y Inmon para el desarrollo de data warehouses, señalando que Kimball se enfoca en modelos estrella y copo de nieve basados en hechos y dimensiones.
La inteligencia de negocios (BI) implica el análisis de datos de una organización para apoyar la toma de decisiones. BI incluye herramientas para el acceso a información, análisis de datos y presentación de informes. La minería de datos es una técnica de BI que se utiliza para encontrar patrones y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos que pueden usarse para predecir resultados.
La inteligencia de negocios (BI) implica el análisis de datos de una organización para obtener conocimientos útiles. BI incluye herramientas para el acceso a la información, el apoyo a la toma de decisiones y la orientación al usuario final. La minería de datos es una herramienta de BI que se utiliza para encontrar patrones ocultos en los datos que pueden usarse para predecir resultados futuros u obtener otros conocimientos.
Este documento explica las diferencias entre OLTP y OLAP. OLTP se refiere a sistemas de bases de datos orientados a transacciones, mientras que OLAP se refiere a sistemas orientados al análisis. También describe los componentes clave de un sistema OLAP como el almacén de datos, ETL, cubos multidimensionales y herramientas de análisis.
Este documento describe el proceso de creación de un data mart utilizando Microsoft SQL Server R2 y Analysis Services. Se explica que un data mart es una base de datos especializada que extrae y organiza datos de transacciones para su análisis. Luego, se detalla cómo la autora creó una base de datos de ejemplo, diseñó un modelo multidimensional en SQL Server BI Development Studio y generó una dimensión de tiempo para realizar consultas y comparaciones por períodos.
Unidad vii esp parte 3 clase de datawarehouse ( ing. doño)Titiushko Jazz
El documento describe los conceptos fundamentales de un data warehouse. Explica que un data warehouse es una base de datos corporativa que almacena datos de diferentes fuentes bajo ciertas reglas y está disponible para análisis de negocio y toma de decisiones. También describe las diferencias entre un data warehouse y sistemas transaccionales, así como los beneficios de construir un data warehouse como integrar datos, facilitar reportes y análisis, y proveer una vista unificada del negocio.
Unidad vii esp parte 3 clase de datawarehouse ( ing. doño)Titiushko Jazz
El documento describe los conceptos fundamentales de un data warehouse. Explica que un data warehouse es una base de datos corporativa que almacena datos de diferentes fuentes bajo ciertas reglas y está disponible para análisis de negocio y toma de decisiones. También describe las diferencias entre un data warehouse y sistemas transaccionales, así como los beneficios de construir un data warehouse como integrar datos, facilitar reportes y análisis, y proveer una vista unificada del negocio.
El documento proporciona una introducción al concepto de data warehouse. Explica que un data warehouse es un almacén de datos de fácil acceso alimentado por múltiples fuentes de datos transformadas para permitir nuevas consultas, análisis y la toma de decisiones. También describe los procesos básicos de extracción, transformación y carga de datos, así como los elementos clave de un sistema de data warehouse como las fuentes de datos, el área de tráfico de datos y el servidor de presentación.
Presentación Aislante térmico.pdf Transferencia de calorGerardoBracho3
Las aletas de transferencia de calor, también conocidas como superficies extendidas, son prolongaciones metálicas que se adhieren a una superficie sólida para aumentar su área superficial y, en consecuencia, mejorar la tasa de transferencia de calor entre la superficie y el fluido circundante.
Klohn Crippen Berger es una consultoría
especializada que presta servicios al
sector minero en estudios geotécnicos,
geoquímicos, hidrotécnicos y de
asesoramiento ambiental, reconocida por
su trayectoria, calidad y ética profesional.
1. ACTIVIDAD #4
1. https://www.youtube.com/watch?v=WgAakVRAAwM
¿Qué es big data?
R/es la gran cantidad de datos a gran escala almacenados para encontrar
patrones repetitivos.
2. ¿Big data y minería de datos son los mismo?
R/ no son lo mismo debido a que big data es la cultivación de datos esto
quiere decir que en vez de acabaros se van agrandando su volumen;
minería de datos se refiere a la extracción de datos.
3. ¿en qué consiste las 4 dimensiones del big data o las 4v?
R/ las cuatro dimensiones del big data fueron formuladas por Máquense en
el año 2006 y lego reformadas por IBM en el 2012:
V= volumen (grandes cantidades de datos)
V= velocidad (lo rápido con que aparecen nuevos datos)
V= variedad (los múltiples formatos de donde salen los datos)
V= veracidad (este término se refiere que uno debe desconfiar a veces de
los datos que obtiene solo se creerá si tiene algo comprobado o viene de
una fuente confiable)
4. Malte Spitz, que detecto cuando solicito información de su empresa
telefónica.
R/ el descubrió que en un periodo de 5 meses habían rastreados todas sus
coordenadas geográficas; 35000 veces, en estas coordenadas se pudo dar
cuenta que registraban a la hora que salía de casa, de donde a donde se
movilizaba, cuanto tiempo duraba en un lugar, a quien llamaba y que
cantidad de datos gastaba.
5. ¿considera que la iniciativa Open Data puede ayudar al desarrollo de
Colombia?
R/ si puede ayudar ya que si los desarrolladores y empresarios pueden
tener acceso a los datos que el gobierno tiene tendrán la capacidad de
ayudar a otras personas; y puede ayudar al progreso tanto económico
como personal y social.
6. ¿hay oportunidad de ejercer, al especializarse en gestión de la información?
R/ si ya que como hemos visto los datos van creciendo día a día con mayor
rigurosidad va naciendo la necesidad de sabes gestionar y darle función a
aquellos datos de la información
2. 7. ¿Consulte y describa cada paso del ciclo de la vida de un sistema de
inteligencia de negocios?
R/ ciclo de la vida
1. Requisitos de negocios: se debe especificar de forma clara y precisa las
funciones que se esperan de la bodega de datos; teniendo en cuenta las
expectativas de los usuarios, tanto a nivel operativo como gerencial y del
mismo administrador de base de datos, identificar las temáticas, objetivos
de área, dimensiones, etc.
2. Modelado dimensional: en esta etapa hay que pasar de un modelado
relacional de datos a un modelado dimensional. Para determinar los
campos se deben considerar los siguientes ítems:
Tabla de dimensiones
o Debe contener una clave simple no relacionada con la llave del
negocio, normalmente se refiere a llaves auto numéricas. o Sus
campos deben ser descriptores que complementen la
información y representan los niveles de agregación. o Debe
incluir las claves del negocio. o Siempre debe existir una
dimensión temporal.
o Deben ser claras y explicitas ya que representan la interfaz que
tendrán los usuarios para navegar por la información.
3. o No se debe escatimar en cuanto al número de atributos para la
tabla de dimensiones, ya que el número de registros que
contendrá es mínimo respecto al de la tabla de hechos.
o Las dimensiones de fechas pueden tener diversas formas de
representarse.
o El número de dimensiones depende del modelo dimensional
adoptado, pero si se encuentra un número muy elevado puede
ser que algunas no son independientes y deberían agruparse.
o En algunos casos se requiere normalizar las dimensiones,
generándose un modelo copo de nieve.
o Deberían ayudar a responder las siguientes preguntas: ¿qué?,
¿quién?, ¿por qué?, ¿dónde? y ¿cuándo?
Tabla de Hechos
o Debe contener una clave propia, independiente de las claves
de negocio.
o Los campos representan las métricas, por lo tanto son
numéricos y aditivos (no se almacenan valores individuales,
solo totales y subtotales)
o Contiene los campos de referencia hacia las tablas de
dimensiones.
o Cada fila corresponde a una medida
o Si se requiere calcular porcentajes y proporciones deben
almacenarse el numerador y el denominador.
o No tienen valores nulos.
o Existen algunas tablas sin hechos (FactLess) que se utilizan
para relacionar las dimensiones y deben contener un campo de
hecho ficticio con valor por defecto igual a uno (1).
3. Diseño y desarrollo de procesos ETL
E (EXTRACTION) T(TRANSFORMATION) L (LOAD)
Extracción Limpieza Integración
Transformación Actualización
Como se observa en la gráfica el proceso ETL recoge información de
diferentes fuentes, transforma los datos convirtiendo en datos de calidad y
veracidad por ultimo carga, actualiza en la DW. El proceso extracción,
transformación y carga está compuesto por las siguientes etapas:
a) Extracción: Este proceso obtiene los datos físicamente de las
distintas fuentes de información utilizando técnicas y herramientas
ETL, para la selección del método es necesario tener en cuenta
algunas problemáticas de la extracción de datos como lo son el tipo
de plataforma, protocolos, juego de caracteres, tipos de datos, etc.
4. b) Limpieza: Al recuperar los datos en bruto, se requiere comprobar la
calidad de los mismos y corregir errores relacionados con campos
nulos, duplicados, inconsistencias en los datos, etc.
Etapas de la limpieza de datos:
Depurar los valores: Se pueden separar los datos de acuerdo
con la estructura de destino de los datos o la regla definida
para esto.
.Corregir: A partir de fuentes de datos externas se puede
verificar la información existente.
Estandarizar: A partir de formatos definidos por las reglas de
negocio, se sustituyen valores en los campos de datos.
Relacionar: Verifica en otras fuentes la existencia de datos
relacionados, para evitar duplicados.
Consolidar: A partir de la identificación de relaciones entre
registros, se llevan a una sola representación.
a) Transformación: Una vez que los datos se encuentran “limpios”, se
transforman de acuerdo con las reglas de negocio y las características de
las herramientas a utilizar.
b) Integración: En este proceso se realiza la carga de los datos y debe
validarse que los datos cargados en la bodega de datos son consistentes
con los que se encontraban en el medio transaccional.
c) Actualización: Este proceso es en el cual se determina la periodicidad con
la cual se van a añadir y sincronizar los nuevos datos a la Bodega de Datos
4. Diseño y construcción de cubos: Un cubo representa un subconjunto de
datos de la bodega almacenado en una estructura multidimensional. Para
proceder a la implementación de los cubos es necesario determinar el tipo
de cubo y la herramienta que se utilizará para ello. La construcción física de
las tablas de dimensiones y las tablas de hechos se realizan de acuerdo
con el modelo dimensional definido y la herramienta a utilizar, se ejecutan
los procesos ETL para poblar las tablas y se genera el cubo para obtener
las respuestas a los requerimientos definidos. Posteriormente se procede a
visualizar la información del cubo.
Opciones de almacenamiento:
Rendimiento: En este caso debe ser de tipo MOLAP (Multidimensional On-
Line Analytical Processing) almacenando en una base de datos
multidimensional tanto los datos como las agregaciones.
5. Capacidad:
ROLAP: los datos de los hipercubos así como las agregaciones se
encuentran dentro de una base de datos relacional
HOLAP: los datos se encuentran en una estructura relacional y los
agregados en una estructura multidimensional.
DOLAP: Los datos se encuentran en una base de datos multidimensional
almacenada en un equipo Cliente.
Detalles
5. Implementación de la Interfaz de usuario: Una vez que han sido construidos
los cubos se deben establecer las herramientas que permitirán la
visualización de la información, para lo cual se cuenta con diversidad de
posibilidades tales como:
Herramientas para la realización de informes, en las cuales participan
desarrolladores, quienes construyen de acuerdo con requerimientos
cambiantes de los usuarios, los informes que van siendo solicitados.
Herramientas OLAP, que proporcionan a partir de los SMBD aplicaciones
que permiten visualizar los datos desde diferentes contextos: informes,
graficas, estadísticas etc.
Vistas
de
Usuario
6. Aplicaciones de DashBoard, permitiendo la visualización sincrónica de
indicadores, referidos a objetivos o metas procedimentales.
Sistemas DSS, donde se permite utilizar diferentes niveles de análisis a la
información a partir de aplicaciones definidas para ello.
6. Plan de mantenimiento: Debido a la naturaleza dinámica de algunos datos,
es necesario establecer un plan de acción para considerar los ajustes o
reconstrucción de algunos de los objetos de la Bodega de datos. La
siguiente lista proporciona algunos de los elementos a considerar en el plan
de mantenimiento.
Modificación de datos de origen de las dimensiones. En este caso debe
analizarse si el cambio se asume para toda la historia del dato (p.e. cambia
la fecha de nacimiento del cliente) o si debe generarse un nuevo ciclo a
partir de la modificación del mismo (p.e. una sucursal cambia de
responsable).
Rendimiento. Se debe considerar el espacio ocupado en la bodega de
datos, por esto es posible que se haga necesario modificar las estructuras
de las tablas para aliviar el tamaño de los objetos en la bodega.
Subutilización de Tablas Agregadas. Aun cuando estas tablas
proporcionan una mejora en el rendimiento de las consultas es necesario
asegurarse que la herramienta BI que se está utilizando sea capaz de
aprovecharlas, de lo contrario los costes de mantenimiento y actualización
permanente de estas tablas solo harían más complejo el sistema.
7. Pruebas e implementación: En esta etapa se evalúa el modelo, partiendo
de los criterios de éxito que se establecieron en la primera etapa. El
proceso debe ser revisado a partir de los resultados obtenidos para
determinar si es necesario repetir alguna de las etapas anteriores.
7. Se evalúa el modelo respecto a los objetivos planteados y si no existen
restricciones de tiempo se prueba con un problema real, también debe
evaluarse respecto a objetivos diferentes a los inicialmente planteados.