Fuentes de datos
•Descargar como PPTX, PDF•
0 recomendaciones•111 vistas
El documento describe diferentes tipos de bases de datos, incluyendo bases de datos relacionales, las cuales siguen el modelo relacional más utilizado actualmente; bases de datos multidimensionales que se usan para aplicaciones específicas como cubos de datos; y bases de datos transaccionales que controlan transacciones para mantener la seguridad y consistencia de los datos. También discute cómo evaluar los resultados de manera objetiva usando criterios estadísticos o subjetiva desde la perspectiva del usuario.
Denunciar
Compartir
Denunciar
Compartir
Recomendados
Análisis y minería de datos
El documento habla sobre el análisis y minería de datos. Explica que las empresas usan cada vez más datos en línea para tomar mejores decisiones comerciales. También describe herramientas para el análisis de datos que permiten ver los datos de diferentes formas y realizar cálculos previos para responder rápidamente a consultas. Además, explica sistemas de ayuda a la toma de decisiones y los retos de almacenar y recuperar grandes cantidades de datos de múltiples orígenes para adoptar decisiones empresariales.
Metodos datos
Un modelo de datos describe contenedores de datos y los métodos para almacenar y recuperar información de ellos. Los modelos de datos son abstracciones, no cosas físicas, que permiten implementar sistemas eficientes de bases de datos utilizando algoritmos y conceptos matemáticos. Las bases de datos pueden almacenar información sobre personas, productos u otras entidades. Los diagramas Entidad-Relación (E-R) representan la realidad a través de un esquema gráfico que utiliza entidades (objetos identificados), atributos (caracter
Dwh
Este documento describe varias tecnologías relacionadas con la administración y análisis de datos. Explica que Data Warehousing consolida datos de múltiples fuentes y que Data Mining extrae conocimiento útil de bases de datos. También describe que OLAP provee análisis multidimensional de datos, que ETL mueve y limpia datos entre sistemas, y que Balanced Scorecard traduce la estrategia de una organización en objetivos e indicadores clave.
Analisis services
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.
Fundamentos de la gestión de datos
Este documento presenta varias definiciones de sistema de información. Un sistema de información se define como un conjunto de herramientas que almacenan conocimiento de negocio y datos. También se define como un medio para registrar, almacenar y diseminar expresiones lingüísticas y extraer conclusiones. Otra definición es cualquier sistema manual o automatizado que procesa, transmite y disemina datos para los usuarios.
Presentacion reliasoft-reno-mikel-y-pachi
RENO es una herramienta de simulación de eventos aleatorios que puede ser utilizada para realizar análisis de riesgos y seguridad. Usa diagramas de flujo para crear escenarios y simulaciones que permiten modelar sistemas físicos, financieros y organizacionales de forma gráfica. La integración con la Plataforma Synthesis permite almacenar los análisis en un banco de datos central que soporta el acceso simultáneo de varios usuarios.
Unidad iii data warehouse
OLAP es una tecnología analítica que crea nueva información a partir de datos existentes en un almacén de datos. Presenta una visión multidimensional lógica de los datos almacenados y ofrece opciones de modelado analítico e interrogación interactiva de los datos a través de múltiples dimensiones para crear resúmenes y jerarquías. Responde rápidamente a consultas para permitir un análisis en tiempo real sin desactualización de la información.
Sistemas computacionales
El documento habla sobre el valor de la información, las bases de datos, los diagramas de flujo y la recuperación de información. Explica que la información valiosa es exacta, completa, flexible y confiable. Define una base de datos como un conjunto de datos relacionados y explica que los diagramas de flujo muestran los pasos para resolver problemas o realizar tareas mediante símbolos estandarizados. Finalmente, señala que la recuperación de información implica técnicas para recuperar archivos perdidos o eliminados, aunque no se puede recuperar
Recomendados
Análisis y minería de datos
El documento habla sobre el análisis y minería de datos. Explica que las empresas usan cada vez más datos en línea para tomar mejores decisiones comerciales. También describe herramientas para el análisis de datos que permiten ver los datos de diferentes formas y realizar cálculos previos para responder rápidamente a consultas. Además, explica sistemas de ayuda a la toma de decisiones y los retos de almacenar y recuperar grandes cantidades de datos de múltiples orígenes para adoptar decisiones empresariales.
Metodos datos
Un modelo de datos describe contenedores de datos y los métodos para almacenar y recuperar información de ellos. Los modelos de datos son abstracciones, no cosas físicas, que permiten implementar sistemas eficientes de bases de datos utilizando algoritmos y conceptos matemáticos. Las bases de datos pueden almacenar información sobre personas, productos u otras entidades. Los diagramas Entidad-Relación (E-R) representan la realidad a través de un esquema gráfico que utiliza entidades (objetos identificados), atributos (caracter
Dwh
Este documento describe varias tecnologías relacionadas con la administración y análisis de datos. Explica que Data Warehousing consolida datos de múltiples fuentes y que Data Mining extrae conocimiento útil de bases de datos. También describe que OLAP provee análisis multidimensional de datos, que ETL mueve y limpia datos entre sistemas, y que Balanced Scorecard traduce la estrategia de una organización en objetivos e indicadores clave.
Analisis services
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.
Fundamentos de la gestión de datos
Este documento presenta varias definiciones de sistema de información. Un sistema de información se define como un conjunto de herramientas que almacenan conocimiento de negocio y datos. También se define como un medio para registrar, almacenar y diseminar expresiones lingüísticas y extraer conclusiones. Otra definición es cualquier sistema manual o automatizado que procesa, transmite y disemina datos para los usuarios.
Presentacion reliasoft-reno-mikel-y-pachi
RENO es una herramienta de simulación de eventos aleatorios que puede ser utilizada para realizar análisis de riesgos y seguridad. Usa diagramas de flujo para crear escenarios y simulaciones que permiten modelar sistemas físicos, financieros y organizacionales de forma gráfica. La integración con la Plataforma Synthesis permite almacenar los análisis en un banco de datos central que soporta el acceso simultáneo de varios usuarios.
Unidad iii data warehouse
OLAP es una tecnología analítica que crea nueva información a partir de datos existentes en un almacén de datos. Presenta una visión multidimensional lógica de los datos almacenados y ofrece opciones de modelado analítico e interrogación interactiva de los datos a través de múltiples dimensiones para crear resúmenes y jerarquías. Responde rápidamente a consultas para permitir un análisis en tiempo real sin desactualización de la información.
Sistemas computacionales
El documento habla sobre el valor de la información, las bases de datos, los diagramas de flujo y la recuperación de información. Explica que la información valiosa es exacta, completa, flexible y confiable. Define una base de datos como un conjunto de datos relacionados y explica que los diagramas de flujo muestran los pasos para resolver problemas o realizar tareas mediante símbolos estandarizados. Finalmente, señala que la recuperación de información implica técnicas para recuperar archivos perdidos o eliminados, aunque no se puede recuperar
Multidimencionalidad
La multidimensionalidad involucra varios aspectos de un problema u objeto. Un almacén de datos (DW) es una base de datos que almacena datos históricos y actuales de múltiples fuentes para su análisis e informes. Los DW integran datos desde sistemas operativos y pueden incluir una etapa de transformación de datos antes del almacenamiento. Un mercado de datos es un pequeño DW enfocado en un área específica.
Caracteristicas del sistema oltp
El documento describe las características de los sistemas OLTP y los data warehouses. Los sistemas OLTP procesan transacciones en tiempo real y contienen estructuras de datos optimizadas para entradas y modificaciones, mientras que los data warehouses integran datos de sistemas heterogéneos, organizan los datos en grupos orientados a objetos no volátiles y los almacenan en estructuras optimizadas para consultas. Los esquemas en estrella proporcionan estructuras de informes fáciles de usar con tablas de hechos numéricas y
Introducción a bases de datos
El documento habla sobre los sistemas de gestión de bases de datos. Explica que un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) permite almacenar, modificar y extraer información de una base de datos y provee herramientas para agregar, eliminar, modificar y analizar datos. Luego describe dos tipos principales de SGBD - sistemas de gestión de bases de datos y sistemas de gestión documental - y brinda ejemplos como Microsoft Access.
Saula ana rl_1
Un data warehouse es un sistema que permite almacenar y analizar grandes cantidades de datos históricos de una organización de manera integrada con el objetivo de obtener información estratégica y táctica que ayude en la toma de decisiones. Los datos se extraen de diferentes bases de datos operacionales y almacenan en el data warehouse luego de pasar por procesos de transformación y limpieza para eliminar redundancias y facilitar el análisis.
Datos e informacion
Este documento describe los conceptos básicos de datos e información. Explica que los datos pueden ser cuantitativos (contables o medibles) o cualitativos (no contables ni medibles). También describe las operaciones básicas de captura, validación, almacenamiento, recuperación y reproducción de datos, así como los pasos del procesamiento de datos que incluyen entrada, procesamiento, salida y evaluación para generar información significativa a partir de los datos.
Creación de un datamart
Este documento proporciona un manual para crear un datamart utilizando SQL Server 2008 R2. Explica que un datamart es un subconjunto de datos diseñado para ayudar a un área específica a tomar mejores decisiones. Luego describe los pasos para crear un nuevo proyecto de Analysis Services, una fuente de datos, una vista de la fuente de datos, una dimensión de tiempo y generar un esquema para almacenar los datos en la base de datos, completando así la creación del datamart.
Cuestiones de repaso_cap_31_utpl
Este documento presenta preguntas y respuestas sobre conceptos clave relacionados con almacenes de datos. Explica términos como clasificados por temas, integrados y variables en el tiempo. También describe las diferencias entre sistemas OLTP y almacenes de datos, los beneficios y problemas de los almacenes de datos, y los componentes y funciones de un almacén de datos como el gestor de carga y herramientas de acceso para usuarios finales. Además, cubre temas como la gestión de metadatos, tareas de administración,
Merestra tema 7.6
El documento describe un sistema de soporte a las decisiones, el cual permite a los gerentes interactuar con datos y métodos de análisis para recopilar, analizar e interpretar información. Los métodos van desde cálculos simples como razones y gráficas hasta técnicas estadísticas y modelos matemáticos complejos. Los sistemas de información difieren en el grado en que permiten a los gerentes interactuar con los datos.
Base de datos victor
Este documento describe las características principales de las bases de datos, incluyendo los tipos OLTP y OLAP, así como la integridad, seguridad, concurrencia y recuperación. También destaca la importancia de las bases de datos para las organizaciones al permitir el mantenimiento de comunicación con clientes, conocer tendencias de mercado, y generar estrategias de publicidad. Además, introduce el software Microsoft Access como un sistema de gestión de bases de datos incluido en Microsoft Office.
Data mart
El documento describe los servicios y clientes de empresas latinoamericanas que ofrecen la implementación de Data Mart. Estas empresas se especializan en el modelado de Data Warehouse y cubos OLAP, automatización de procesos ETL, consultoría tecnológica y capacitación. Un Data Mart es una base de datos departamental que almacena datos específicos de un área de negocio para su análisis detallado.
Tema 2 parte ii datawarehouse y-datamining 2018
El documento describe la evolución de las herramientas de negocio y toma de decisiones desde la década de 1960 hasta la actualidad. Comenzó con informes por lotes y sistemas de información ejecutiva, luego se desarrollaron herramientas integradas de acceso a datos y análisis. Más recientemente surgieron los almacenes de datos, herramientas OLAP, minería de datos y simulación. Explica las diferencias entre estas herramientas y cómo se relacionan entre sí para apoyar el análisis de datos
Creacion de data mart
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,
Base de Datos
Este documento compara hojas de cálculo y bases de datos. Explica que las hojas de cálculo son herramientas para trabajar con números y realizar cálculos, mientras que las bases de datos son conjuntos de datos utilizados por sistemas de información para administrar y obtener información a partir de los datos de una organización. También describe algunas características clave de las bases de datos como la independencia lógica y física de los datos, la redundancia mínima, el acceso concurrente de múltiples usuarios y la integridad y segur
taller numero 3 bases de datos 2
Este documento describe varios tipos de bases de datos, incluyendo bases de datos relacionales, orientadas a objetos, deductivas, difusas y seguras. También describe los niveles físico, conceptual y de visión de las bases de datos, así como bases de datos paralelas, en tiempo real, en memoria principal, OLAP en memoria y OLTP.
T1 Gestion De Datos
Este documento trata sobre la gestión de datos y sistemas de bases de datos. Explica conceptos como datos, información, sistemas de información y sus funciones básicas. Compara sistemas de ficheros con sistemas de bases de datos, y describe ventajas de estos últimos como reducción de redundancia e inconsistencia. También cubre historia, arquitectura, modelos, lenguajes y componentes de los sistemas de gestión de bases de datos. Por último, resume la Ley de Protección de Datos española en cuanto a obtención y uso de datos
Cristian achury 10 01
Una base de datos es una colección de información organizada que permite a los programas de computadora seleccionar rápidamente los datos necesarios. Las bases de datos tradicionales se organizan por campos, registros y archivos para almacenar diferentes tipos de información como datos de pacientes, inventarios o matrículas escolares. Existen diferentes tipos de bases de datos como OLTP para transacciones en tiempo real y OLAP para análisis de grandes volúmenes de datos.
Base de datos presentar (1)
Una base de datos es un conjunto de datos relacionados almacenados sistemáticamente para su uso futuro. Existen bases de datos estáticas que solo permiten lectura de datos históricos y bases de datos dinámicas que permiten modificar los datos a través de actualizaciones, borrados y adiciones. El uso de bases de datos ofrece ventajas como independencia de datos y tratamiento, coherencia de resultados, eficiencia en almacenamiento y seguridad.
Autoevaluacion 6
Este documento presenta 4 preguntas de autoevaluación sobre características de sistemas de información. La primera pregunta identifica que los datos actuales no son una característica de un almacén de datos. La segunda pregunta señala que un datamart se caracteriza por ser la unidad semántica mínima. La tercera pregunta indica que un sistema de información geográfica no es un sistema de soporte a decisiones. La cuarta pregunta establece que un sistema de información opera sobre una colección estructurada de datos.
Data mart
Un datamart es una base de datos especializada para un departamento o área de negocio específica que ofrece acceso más rápido a información relevante que un data warehouse. Existen diferentes modelos para crear datamarts, como el modelo top-down que se basa en un data warehouse existente o el modelo bottom-up que integra múltiples datamarts en un data warehouse central. Los datamarts permiten implementar estructuras de almacenamiento de datos adaptadas a las necesidades de análisis de información de cada departamento.
Data mart
El documento describe un data mart, que es una base de datos departamental especializada en almacenar datos de un área específica de negocio. Un data mart puede alimentarse desde un data warehouse o integrar múltiples fuentes de información. Los data marts tienen características como ser poblados por usuarios finales, actualizarse constantemente, contener información detallada y orientarse a un tema en particular. Entre los beneficios se incluyen acelerar consultas, estructurar datos para su acceso y segmentar datos en diferentes plataformas hardware. El documento también
Base de datos
El documento describe brevemente la historia y propósito de las bases de datos. Explica que las bases de datos se crearon para almacenar grandes cantidades de información de forma rápida y fiable para que las empresas puedan acceder a ella fácilmente. También define una base de datos como una colección de datos interrelacionados y almacenados sin redundancias innecesarias que sirven a las aplicaciones.
Procesamiento de datos.
El documento describe los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo que una base de datos es un sistema formado por un conjunto de datos almacenados que permiten el acceso directo a ellos y programas que manipulan los datos. Las bases de datos se componen de tablas con filas y columnas para almacenar la información de cada elemento guardado. Los datos son representaciones simbólicas que no tienen sentido por sí mismos pero que pueden usarse para cálculos o toma de decisiones cuando son procesados.
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
Multidimencionalidad
La multidimensionalidad involucra varios aspectos de un problema u objeto. Un almacén de datos (DW) es una base de datos que almacena datos históricos y actuales de múltiples fuentes para su análisis e informes. Los DW integran datos desde sistemas operativos y pueden incluir una etapa de transformación de datos antes del almacenamiento. Un mercado de datos es un pequeño DW enfocado en un área específica.
Caracteristicas del sistema oltp
El documento describe las características de los sistemas OLTP y los data warehouses. Los sistemas OLTP procesan transacciones en tiempo real y contienen estructuras de datos optimizadas para entradas y modificaciones, mientras que los data warehouses integran datos de sistemas heterogéneos, organizan los datos en grupos orientados a objetos no volátiles y los almacenan en estructuras optimizadas para consultas. Los esquemas en estrella proporcionan estructuras de informes fáciles de usar con tablas de hechos numéricas y
Introducción a bases de datos
El documento habla sobre los sistemas de gestión de bases de datos. Explica que un sistema de gestión de bases de datos (SGBD) permite almacenar, modificar y extraer información de una base de datos y provee herramientas para agregar, eliminar, modificar y analizar datos. Luego describe dos tipos principales de SGBD - sistemas de gestión de bases de datos y sistemas de gestión documental - y brinda ejemplos como Microsoft Access.
Saula ana rl_1
Un data warehouse es un sistema que permite almacenar y analizar grandes cantidades de datos históricos de una organización de manera integrada con el objetivo de obtener información estratégica y táctica que ayude en la toma de decisiones. Los datos se extraen de diferentes bases de datos operacionales y almacenan en el data warehouse luego de pasar por procesos de transformación y limpieza para eliminar redundancias y facilitar el análisis.
Datos e informacion
Este documento describe los conceptos básicos de datos e información. Explica que los datos pueden ser cuantitativos (contables o medibles) o cualitativos (no contables ni medibles). También describe las operaciones básicas de captura, validación, almacenamiento, recuperación y reproducción de datos, así como los pasos del procesamiento de datos que incluyen entrada, procesamiento, salida y evaluación para generar información significativa a partir de los datos.
Creación de un datamart
Este documento proporciona un manual para crear un datamart utilizando SQL Server 2008 R2. Explica que un datamart es un subconjunto de datos diseñado para ayudar a un área específica a tomar mejores decisiones. Luego describe los pasos para crear un nuevo proyecto de Analysis Services, una fuente de datos, una vista de la fuente de datos, una dimensión de tiempo y generar un esquema para almacenar los datos en la base de datos, completando así la creación del datamart.
Cuestiones de repaso_cap_31_utpl
Este documento presenta preguntas y respuestas sobre conceptos clave relacionados con almacenes de datos. Explica términos como clasificados por temas, integrados y variables en el tiempo. También describe las diferencias entre sistemas OLTP y almacenes de datos, los beneficios y problemas de los almacenes de datos, y los componentes y funciones de un almacén de datos como el gestor de carga y herramientas de acceso para usuarios finales. Además, cubre temas como la gestión de metadatos, tareas de administración,
Merestra tema 7.6
El documento describe un sistema de soporte a las decisiones, el cual permite a los gerentes interactuar con datos y métodos de análisis para recopilar, analizar e interpretar información. Los métodos van desde cálculos simples como razones y gráficas hasta técnicas estadísticas y modelos matemáticos complejos. Los sistemas de información difieren en el grado en que permiten a los gerentes interactuar con los datos.
Base de datos victor
Este documento describe las características principales de las bases de datos, incluyendo los tipos OLTP y OLAP, así como la integridad, seguridad, concurrencia y recuperación. También destaca la importancia de las bases de datos para las organizaciones al permitir el mantenimiento de comunicación con clientes, conocer tendencias de mercado, y generar estrategias de publicidad. Además, introduce el software Microsoft Access como un sistema de gestión de bases de datos incluido en Microsoft Office.
Data mart
El documento describe los servicios y clientes de empresas latinoamericanas que ofrecen la implementación de Data Mart. Estas empresas se especializan en el modelado de Data Warehouse y cubos OLAP, automatización de procesos ETL, consultoría tecnológica y capacitación. Un Data Mart es una base de datos departamental que almacena datos específicos de un área de negocio para su análisis detallado.
Tema 2 parte ii datawarehouse y-datamining 2018
El documento describe la evolución de las herramientas de negocio y toma de decisiones desde la década de 1960 hasta la actualidad. Comenzó con informes por lotes y sistemas de información ejecutiva, luego se desarrollaron herramientas integradas de acceso a datos y análisis. Más recientemente surgieron los almacenes de datos, herramientas OLAP, minería de datos y simulación. Explica las diferencias entre estas herramientas y cómo se relacionan entre sí para apoyar el análisis de datos
Creacion de data mart
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,
Base de Datos
Este documento compara hojas de cálculo y bases de datos. Explica que las hojas de cálculo son herramientas para trabajar con números y realizar cálculos, mientras que las bases de datos son conjuntos de datos utilizados por sistemas de información para administrar y obtener información a partir de los datos de una organización. También describe algunas características clave de las bases de datos como la independencia lógica y física de los datos, la redundancia mínima, el acceso concurrente de múltiples usuarios y la integridad y segur
taller numero 3 bases de datos 2
Este documento describe varios tipos de bases de datos, incluyendo bases de datos relacionales, orientadas a objetos, deductivas, difusas y seguras. También describe los niveles físico, conceptual y de visión de las bases de datos, así como bases de datos paralelas, en tiempo real, en memoria principal, OLAP en memoria y OLTP.
T1 Gestion De Datos
Este documento trata sobre la gestión de datos y sistemas de bases de datos. Explica conceptos como datos, información, sistemas de información y sus funciones básicas. Compara sistemas de ficheros con sistemas de bases de datos, y describe ventajas de estos últimos como reducción de redundancia e inconsistencia. También cubre historia, arquitectura, modelos, lenguajes y componentes de los sistemas de gestión de bases de datos. Por último, resume la Ley de Protección de Datos española en cuanto a obtención y uso de datos
Cristian achury 10 01
Una base de datos es una colección de información organizada que permite a los programas de computadora seleccionar rápidamente los datos necesarios. Las bases de datos tradicionales se organizan por campos, registros y archivos para almacenar diferentes tipos de información como datos de pacientes, inventarios o matrículas escolares. Existen diferentes tipos de bases de datos como OLTP para transacciones en tiempo real y OLAP para análisis de grandes volúmenes de datos.
Base de datos presentar (1)
Una base de datos es un conjunto de datos relacionados almacenados sistemáticamente para su uso futuro. Existen bases de datos estáticas que solo permiten lectura de datos históricos y bases de datos dinámicas que permiten modificar los datos a través de actualizaciones, borrados y adiciones. El uso de bases de datos ofrece ventajas como independencia de datos y tratamiento, coherencia de resultados, eficiencia en almacenamiento y seguridad.
Autoevaluacion 6
Este documento presenta 4 preguntas de autoevaluación sobre características de sistemas de información. La primera pregunta identifica que los datos actuales no son una característica de un almacén de datos. La segunda pregunta señala que un datamart se caracteriza por ser la unidad semántica mínima. La tercera pregunta indica que un sistema de información geográfica no es un sistema de soporte a decisiones. La cuarta pregunta establece que un sistema de información opera sobre una colección estructurada de datos.
Data mart
Un datamart es una base de datos especializada para un departamento o área de negocio específica que ofrece acceso más rápido a información relevante que un data warehouse. Existen diferentes modelos para crear datamarts, como el modelo top-down que se basa en un data warehouse existente o el modelo bottom-up que integra múltiples datamarts en un data warehouse central. Los datamarts permiten implementar estructuras de almacenamiento de datos adaptadas a las necesidades de análisis de información de cada departamento.
Data mart
El documento describe un data mart, que es una base de datos departamental especializada en almacenar datos de un área específica de negocio. Un data mart puede alimentarse desde un data warehouse o integrar múltiples fuentes de información. Los data marts tienen características como ser poblados por usuarios finales, actualizarse constantemente, contener información detallada y orientarse a un tema en particular. Entre los beneficios se incluyen acelerar consultas, estructurar datos para su acceso y segmentar datos en diferentes plataformas hardware. El documento también
La actualidad más candente (20)
Similar a Fuentes de datos
Base de datos
El documento describe brevemente la historia y propósito de las bases de datos. Explica que las bases de datos se crearon para almacenar grandes cantidades de información de forma rápida y fiable para que las empresas puedan acceder a ella fácilmente. También define una base de datos como una colección de datos interrelacionados y almacenados sin redundancias innecesarias que sirven a las aplicaciones.
Procesamiento de datos.
El documento describe los conceptos básicos de las bases de datos, incluyendo que una base de datos es un sistema formado por un conjunto de datos almacenados que permiten el acceso directo a ellos y programas que manipulan los datos. Las bases de datos se componen de tablas con filas y columnas para almacenar la información de cada elemento guardado. Los datos son representaciones simbólicas que no tienen sentido por sí mismos pero que pueden usarse para cálculos o toma de decisiones cuando son procesados.
Big data presentación
Este documento proporciona una introducción al concepto de Big Data. Explica que Big Data se refiere a grandes conjuntos de datos que son difíciles de procesar con herramientas de bases de datos convencionales. Describe las tres características clave de Big Data: volumen, velocidad y variedad. Además, introduce algunas tecnologías clave como MapReduce y bases de datos NoSQL. Finalmente, explica brevemente el procesamiento de lenguaje natural como una aplicación de Big Data.
Data warehouse
Un datawarehouse es una base de datos corporativa que integra y depura información de múltiples fuentes para permitir su análisis desde diferentes perspectivas y con alta velocidad. Proporciona una herramienta para la toma de decisiones en cualquier área funcional del negocio. Almacena la información de forma histórica, integrada y no volátil para facilitar consultas y análisis.
Unidad 5 mercadotecnia
Este documento presenta una introducción a los conceptos clave de la inteligencia de negocios, incluyendo definiciones de inteligencia de negocios, sistemas de soporte a la decisión, almacenes de datos, y tableros de control. Explica que la inteligencia de negocios permite analizar y transformar datos en información estructurada para apoyar la toma de decisiones empresariales. También describe los sistemas de soporte a la decisión como herramientas interactivas para el análisis de datos, y los almacenes de datos
Manual Analysis Services
El documento habla sobre Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services. Explica que Analysis Services proporciona funcionalidades de procesamiento analítico en línea (OLAP) y minería de datos. Describe los conceptos clave de OLAP, incluyendo almacenes de datos, procesamiento OLAP, y las diferencias entre OLTP y OLAP. También cubre objetos clave de Analysis Services como cubos, dimensiones y estructuras de minería de datos.
DATAWAREHOUSE, importancia del almacén de datos
El documento describe la importancia de los almacenes de datos (data warehouses) para almacenar y acceder a datos de forma estructurada para soportar la toma de decisiones. Explica que los data warehouses integran datos de toda la organización de forma no volátil y variante en el tiempo para generar informes. También define la inteligencia de negocios como el proceso de transformar datos primarios en información útil mediante el uso de tecnologías de data warehouses.
business intelligence.pptx
Business Intelligence (BI) refers to the procedural and technical infrastructure that collects, stores, and analyzes the data produced by a company’s activities. BI is a broad term that encompasses data mining, process analysis, performance benchmarking, and descriptive analytics. BI parses all the data generated by a business and presents easy-to-digest reports, performance measures, and trends that inform management decisions.
Almacén de datos
El documento describe un almacén de datos. Un almacén de datos es una colección de datos orientada a una organización que ayuda en la toma de decisiones. Contiene datos integrados de toda la organización almacenados de forma no volátil y variable en el tiempo. Los almacenes de datos contienen grandes cantidades de información subdividida en unidades lógicas más pequeñas según el subsistema del que procedan.
S15 bi v1-1
El documento habla sobre sistemas de información gerencial y business intelligence. Explica conceptos como datawarehouse, OLAP, OLTP y data mining. También cubre elementos clave para construir un sistema de apoyo para la toma de decisiones como entender el modelo de negocio y priorizar la capacidad de entrega, así como factores a considerar para construir un almacén de datos como definir las fuentes de información y los modelos de datos.
Data Warehouse
El documento habla sobre data warehousing y business intelligence. Explica que el data warehousing permite almacenar y resumir datos transaccionales para facilitar el análisis gerencial. Describe los componentes clave como las fuentes de datos, herramientas ETL para limpieza y carga de datos, y herramientas de análisis como OLAP y data mining. También cubre temas como el modelado dimensional, métricas, dimensiones y jerarquías.
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...Luis Fernando Aguas Bucheli
Este documento describe las aplicaciones difusas y el concepto de data warehouse. Introduce los primeros sistemas de información basados en aplicaciones que generaban ficheros y bases de datos heterogéneas, lo que dificultaba la integración de datos. Luego explica el surgimiento del concepto de data warehouse para integrar los datos de las aplicaciones existentes y así poder usarlos para la gestión. Finalmente, define los componentes clave de un data warehouse como el proceso ETL y los modelos de datos relacional y multidimensional.Base de datos
Este documento describe las bases de datos, incluyendo su definición, tipos, componentes, sistemas de gestión, arquitectura y ventajas. Explica que una base de datos es un conjunto de datos almacenados sistemáticamente y accesibles para su uso posterior. Describe los diferentes tipos de bases de datos y sus características. También explica los sistemas de gestión de bases de datos, su arquitectura, funciones y ventajas de utilizarlos.
Trabajo de sistemas tarea 4
Este documento presenta una introducción a los conceptos de Business Intelligence y Data Warehouse. Describe las definiciones de BI, ERP, ETL, interfaces web e interfaz cliente-servidor. Explica los modelos de datos ER, UML y orientado a objetos. Detalla las etapas de diseño de un Data Warehouse incluyendo origen, integración, almacén de datos, adaptación y cliente. Finalmente, describe el modelo de estrella.
Trabajo de sistemas tarea 4[1]
Este documento presenta una introducción a los conceptos de Business Intelligence y Data Warehouse. Describe las definiciones de BI, ERP, ETL, interfaces web e interfaz cliente-servidor. Explica los modelos de datos ER, UML y orientado a objetos. Detalla las etapas de diseño de un Data Warehouse incluyendo origen, integración, almacén de datos, adaptación y cliente. Finalmente, describe el modelo en estrella.
Tipos de bases de datos
Este documento describe los diferentes tipos de bases de datos, incluyendo bases de datos de texto completo, bibliográficas, dinámicas, estáticas, jerárquicas, relacionales, en red, multidimensionales, orientadas a objetos, estadísticas, transaccionales y documentales. También menciona bases de datos como Access, SQL Server, MySQL, Postgre SQL y sus características.
Arquitectura datosempresariales
Arquitectura datosempresariales Arquitectura datosempresariales Arquitectura datosempresariales Arquitectura datosempresariales
Topicos de ingeneria_de_sistema_sii_calzada1
El documento describe la arquitectura orientada a servicios. Define las capas de software en SOA como aplicaciones básicas, de exposición de funcionalidades, de integración de servicios y de composición de procesos. Además, explica que la arquitectura orientada a servicios permite crear sistemas altamente escalables que reflejen los requisitos del negocio y faciliten la interacción entre sistemas.
Trabajo sesion en linea semana 1
El documento habla sobre generalidades de las bases de datos y sus sistemas de gestión. Explica que las bases de datos almacenan datos de forma estructurada y relacionada según un modelo, y que pueden usarse en aplicaciones empresariales y transacciones financieras. También describe los principales modelos de datos y las etapas clave para el diseño de un sistema de gestión de base de datos, como el análisis de requerimientos, diseño conceptual, diseño lógico y diseño físico.
Datawarehouse
El documento describe los conceptos de data warehouse, data mart y sistemas de soporte a la toma de decisiones. Un data warehouse es un conjunto integrado de bases de datos diseñado para apoyar la toma de decisiones, mientras que un data mart es una versión especializada de un data warehouse que se enfoca en un área específica de negocio. Los sistemas de soporte a la toma de decisiones utilizan datos de los data warehouses y data marts para ayudar a los gerentes a tomar decisiones mejor informadas.
Similar a Fuentes de datos (20)
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Aplicaciones DIfusas: Limpieza de datos, resolución de entidades, integración...
Más de María Inés Cahuana Lázaro
Animatic
El animatic es una herramienta audiovisual que permite dar movimiento a imágenes estáticas como las del storyboard para aclarar ideas del producto final antes del rodaje. Se sincronizan imágenes, voces, efectos de sonido y diálogos para detectar errores y reducir costos. Sirve para realizar ensayos, dar vida a los storyboards e implementar el sonido, mejorar planos y detectar incongruencias en los guiones.
El consumidor ecologico
El documento describe al consumidor ecológico y lo que busca. Un consumidor ecológico compra de forma consciente y sostenible, preocupado por el impacto ambiental. Busca productos verdes fabricados de forma sostenible sin contaminación ni elementos tóxicos. A veces se siente confundido por etiquetas engañosas, por lo que aprende a identificar términos como biodegradable. Finalmente, busca productos ecológicos obtenidos sin químicos que sean saludables y respeten el medio ambiente.
Platon el banquete
Este documento presenta un resumen del diálogo platónico El Banquete. Narra cómo Apolodoro relata a un amigo la conversación que tuvo lugar en la casa de Agatón, en la que participaron Sócrates, Alcibíades y otros. La conversación versó sobre el amor. Se describe cómo Sócrates llega a la casa de Agatón y cómo comienza el banquete, con Pausanias proponiendo beber con moderación.
Cinemática Directa e Inversa de un robot de 3 Grados de Libertad
Este documento describe la cinemática directa e inversa de un robot de 3 grados de libertad utilizando el método de Denavit-Hartenberg. Explica cómo aplicar los parámetros de Denavit-Hartenberg para determinar la posición y orientación de cada eslabón y calcular la matriz de transformación que relaciona la posición del efector final con el marco de referencia fijo. También describe cómo resolver la cinemática inversa para determinar los valores de las articulaciones necesarios para que el efector alcance una posición y orientación dadas.
Marca País de Perú
La creación de la Marca Perú ha tenido un impacto positivo en las inversiones y exportaciones del país. Actualmente, el Perú se promociona a nivel mundial por su cultura, costumbres y oportunidades de inversión, lo que ha atraído más turistas e interés de empresas extranjeras. La Marca Perú también ha ayudado a elevar la proyección internacional de los productos y servicios peruanos al promocionar su calidad.
AUDITORÍA DE REDES
La auditoría de redes tiene como objetivo evaluar la seguridad y eficiencia de una red informática mediante la identificación de vulnerabilidades. El proceso incluye un análisis de vulnerabilidades, el parchado de brechas de seguridad y la creación de un plan de contingencia. Las auditorías pueden considerar diferentes aspectos como el tipo de red (cableada o inalámbrica), ámbito (interno o externo) y enfoque (técnico o de cumplimiento). Se revisan elementos funcionales como configuraciones, accesos y tráfico,
Mas alla de google
Este documento describe diferentes tipos de motores de búsqueda y metabuscadores para encontrar información en revistas, libros y bases de datos. Explica que Google, Google Scholar y Google Books permiten buscar en la web, artículos académicos y libros, respectivamente, pero no siempre muestran el texto completo si requiere autenticación o es de pago. También describe búsquedas federadas como Metalib y los metabuscadores del SB, que permiten buscar simultáneamente en múltiples bases de datos suscritas y de acceso abierto.
Proyecto Innovate mc donald
El documento describe el proyecto "Innovate" de McDonald's, el cual tenía como objetivo crear una red digital global para conectar todas sus operaciones en tiempo real. El proyecto fracasó y costó $1 mil millones antes de empezar debido a gastos excesivos, problemas de software y la dificultad de controlar más de 30 mil restaurantes. A pesar de probar prototipos en Canadá y Francia, el proyecto resultó en pérdidas de $170 millones.
bases de datos ayer y hoy
El documento describe varios conceptos clave relacionados con bases de datos. Explica que una base de datos es un contenedor que permite almacenar información de forma ordenada con diferentes propósitos. También describe diferentes tipos de bases de datos como OLTP, OLAP y jerárquicas. Finalmente, explica algunas tecnologías como HADR, PureScale e IWA que permiten mejorar el rendimiento y escalabilidad de grandes bases de datos.
Teoría de autómatas
breve explicación introductoria a la teoría de autómatas, además de conceptos básicos como el albabeto
Elaboración de prototipos
Este documento describe los prototipos y su importancia en el desarrollo de proyectos. Define un prototipo como el primer dispositivo desarrollado de algo que sirve como modelo para fabricación. Explica que los prototipos ayudan a obtener requisitos, validar el diseño con usuarios, y reducir costos. Además, ofrece consejos para crear prototipos simples de baja fidelidad como dibujos y prototipos de mago de Oz que simulan interactividad para obtener retroalimentación temprana de usuarios.
Filosofos cenando++
Este documento describe el problema clásico de los filósofos cenando en el que cinco filósofos comparten dos palillos cada uno para comer fideos. Explica que sólo pueden comer cuando tienen los dos palillos y analiza varias propuestas para resolver los problemas de exclusión mutua e interbloqueo que surgen, incluyendo el uso de colas de palillos y la resolución de conflictos mediante tiempos de espera aleatorios.
Presentacion data mining (mineria de datos)- base de datos
Este documento trata sobre minería de datos. La minería de datos es el proceso de descubrir patrones en grandes volúmenes de datos. Utiliza métodos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. Algunas técnicas comunes de minería de datos son la clasificación, regresión, agrupamiento y reglas de asociación. La minería de datos se aplica en diversos campos como finanzas, mercadeo, salud y educación.
desarrollo ágil-ingenieria de softwaare
Este documento resume el capítulo 4 sobre desarrollo ágil. Explica que los enfoques ágiles intentan superar las debilidades del desarrollo de software convencional a través de entregas tempranas y continua satisfacción del cliente. Luego describe varios modelos ágiles como Programación Extrema (XP), Scrum y Desarrollo Adaptativo de Software, destacando sus principios iterativos, colaborativos y enfocados en la entrega de valor.
Ingeniería de software modelo incremental
El documento describe el modelo incremental de desarrollo de software. Este modelo, propuesto por Mills en 1980, combina elementos del modelo lineal secuencial con la construcción de prototipos. El modelo incremental entrega el software en incrementos pequeños pero utilizables, comenzando generalmente con un núcleo esencial y luego agregando nuevas funciones y características a medida que se recibe retroalimentación de los usuarios. Cada incremento se construye sobre el anterior, lo que permite entregar valor a los usuarios de forma continua y acomodar cambios de forma más sen
Modelos de proceso evolutivos – prototipos
Breve explicación de los modelos de procesos evolutivos y por prototipos, ventajas, desventajas y conclusiones
Principios de domótica
Este documento presenta los principios básicos de la domótica y describe un proyecto de automatización de luces en una casa utilizando un puerto DB25, un circuito y programación en lenguaje ensamblador. Explica conceptos como los diferentes niveles de lenguajes de programación, el funcionamiento del puerto DB25 y macros utilizadas para encender y apagar las luces. Finalmente, concluye que la automatización de hogares ya no es ciencia ficción sino una realidad utilizada para seguridad y tendencias de moda.
Administración de memoria el linux
El documento describe los conceptos fundamentales de la administración de memoria en Linux. La memoria virtual permite que un sistema parezca tener más memoria de la que realmente tiene físicamente mediante el uso de estrategias como el mapeo en memoria y la protección de espacios de direcciones para cada proceso. El subsistema de administración de memoria de Linux implementa estos conceptos para gestionar de forma eficiente la memoria entre los procesos.
Más de María Inés Cahuana Lázaro (18)
Cinemática Directa e Inversa de un robot de 3 Grados de Libertad
Cinemática Directa e Inversa de un robot de 3 Grados de Libertad
Presentacion data mining (mineria de datos)- base de datos
Presentacion data mining (mineria de datos)- base de datos
Último
Focos SSO Fin de Semana del 31 MAYO A al 02 de JUNIO de 2024.pdf
focos de seguridad de fin de semana de lundin miningg
ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado...
Un ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado para mover principalmente personas entre diferentes niveles de un edificio o estructura. Cuando está destinado a trasladar objetos grandes o pesados, se le llama también montacargas.
Graficas de Control, problemas resueltos, minitab
Graficas de Control, tipos, problemas resueltos, etc
1. Introduccion a las excavaciones subterraneas (1).pdf
Cuando las excavaciones subterráneas son desarrolladas de manera artesanal, se conceptúa a la excavación como el “ que es una labor efectuada con la mínima sección posible de excavación, para permitir el tránsito del hombre o de
cémilas para realizar la extracción del material desde el
frontón hasta la superficie
Cuando las excavaciones se ejecutan controlando la sección de excavación, de manera que se disturbe lo menos posible la
roca circundante considerando la vida útil que se debe dar a la roca, es cuando aparece el
concepto de “ que abarca,
globalmente, al proceso de excavación, control de la periferia, sostenimiento, revestimiento y consolidación de la excavación
Clase de termodinamica sobre cabios de fase
Calculos y descripcion sobre los cambios de fase de una sustancia
Material magnetismo.pdf material del electromagnetismo con fórmulas
Una pequeña introducción al magnetismo
Infografía operaciones básicas construcción .pdf
Operaciones básicas en el área de la construcción , para todos que desean informarse sobre este tema.
DIAPOSITIVA DE LA NORMA ISO 22000 EXPOSICI�N.pptx
Espero les sirva de mucha ayuda ya que es una presentación sencilla pero muy bonita e interesante..............
Último (20)
Focos SSO Fin de Semana del 31 MAYO A al 02 de JUNIO de 2024.pdf
Focos SSO Fin de Semana del 31 MAYO A al 02 de JUNIO de 2024.pdf
Aletas de transferencia de calor o superficies extendidas dylan.pdf
Aletas de transferencia de calor o superficies extendidas dylan.pdf
ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado...
ascensor o elevador es un sistema de transporte vertical u oblicuo, diseñado...
MECÁNICA DE SUELOS I - Comportamiento suelos granulares
MECÁNICA DE SUELOS I - Comportamiento suelos granulares
1. Introduccion a las excavaciones subterraneas (1).pdf
1. Introduccion a las excavaciones subterraneas (1).pdf
Material magnetismo.pdf material del electromagnetismo con fórmulas
Material magnetismo.pdf material del electromagnetismo con fórmulas
COMPARACION DE PRECIOS TENIENDO COMO REFERENTE LA OSCE
COMPARACION DE PRECIOS TENIENDO COMO REFERENTE LA OSCE
Fuentes de datos
- 2. Bases de datos relacionales Una Base de Datos Relacional, es una base de datos que cumple con el modelo relacional el cual es el modelo más utilizado en la actualidad para implementar bases de datos ya planificadas.
- 3. Bases de datos multidimensionales Estas bases de datos se utilizan para crear aplicaciones muy específicas, por ejemplo para crear cubos estas bases de datos se pueden representar por medio de tablas
- 4. Bases de datos transaccionales Un sistema transaccional debe controlar las transacciones para mantener la seguridad y consistencia de los datos involucrados. Los sistemas transaccionales automatizan tareas operáticas en una organización permitiendo ahorrar en personal.
- 5. Evaluación de resultados Un resultado es interesante si: Es comprensible Es valido con cierto grado de certeza Es potencialmente útil Es novedoso o sirve para validar una hipótesis
- 6. El interés de los resultados se puede evaluar: Objetivamente (criterios estadísticos) Subjetivamente (perspectiva del usuario)