Este documento presenta una unidad sobre el análisis de sistemas de información desde la perspectiva del desarrollo de información empresarial. Explica los siete pasos clave en el análisis: 1) definición de requerimientos de información, 2) desarrollo del modelo temático, 3) desarrollo del modelo de datos conceptual, 4) desarrollo del modelo lógico, 5) desarrollo del modelo físico, 6) análisis de la cadena de valor de la información, y 7) definición de la ar

1. PROGRAMA DE CIENCIAS DE LA INFORMACIÓN Y
LA DOCUMENTACIÓN BIBLIOTECOLOGIA Y
ARCHIVISTICA
Presentado por:
Martha Liliana Villamil Bernal
Johana Peinado Betancourt
Eric Usgame Gonzalez
Yair Enrique Arambula Torres
Aidé Trujillo Naranjo
Yenith Eufemia Campaña Imbaquin
UNIDAD 3: Análisis del Sistema de Información desde la
Función del Desarrollo de la información Empresarial

2. Introducción.
1. Definición y Análisis de requerimientos de información.
2. Desarrollo del Modelo del área temática.
3. Desarrollo y mantenimiento del Modelo de Datos Conceptual .
4. Desarrollo y mantenimiento del Modelo de Datos Lógicos.
5. Desarrollo y mantenimiento del Modelo de Datos Físicos.
6. Análisis de la cadena de valor de la información.
7. Definición y mantenimiento de la Arquitectura de integración de
datos.
CONTENIDO

3. INTRODUCCIÓN
El Análisis y Desarrollo de Sistemas de Información se creó para
brindar al sector empresarial la posibilidad de incorporar personal con
alta calidad laboral que contribuyan al desarrollo económico, social y
tecnológico de su entorno, mediante el análisis, diseño, desarrollo e
implementación de estos sistemas.
A través del uso de estas herramientas tecnológicas se logran
importantes mejoras, ya que al automatizar los procesos y
procedimientos técnicos y operativos, al suministran una plataforma
de información necesaria para la toma de decisiones, se mejora la
calidad en la empresa, factores que son muy importantes para la
competitividad y su efectivo posicionamiento.

4. 1. DEFINICIÓN Y ANÁLISIS DE REQUERIMIENTOS DE INFORMACIÓN
El análisis de requerimientos de información, busca analizar
sistemáticamente la entrada de datos o el flujo de datos, el proceso o
transformación de los datos, el almacenamiento de datos y la salida
de información dentro del contexto de una empresa particular.
Además, el diseño y análisis de información es usado para analizar,
diseñar e implementar mejoras en el funcionamiento de los negocios
que pueden ser logradas por medio del uso de sistemas de
información computarizados.
La instalación de un sistema sin la planeación adecuada lleva a
grandes frustraciones, y frecuentemente causa que el sistema deje de
ser usado.

5. Entre las herramientas utilizadas para definir los requerimientos de
información en la empresa se encuentran:
 Muestreo e investigación de los datos relevantes.
 Entrevistas.
 Cuestionarios.
 El comportamiento de los tomadores de decisiones y su ambiente
laboral.
 La elaboración de prototipos.
En esta fase el analista está esforzándose por comprender qué
información necesitan los usuarios para realizar su trabajo. Las
personas involucradas en esta fase son los analistas y los usuarios,
típicamente los administradores de las operaciones y los trabajadores
de las operaciones.

6. 2. DESARROLLO DEL MODELO DEL ÁREA TEMÁTICA
Un Sistema de Información es un conjunto de componentes que
interactúan entre sí, orientado a la recolección, almacenamiento,
procesamiento y recuperación de información.
Los sistemas de información surgen de la necesidad de organizar y
administrar recurso y por lo tanto son tan antiguos como la civilización
misma. Los egipcios y babilonios hacían censos remontando esta
práctica al año 4000 AC. Sin duda alguna, un censo es un sistema de
información dado que se recolecta información, se procesa, y luego se
provee la misma a alguien que la utiliza para la toma de decisiones.
Actualmente, cuando se habla de Sistemas de Información se piensa
ante todo en sistemas que están apoyados en las TIC's.

7. La investigación en Sistemas de Información se centra en el estudio
sistemático de los componentes individuales y su interacción en los
diferentes tipos de sistema. De esta forma, se estudian las
características resultantes de esas interacciones y qué mecanismos
se pueden utilizar para el desarrollo y adaptación de estos sistemas
de forma que puedan se explotados en las organizaciones con el
mayor retorno posible.
Cabe mencionar que el área en sí es tan amplia y con una evolución
tan rápida, que cada vez aplica más conocimientos y tecnologías de
casi cualquier otra área de la informática como puede ser las Redes
y Comunicaciones (Middleware e Integración de Sistemas, Sistemas
de Información Basados en la Web), Estructuras de Datos y
Algoritmos (Bases de Datos), Ingeniería de Software (Metodologías
de Desarrollo) o Inteligencia Artificial (Sistemas Basados en
Conocimiento).

8. Áreas y Enfoques
La investigación en el área de Sistemas de Información cubre una
amplia variedad de sub-areas, alcanzando todos los componentes que
pueden estar involucrados en el sistema y las interacciones entre ellos,
incluyendo elementos tecnológicos y sociales alrededor del sistema
propiamente dicho, su desarrollo y su explotación. Entre esas sub-
areas se pueden mencionar:
 Bases de Datos
 Sistemas de Apoyo a la Toma de Decisiones
 Sistemas Transaccionales
 Metodologías de Desarrollo de diferentes tipos de Sistemas de
Información

9.  Lenguajes de Especificación
 Integración de Datos e Información
 Middleware e Integración de Sistemas
 Sistemas Basados en Conocimiento
 Sistemas de Información Basados en la Web
Como se puede ver en las áreas mencionadas anteriormente, la
investigación y desarrollo en Sistemas de Información entra en
contacto con casi todas las áreas de la informática como pueden ser
las Redes y Comunicaciones (Middleware e Integración de Sistemas,
Sistemas de Información Basados en la Web), Estructuras de Datos y
Algoritmos (Bases de Datos), Ingeniería de Software (Metodologías de
Desarrollo) o Inteligencia Artificial (Sistemas Basados en
Conocimiento).

10. 3. DESARROLLO Y MANTENIMIENTO DEL
MODELO DE DATOS CONCEPTUAL
El primer paso en el diseño de una base de datos es la producción del
esquema conceptual. Normalmente, se construyen varios esquemas
conceptuales, cada uno para representar las distintas visiones que los
usuarios tienen de la información. Cada una de estas visiones suelen
corresponder a las diferentes áreas funcionales de la empresa como,
por ejemplo, producción, ventas, recursos humanos, etc.
A los esquemas conceptuales correspondientes a cada vista de usuario
se les denomina esquemas conceptuales locales. Cada uno de estos
esquemas se compone de entidades, relaciones, atributos, dominios de
atributos e identificadores. El esquema conceptual también tendrá una
documentación, que se irá produciendo durante su desarrollo; estos
esquemas se combinan o integran para formar un esquema conceptual
global.

11. Objetivos del diseño conceptual:
 Describir el contenido de información de la base de datos y no las
estructuras de almacenamiento que se necesitarán para manejar esta
información.
 Comprensión de la estructura, semántica, relaciones y restricciones
de la BD.
 Descripción estable del contenido de la base de datos.
 Comunicación entre usuarios, analistas y diseñadores.
El modelo de datos conceptual se utiliza para la abstracción de la base
de datos, para construir una descripción para entender en la realidad. En
el se implementa el diccionario de datos que nos brinda un glosario que
nos sirve de referencia y complemento al modelo de datos.

13. 4. DESARROLLO Y MANTENIMIENTO DEL
MODELO DE DATOS LÓGICOS
Modelo de Datos Lógicos
Un modelo de datos lógico es una representación detallada de los
requerimientos de datos y las reglas de negocio que rigen la calidad
de los datos, por lo general en apoyo de un contexto de uso específico
(requisitos de la aplicación). Los modelos de datos lógicos seguirían
siendo independientes de cualquier tecnología o de las limitaciones
técnicas de implementación específicas.
Un modelo de datos lógicos a menudo comienza como una extensión
de un modelo conceptual de datos, añadiendo atributos de datos para
cada entidad.

14. Atributos
Un atributo es una propiedad de una entidad, un tipo de dato
importante para la empresa cuyos valores ayudan a identificar o
describir una instancia de entidad.
Los modelos de datos lógicos transforman estructuras de modelos
conceptuales mediante la aplicación de dos técnicas: La
normalización y la abstracción
La normalización
La normalización es el proceso de aplicación de
normas para organizar la complejidad del negocio en
estructuras de datos estables.
El objetivo básico de la normalización es mantener a
cada elemento de datos en un solo lugar.

15. La abstracción
La abstracción es la redefinición de las entidades de datos , elementos
y relaciones mediante la eliminación de los detalles para ampliar la
aplicabilidad de las estructuras de datos a una clase más amplia de
situaciones.
Un modelo lógico de datos se desarrolla en las siguientes etapas:
 Las entidades se descubren y se definen.
 Se construye un modelo de datos de contexto: Un modelo de
datos de contexto contiene sólo entidades y relaciones de negocios
identificadas por los dueños del sistema y los usuarios.

16.  Se construye un modelo de datos basado en claves: El modelo
basado en claves elimina las relaciones no específicas y añade las
entidades asociativas. A todas las entidades en el modelo se les
dan claves.
 Se construye un modelo totalmente atribuido: Este modelo
muestra todos los atributos que deben guardarse en el sistema.
 Se construye un modelo totalmente descrito: Cada atributo se
define en el diccionario y se describe en términos de propiedades
como el dominio y la seguridad.
 Entonces se analiza el modelo de datos completados con
respecto a la adaptabilidad y la flexibilidad a través de un
proceso llamado normalización: El modelo final analizado se
llama modelo de datos de la tercera forma normal.

17. El desarrollo de un modelo lógico de datos que cumple con las
necesidades de los usuarios implica las siguientes tareas:
 Comunicación con los usuarios para determinar qué tipos de
preguntas necesitas responder y que necesitan analizar.
 Trabajar con los usuarios para documentar sus requisitos de
información.
 Evaluar si puede soportar fácilmente estos requisitos de
presentación de informes teniendo en cuenta los datos de origen
existentes y otras características.
 La incorporación de los requisitos de información de usuario en el
diseño del modelo de datos lógicos.

18. 5. DESARROLLO Y MANTENIMIENTO DEL
MODELO DE DATOS FÍSICOS
Modelo de Datos:
Estructura que
documenta y organiza la
información. Para
facilitar y mejorar la
comunicación y
precisión en
aplicaciones que usan e
intercambian datos.
Modelo de Datos Físicos:
Representa la organización
física de los datos en:
 Bases de datos y archivos.
 Agrupación de registros en
áreas de almacenamiento
físico.
 Forma física donde se
almacenaran los registros.

19. Los modelos de datos lógicos transforman estructuras de modelos
conceptuales mediante la aplicación de dos técnicas: La normalización
y la abstracción
Este modelo describe la implementación de una base de datos en las
estructuras de almacenamiento. Depende del SGBD concreto, y se
expresa de una manera más detallada (atributos, relaciones, etc.)
Las estructuras de almacenamiento y los métodos utilizados para tener
un acceso eficiente a los datos. Por ello, el diseño físico depende del
SGBD concreto y el esquema físico se expresa mediante su lenguaje
de definición de datos.
ENTIDAD
Personas, lugares o cosas
(objetos), para los cuales se
recopilan, almacenan y
mantienen datos. Es un grupo de
ítems que tienen las mismas
características o atributos
ATRIBUTOS
El valor especifico de un
atributo, conocido
como elemento de datos, se
puede encontrar con los
campos de registro que
describe una entidad.

20. Sistema de gestión de Base de datos (SGBD).
Programas que permiten definir, manipular y utilizar la información que
contienen las bases de datos.
Permite manipular la información ingresada, mantiene en buena
condición la aplicación de la base de datos. Una base de datos no se
puede manipular directamente necesita de un SGBD.

21. 6. ANÁLISIS DE LA CADENA DE VALOR DE LA INFORMACIÓN
Se define el valor como la suma de los beneficios percibidos que el
cliente recibe menos los costos percibidos por él al adquirir y usar un
producto o servicio.
La cadena de valor es esencialmente una forma de análisis de la
actividad empresarial mediante la cual descomponemos una empresa
en sus partes constitutivas, buscando identificar fuentes de ventaja
competitiva en aquellas actividades generadoras de valor.
Esa ventaja competitiva se logra cuando la empresa desarrolla e
integra las actividades de su cadena de valor de forma menos costosa
y mejor diferenciada que sus rivales. Por consiguiente la cadena de
valor de una empresa está conformada por todas sus actividades
generadoras de valor agregado y por los márgenes que éstas aportan.
.

22. El Análisis de la Cadena de Valor es una herramienta gerencial para
identificar fuentes de Ventaja Competitiva. El propósito de analizar la
cadena de valor es identificar aquellas actividades de la empresa que
pudieran aportarle una ventaja competitiva potencial.
Poder aprovechar esas oportunidades dependerá de la capacidad de
la empresa para desarrollar a lo largo de la cadena de valor y mejor
que sus competidores, aquellas actividades competitivas cruciales.
Debe construir una cadena de valor con las actividades de su
empresa. Examinar las conexiones que hay entre las actividades
internas desarrolladas por la empresa y las cadenas de valor de
clientes, canales y proveedores. Identificar aquellas actividades y
capacidades claves para llevarle satisfacción a los clientes y ser
exitoso en el mercado

23. 7. DEFINICIÓN Y MANTENIMIENTO DE LA ARQUITECTURA DE
INTEGRACIÓN DE DATOS (DIAGRAMA DE FLUJO)
Determinar los requerimientos o características de un sistema es un
proceso en constante evolución, para esto se hace necesario el uso
de diferentes estrategias como el análisis estructurado, que es
simplemente un método para el análisis de sistemas, que permite
organizar las tareas asociadas a la determinación de requerimientos
para obtener la comprensión completa y exacta de la situación dada,
el análisis estructurado conduce al desarrollo de sistemas nuevos o
para realizar modificaciones a los ya existentes.
A continuación se desarrollaran los siguientes ejes temáticos:
 Componentes del análisis estructurado
 Análisis de flujo de datos

24.  Herramientas de flujo de datos.
 Símbolo para el diagrama.
 Símbolo para el procesamiento.
 Diagrama de flujo de datos.
 Diagrama de contexto.
Objetivos:
• Interpretar las diferentes estrategias para el análisis de sistemas.
• Identificar las características del flujo de datos.
• Comprender la importancia del uso del diagrama de flujo de datos en una
organización

25. CONCLUSIONES
 La implementación de un sistema de gestión de base de datos parte
de la importancia de conocer cada una de la entidades y funciones
empresariales que conforman la empresa, elaborar un esquema que
facilite su comprensión y definir estructuras de almacenamiento, y
acceso de datos.
 Es necesario utilizar un diccionario de datos, pues nos sirve para
tener una referencia de los términos empleados en la esquema
conceptual de la base de datos, así como nos permite consultar
información que queda afuera del esquema implementado en
general.
 Los modelos de datos lógicos son orientados a las operaciones más
que a la descripción de una realidad, ilustra las entidades, tributos y
relaciones específicas que participan en una función de negocios.

26.  Los sistemas de información comprenden varios componentes
que se deben tener en cuenta en su análisis, lo que permitirá
identificar las necesidades y con esto crear los modelos que
satisfagan la necesidades del cliente, tanto para el cliente interno
como externo, apoyados en elementos como Software, Hardware,
bases de datos y con esto trabajar eficientemente. Es importante
definir una estructura en un lenguaje que permita almacenar los
datos y así mismo que sean recuperables.
 La importancia del sistema de información empresarial para
automatizar los procesos operativos y su evolución hacia
fuentes importantes de información. Esto sirve de base de apoyo
a los niveles medio y alto gerenciales para la toma de decisiones.
Finalmente, es útil como una herramienta para obtener ventajas
competitivas mediante su implantación y uso apoyando el máximo
nivel de la organización. También sirve para adquirir el
conocimiento sobre el desarrollo de los sistemas mediante los
diferentes tipos de desarrollo de sistemas de información.

27.  Sirve como base para la creación del modelo de datos físico.
 Los modelos de datos lógicos pueden ser simples o compuestos,
dependiendo de la naturaleza de la información y la estructura de datos de
origen disponible.
 La finalidad del análisis de flujo de datos es seguir el flujo de datos por todos
los procesos involucrados en el sistema en el sistema. Los datos entran, son
procesados, almacenados, recuperados, utilizados, cambiados y presentados
como salidas
 Los sistemas de información en las organizaciones, han sido de gran
importancia mediante su utilización para automatizar los procesos operativos
y su evolución hacia fuentes primordiales de información que sirven de base
para la toma de decisiones como apoyo a los niveles medio y alto
gerenciales, para finalmente convertirse en herramientas para obtener
ventajas competitivas mediante su implantación y uso apoyando el máximo
nivel de la organización.

28.  Wkipedia, Modelo de datos, 2013,
https://es.wikipedia.org/wiki/Modelo_de_datos
 Modelos de Datos y Procesos. SlideShare, 2012,
https://es.slideshare.net/lissetsuarez/modelos-de-datos-y-procesos
 Diseño de Bases de Datos, Informática Aplicada,
https://irfeyal.wordpress.com/bases-de-datos/modelamiento-de-bdd/
 Análisis y diseños de sistemas de información,
http://www.monografias.com/trabajos55/analisis-sistemas-
informacion/analisis-sistemas-informacion2.shtml
 Universidad de Nariño, Facultad de ingeniería, Análisis de la cadena de
valor, 2015
 Diseño conceptual, Diseño de bases de datos, departamento de Ciencias de
la computación, Universidad de Granada (pág.1-48 meses)
BIBLIOGRAFÍA

29.  Whitten Bentley. System Analysis and Design Methods 7th. McGraw Hill.
2007
 (DAMA-DMBOK) The DAMA Guide to the Data Management Body of
Knowledge Spanish,
https://books.google.com.co/books?isbn=1634620119
 Diseñando el modelo de datos lógico,
http://certificacionmicrostrategy.blogspot.com.co/2016/01/disenando-el-
modelo-de-datos-logico.html
 Concepción de sistemas de información, Sistemas de información,
https://www.fing.edu.uy/inco/grupos/csi/wiki/webspace/index.php/Sistemas_
de_Informaci%C3%B3n
 Yair KENDALL&KENDALL. Análisis y diseño de sistemas. Sexta edición.
Pearson. Prentice may. Sesta edición. 2005

30. ¡ Gracias !