El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos existentes en una organización y facilitar la toma de decisiones. También describe los tres tipos de información (operativa, táctica y estratégica), así como las herramientas y técnicas clave de inteligencia de negocios como los data warehouses, herramientas de análisis multidimensional y minería de datos.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos existentes en una organización y facilitar la toma de decisiones. También describe los tres tipos de información (operativa, táctica y estratégica), así como las herramientas y técnicas clave de inteligencia de negocios como los data warehouses, herramientas de análisis multidimensional y minería de datos.
El documento introduce los conceptos fundamentales de Business Intelligence (BI), incluyendo su definición, historia y evolución, así como conceptos y terminología clave como OLTP, OLAP, almacenamiento de datos, metadatos y más. Explica cómo BI transforma datos en información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
Este documento presenta una introducción a los conceptos clave de Business Intelligence. Explica que BI implica transformar datos de una organización en conocimiento para obtener ventajas competitivas mediante el uso de metodologías y tecnologías de integración de datos. Describe los componentes clave de un sistema BI como el almacén de datos, herramientas ETL y presentación de informes, y explica conceptos como OLTP, OLAP, dimensiones y hechos. También proporciona ejemplos de herramientas BI y cómo pueden aplicarse soluciones BI en diferentes
Un Data Mart es un subconjunto de datos extraídos de un Data Warehouse que se enfoca en proveer información relevante a un área o departamento específico de una organización para apoyar la toma de decisiones. Está compuesto por fuentes de datos transaccionales, procesos ETL, almacenamiento de datos y herramientas de explotación de información como consultas, informes y minería de datos.
El Business Intelligence es el conjunto de métodos y aplicaciones para administrar datos con el fin de tomar mejores decisiones empresariales. Persigue incrementar el rendimiento de la empresa a través de la organización inteligente de sus datos históricos, usualmente almacenados en data warehouses o data marts. Proporciona herramientas de análisis para que los usuarios tengan acceso independiente a la información y apoyo en la toma de decisiones.
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
El documento describe los conceptos fundamentales de la inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de estrategias y herramientas para analizar datos existentes en una organización y facilitar la toma de decisiones. También describe los tres tipos de información (operativa, táctica y estratégica), así como las herramientas y técnicas clave de inteligencia de negocios como los data warehouses, herramientas de análisis multidimensional y minería de datos.
El documento introduce los conceptos fundamentales de Business Intelligence (BI), incluyendo su definición, historia y evolución, así como conceptos y terminología clave como OLTP, OLAP, almacenamiento de datos, metadatos y más. Explica cómo BI transforma datos en información valiosa para la toma de decisiones empresariales.
Este documento presenta una introducción a los conceptos clave de Business Intelligence. Explica que BI implica transformar datos de una organización en conocimiento para obtener ventajas competitivas mediante el uso de metodologías y tecnologías de integración de datos. Describe los componentes clave de un sistema BI como el almacén de datos, herramientas ETL y presentación de informes, y explica conceptos como OLTP, OLAP, dimensiones y hechos. También proporciona ejemplos de herramientas BI y cómo pueden aplicarse soluciones BI en diferentes
Un Data Mart es un subconjunto de datos extraídos de un Data Warehouse que se enfoca en proveer información relevante a un área o departamento específico de una organización para apoyar la toma de decisiones. Está compuesto por fuentes de datos transaccionales, procesos ETL, almacenamiento de datos y herramientas de explotación de información como consultas, informes y minería de datos.
El Business Intelligence es el conjunto de métodos y aplicaciones para administrar datos con el fin de tomar mejores decisiones empresariales. Persigue incrementar el rendimiento de la empresa a través de la organización inteligente de sus datos históricos, usualmente almacenados en data warehouses o data marts. Proporciona herramientas de análisis para que los usuarios tengan acceso independiente a la información y apoyo en la toma de decisiones.
Este documento describe la inteligencia de negocios y su aplicación a diferentes niveles de gestión. Explica herramientas de inteligencia de negocios como Delphos y Matrix que proveen información a niveles estratégico, táctico y operativo. Finalmente concluye que la inteligencia de negocios es vital para empresas que manejan grandes volúmenes de datos dinámicos.
La tecnología de la información ha avanzado rápidamente, permitiendo el desarrollo de herramientas como la inteligencia de negocios (BI). La BI es una herramienta gerencial que facilita la toma de decisiones mediante el análisis de bases de datos, reuniendo toda la información de una empresa en un solo lugar y permitiendo relacionarla de manera histórica para apoyar decisiones rápidas.
La siguiente diapositiva fue elaborada con la intención de brindarle información a la sociedad sobre la importancia que brinda la inteligencia de negocios.
Este documento habla sobre inteligencia de negocios y sus principales componentes. Explica que la inteligencia de negocios ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones más rápidamente mediante el análisis de datos y la generación de información relevante. También describe los principales elementos que contribuyen a la inteligencia de negocios como la tecnología, las personas y la cultura corporativa.
La inteligencia de negocios (BI) es el proceso de analizar datos de una empresa para extraer conocimiento e información. Con herramientas tecnológicas, la BI permite generar informes, pronósticos, análisis multidimensionales y compartir información entre departamentos para mejorar la toma de decisiones. Una solución de BI completa incluye datos almacenados, minería de datos, agentes y aplicaciones de soporte de decisiones.
El documento habla sobre inteligencia de negocios y descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Explica que la inteligencia de negocios usa información de la empresa para tomar mejores decisiones y obtener ventaja competitiva. También describe los componentes clave como almacenes de datos, minería de datos y multidimensionalidad. Finalmente, define el proceso de descubrimiento de conocimiento como uno que identifica patrones útiles en grandes cantidades de datos para generar conocimiento valioso.
El documento discute el valor de la información y la importancia de administrarla efectivamente. También enfatiza la necesidad de usar herramientas tecnológicas avanzadas para obtener una ventaja competitiva y no perder clientes. Finalmente, explica que la inteligencia de negocios y la inteligencia competitiva son procesos que analizan datos para extraer conocimientos que apoyen la toma de decisiones estratégicas.
La inteligencia de negocios (BI) reúne sistemas y tecnologías para tomar mejores decisiones empresariales mediante el análisis de datos. BI extrae datos de múltiples fuentes, los transforma y carga en almacenes de datos para crear informes, dashboards y herramientas de análisis que ayudan a los gerentes a comprender el negocio, anticipar eventos futuros y mejorar los resultados. Aunque BI requiere inversiones iniciales significativas, proporciona ventajas competitivas a largo plazo al
Este resumen describe los componentes principales de un entorno de inteligencia de negocios, incluyendo orígenes de datos, informes y vistas de origen de datos. Los orígenes de datos representan conexiones compartidas entre cubos OLAP y modelos de minería de datos. Los informes contienen conjuntos de datos que definen la estructura de los orígenes de datos utilizados. Las vistas de origen de datos representan subconjuntos de datos con consultas y cálculos que también pueden compartirse entre cubos y modelos.
Este documento introduce el concepto de inteligencia de negocios y cómo convertir los datos en información útil para la toma de decisiones. Explica que la inteligencia de negocios utiliza tecnologías y metodologías para convertir los datos en información y conocimiento con el objetivo de mejorar la competitividad de una empresa. También describe los componentes clave de una solución de inteligencia de negocios como almacenamiento de datos, herramientas de extracción y análisis de datos, y software de explotación.
La inteligencia de negocios (BI) se refiere al uso de datos y análisis para facilitar la toma de decisiones empresariales. BI utiliza herramientas como almacenes de datos, informes, consultas y minería de datos para transformar datos en información útil. Esto permite comprender el funcionamiento actual de la empresa y anticipar eventos futuros para respaldar las decisiones estratégicas.
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.
Fundamentos de inteligencia de negociosMel Maldonado
Este documento describe los fundamentos de las bases de datos y su uso para mejorar el desempeño empresarial y la toma de decisiones. Explica los problemas de administrar datos en archivos tradicionales y cómo las bases de datos centralizan y organizan los datos de manera más eficiente. También cubre el diseño de bases de datos, herramientas como los almacenes de datos y minería de datos para analizar grandes cantidades de información, y la importancia de políticas para administrar los recursos de datos de una organización.
El documento provee una introducción a los conceptos de Business Intelligence (BI). Explica que BI involucra recopilar la información correcta en el momento correcto para que las personas puedan tomar mejores decisiones. Describe los componentes clave de BI como el almacén de datos, minería de datos, procesamiento analítico en línea y datamarts. El objetivo final de BI es proporcionar información oportuna y relevante a los ejecutivos y gerentes para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
El documento presenta una introducción a Business Intelligence. Describe brevemente su historia, definición, características, niveles de realización, elementos, ventajas, software y arquitectura de soporte para la toma de decisiones.
Este documento trata sobre inteligencia de negocios (BI). Explica que BI es el proceso de extraer, manipular y analizar datos para presentar información que apoye la toma de decisiones. Describe algunos beneficios de BI como aumentar las ventas, entender mejor las necesidades de los clientes y lograr ventajas competitivas. También menciona algunas áreas comunes donde se usa BI como ventas, marketing, finanzas y manufactura.
Este documento presenta una introducción a Business Intelligence (BI). Explica que BI es un conjunto de metodologías y herramientas para analizar datos y apoyar la toma de decisiones. Describe las necesidades de información de una organización, las definiciones y componentes clave de BI como el data warehouse y herramientas de análisis, y algunas tendencias en el uso de BI.
Este documento presenta conceptos generales sobre data warehouse e inteligencia de negocios. Explica que un data warehouse es un conjunto de herramientas y metodologías para la administración de información con fines de análisis y gestión. Describe los componentes clave de un data warehouse como las tablas de hechos y dimensiones, y los modelos de datos estrella y copo de nieve. También cubre temas como tipos de tablas de hechos, dimensiones lentamente variables, y estrategias de almacenamiento.
Este proyecto busca implementar estrategias mediante las TIC para que los estudiantes de grado transición de la Escuela Normal Superior cumplan con las normas dentro y fuera del aula. Se utilizarán herramientas digitales como videos y páginas web para enseñar valores como la ética, el respeto y la solidaridad. El objetivo es mejorar el comportamiento de los estudiantes en la escuela y la familia.
El documento describe tres teorías sobre el origen de la vida: 1) El creacionismo, que postula que la vida fue creada deliberadamente por un ser inteligente; 2) La generación espontánea, que sostenía que la vida podía surgir de forma espontánea a partir de materia inerte; 3) El origen cósmico de la vida o panspermia, que postula que la vida se originó en el espacio exterior y viajó de planetas a otros.
Programa Certificacion Coaching Ejecutivojcdelaosa
Este documento describe un programa de entrenamiento en coaching ejecutivo y corporativo. El programa ofrece una sólida metodología de aprendizaje de coaching basada en evidencia científica. Los participantes recibirán una doble certificación del Instituto de Coaching de España y la Asociación Europea de Coaching y Procesos. El programa mejorará las habilidades de los participantes en coaching aplicado a entornos empresariales y el desarrollo del talento.
La tecnología de la información ha avanzado rápidamente, permitiendo el desarrollo de herramientas como la inteligencia de negocios (BI). La BI es una herramienta gerencial que facilita la toma de decisiones mediante el análisis de bases de datos, reuniendo toda la información de una empresa en un solo lugar y permitiendo relacionarla de manera histórica para apoyar decisiones rápidas.
La siguiente diapositiva fue elaborada con la intención de brindarle información a la sociedad sobre la importancia que brinda la inteligencia de negocios.
Este documento habla sobre inteligencia de negocios y sus principales componentes. Explica que la inteligencia de negocios ayuda a las organizaciones a tomar mejores decisiones más rápidamente mediante el análisis de datos y la generación de información relevante. También describe los principales elementos que contribuyen a la inteligencia de negocios como la tecnología, las personas y la cultura corporativa.
La inteligencia de negocios (BI) es el proceso de analizar datos de una empresa para extraer conocimiento e información. Con herramientas tecnológicas, la BI permite generar informes, pronósticos, análisis multidimensionales y compartir información entre departamentos para mejorar la toma de decisiones. Una solución de BI completa incluye datos almacenados, minería de datos, agentes y aplicaciones de soporte de decisiones.
El documento habla sobre inteligencia de negocios y descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Explica que la inteligencia de negocios usa información de la empresa para tomar mejores decisiones y obtener ventaja competitiva. También describe los componentes clave como almacenes de datos, minería de datos y multidimensionalidad. Finalmente, define el proceso de descubrimiento de conocimiento como uno que identifica patrones útiles en grandes cantidades de datos para generar conocimiento valioso.
El documento discute el valor de la información y la importancia de administrarla efectivamente. También enfatiza la necesidad de usar herramientas tecnológicas avanzadas para obtener una ventaja competitiva y no perder clientes. Finalmente, explica que la inteligencia de negocios y la inteligencia competitiva son procesos que analizan datos para extraer conocimientos que apoyen la toma de decisiones estratégicas.
La inteligencia de negocios (BI) reúne sistemas y tecnologías para tomar mejores decisiones empresariales mediante el análisis de datos. BI extrae datos de múltiples fuentes, los transforma y carga en almacenes de datos para crear informes, dashboards y herramientas de análisis que ayudan a los gerentes a comprender el negocio, anticipar eventos futuros y mejorar los resultados. Aunque BI requiere inversiones iniciales significativas, proporciona ventajas competitivas a largo plazo al
Este resumen describe los componentes principales de un entorno de inteligencia de negocios, incluyendo orígenes de datos, informes y vistas de origen de datos. Los orígenes de datos representan conexiones compartidas entre cubos OLAP y modelos de minería de datos. Los informes contienen conjuntos de datos que definen la estructura de los orígenes de datos utilizados. Las vistas de origen de datos representan subconjuntos de datos con consultas y cálculos que también pueden compartirse entre cubos y modelos.
Este documento introduce el concepto de inteligencia de negocios y cómo convertir los datos en información útil para la toma de decisiones. Explica que la inteligencia de negocios utiliza tecnologías y metodologías para convertir los datos en información y conocimiento con el objetivo de mejorar la competitividad de una empresa. También describe los componentes clave de una solución de inteligencia de negocios como almacenamiento de datos, herramientas de extracción y análisis de datos, y software de explotación.
La inteligencia de negocios (BI) se refiere al uso de datos y análisis para facilitar la toma de decisiones empresariales. BI utiliza herramientas como almacenes de datos, informes, consultas y minería de datos para transformar datos en información útil. Esto permite comprender el funcionamiento actual de la empresa y anticipar eventos futuros para respaldar las decisiones estratégicas.
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.
Fundamentos de inteligencia de negociosMel Maldonado
Este documento describe los fundamentos de las bases de datos y su uso para mejorar el desempeño empresarial y la toma de decisiones. Explica los problemas de administrar datos en archivos tradicionales y cómo las bases de datos centralizan y organizan los datos de manera más eficiente. También cubre el diseño de bases de datos, herramientas como los almacenes de datos y minería de datos para analizar grandes cantidades de información, y la importancia de políticas para administrar los recursos de datos de una organización.
El documento provee una introducción a los conceptos de Business Intelligence (BI). Explica que BI involucra recopilar la información correcta en el momento correcto para que las personas puedan tomar mejores decisiones. Describe los componentes clave de BI como el almacén de datos, minería de datos, procesamiento analítico en línea y datamarts. El objetivo final de BI es proporcionar información oportuna y relevante a los ejecutivos y gerentes para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Business Intelligence es la habilidad para transformar los datos en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toma de decisiones en los negocios.
El documento presenta una introducción a Business Intelligence. Describe brevemente su historia, definición, características, niveles de realización, elementos, ventajas, software y arquitectura de soporte para la toma de decisiones.
Este documento trata sobre inteligencia de negocios (BI). Explica que BI es el proceso de extraer, manipular y analizar datos para presentar información que apoye la toma de decisiones. Describe algunos beneficios de BI como aumentar las ventas, entender mejor las necesidades de los clientes y lograr ventajas competitivas. También menciona algunas áreas comunes donde se usa BI como ventas, marketing, finanzas y manufactura.
Este documento presenta una introducción a Business Intelligence (BI). Explica que BI es un conjunto de metodologías y herramientas para analizar datos y apoyar la toma de decisiones. Describe las necesidades de información de una organización, las definiciones y componentes clave de BI como el data warehouse y herramientas de análisis, y algunas tendencias en el uso de BI.
Este documento presenta conceptos generales sobre data warehouse e inteligencia de negocios. Explica que un data warehouse es un conjunto de herramientas y metodologías para la administración de información con fines de análisis y gestión. Describe los componentes clave de un data warehouse como las tablas de hechos y dimensiones, y los modelos de datos estrella y copo de nieve. También cubre temas como tipos de tablas de hechos, dimensiones lentamente variables, y estrategias de almacenamiento.
Este proyecto busca implementar estrategias mediante las TIC para que los estudiantes de grado transición de la Escuela Normal Superior cumplan con las normas dentro y fuera del aula. Se utilizarán herramientas digitales como videos y páginas web para enseñar valores como la ética, el respeto y la solidaridad. El objetivo es mejorar el comportamiento de los estudiantes en la escuela y la familia.
El documento describe tres teorías sobre el origen de la vida: 1) El creacionismo, que postula que la vida fue creada deliberadamente por un ser inteligente; 2) La generación espontánea, que sostenía que la vida podía surgir de forma espontánea a partir de materia inerte; 3) El origen cósmico de la vida o panspermia, que postula que la vida se originó en el espacio exterior y viajó de planetas a otros.
Programa Certificacion Coaching Ejecutivojcdelaosa
Este documento describe un programa de entrenamiento en coaching ejecutivo y corporativo. El programa ofrece una sólida metodología de aprendizaje de coaching basada en evidencia científica. Los participantes recibirán una doble certificación del Instituto de Coaching de España y la Asociación Europea de Coaching y Procesos. El programa mejorará las habilidades de los participantes en coaching aplicado a entornos empresariales y el desarrollo del talento.
La delincuencia juvenil se refiere a los delitos cometidos por menores de edad. Algunas de las causas principales que conducen a los jóvenes a la delincuencia son la falta de educación, problemas familiares, falta de atención de los padres y problemas psicológicos. Para prevenir la delincuencia juvenil, es necesario que la sociedad promueva el desarrollo armonioso de los adolescentes y que haya intervenciones oficiales guiadas por la justicia y el interés de los jóvenes.
La World Wide Web se creó a principios de los años 90 en Suiza para ordenar y distribuir la información en Internet. Se basa en hipervínculos que permiten moverse entre páginas web. El lenguaje HTML permite dar formato al texto y combinarlo con otros elementos multimedia en las páginas web.
Este documento proporciona instrucciones para un proyecto científico escolar sobre medio ambiente y energías renovables. Los estudiantes trabajarán en grupos de hasta cinco personas. Cada proyecto consta de tres partes: un trabajo escrito, un experimento, y una presentación. Se proveen detalles sobre los requisitos para cada parte y la evaluación del proyecto.
Clase 02 Direccion Estrategica En El Sector PublicoMaximo Cervantes
Material presentado en la segunda clase de Dirección Estratégica en el Sector Público de la Maestría en Gestión y Políticas Públicas de la Universidad Iberoamericana Tijuana. Basado en el Libro "Effective Management" de Chuck Williams.
El documento describe las estrategias de seguimiento y acompañamiento de la tutoría virtual. Explica que el tutor virtual desempeña un papel de orientador y facilitador del aprendizaje para que los alumnos alcancen sus objetivos. Entre las funciones del tutor virtual se encuentran las funciones técnica, académica, organizativa, orientadora y social. Además, el documento destaca las herramientas como las plataformas educativas y los medios de comunicación sincrónicos y asincrónicos que permiten la interacción entre el tutor y los
El Open Source como facilitador del Open AccessDiego Spano
Tanto Open Source como Open Access son conceptos que generalmente se ven juntos en la
literatura referida al acceso a la información. Esta proximidad no es obra de la casualidad,
sino que por el contrario, si bien ambos conceptos pueden aplicarse en forma separada, los
mayores beneficios se logran cuando ambos conceptos se integran y se combinan: menores
costos, mejor control de la aplicación, mayor visibilidad.
El documento describe la evolución de la educación en Chile, incluyendo la LOCE de 1990, la Revolución Pingüina de 2006, y la Ley General de Educación de 2009. También discute conceptos clave como el derecho a la educación, la equidad, la libertad de enseñanza y la calidad. Finalmente, analiza las diferencias en educación según el nivel económico y la perspectiva ciudadana sobre el gasto estatal en educación.
He leído las páginas asignadas del texto sobre las civilizaciones egipcia y mesopotámica. A continuación respondo a las preguntas:
1. Los factores que influyeron en el surgimiento de la civilización egipcia fueron: el río Nilo, que aportaba agua y limo fértil para la agricultura; y la geografía, pues el desierto protegía de invasiones.
2. La historia de Egipto se divide en periodos: el Reino Antiguo (imperio unificado bajo faraones), el Reino Medio
Apresentação semana do serviço social maringáAllan Vieira
O assistente social e a gestão de políticas públicas. O assistente social e a política de assistência social O assistente social e a direção/aplicação do fundo público
El documento presenta una tabla comparativa de las empresas encuestadoras Mitofsky y GEA ISA. Detalla sus ventajas y desventajas, cómo funcionan, los giros o negocios a los que se dedican, sus costos asociados y sus principales asociados. Resalta que Mitofsky se caracteriza por su rigor científico y metodológico, mientras que GEA ISA tiene un mejor historial de precisión en estudios previos a elecciones. Ambas son reconocidas a nivel nacional e internacional por sus servicios de investigación de mercado y op
This document provides an executive summary of a World Economic Forum report on scenarios for the engineering and construction industry to the year 2020. It outlines the project's goal of developing four plausible scenarios for how the business environment could evolve based on discussions with industry stakeholders. The key uncertainties identified were globalization/economic growth, regulations, climate change policies, and the nature of demand. The scenarios examine whether the corporate environment becomes more global or local, and whether demand is transactional or value-based. The full report presents the four scenarios and explores their implications for strategic planning in the industry.
El documento describe los servicios de ingeniería y gestión de proyectos de Grupo Sinertec. Ofrece tres áreas principales: ingeniería, que incluye proyectos de instalaciones industriales, obras públicas y construcción; gestión de proyectos llave en mano; y consultoría en diferentes campos. El objetivo es ayudar a las empresas a mejorar su rendimiento y competitividad.
The document discusses lessons that can be learned from Paul based on passages from Philippians 3:12-14 and Paul's past involvement in the stoning of Stephen. It summarizes that 1) we all have an imperfect past, 2) we don't have to be a slave to that past, and 3) moving on requires intentional and determined effort to press toward the heavenly goal.
El documento habla sobre la anorexia y la bulimia nerviosa. Explica que estos trastornos alimenticios se han vuelto más comunes entre los jóvenes y que las estadísticas muestran que 1 de cada 100 adolescentes padece anorexia y 4 de cada 100 tienen bulimia. También señala que aunque las causas no se comprenden completamente, los profesionales se están esforzando más en investigarlas y encontrar mejores soluciones debido al aumento en los casos.
El documento busca conocer los materiales y cálculos usados en la construcción de vías para entender por qué se deterioran rápido a pesar de los altos impuestos que se pagan, y cómo esto afecta problemas como los trancones. También busca verificar si errores en los cálculos contribuyen a la degradación de las vías y por qué sistemas como el TransMilenio, creados para mejorar el transporte, se volvieron ineficientes debido a la mala calidad de las vías.
Chernóbil era una ciudad en el norte de Ucrania que fue abandonada en 1986 debido a un accidente en la central nuclear cercana. La ciudad fue evacuada debido a los altos niveles de radiación después de que el reactor número 4 explotara. Aunque la mayoría de la ciudad permanece abandonada, alrededor de 2,000 personas aún viven allí, incluidos científicos, mantenimiento y personal médico que trabajan en la zona de exclusión.
El documento contiene especificaciones técnicas sobre frascos y tarros de vidrio, incluyendo sus características, procesos de fabricación, control de calidad, máquinas de envasado y etiquetado, y tipos de cierres. Se describen las partes principales de los envases de vidrio, los procesos de soplado y prensado para su formación, y los tratamientos aplicados a la superficie del vidrio para mejorar su resistencia. También se incluyen detalles sobre las máquinas y procesos de control de calidad,
El documento proporciona una introducción al temario del día 1 de un curso sobre inteligencia de negocios. Explica conceptos clave como la historia, arquitectura, integración de datos, data warehouse y automatización. También describe ventajas como transformar datos en información útil para la toma de decisiones y desventajas como la gran inversión requerida.
introduccion aministracion industrial con inteligencia de negociosammadrid699
Este documento introduce el concepto de inteligencia de negocios y su aplicación en el mundo empresarial. Explica que la inteligencia de negocios involucra el análisis de información empresarial para convertir datos en conocimientos útiles para la toma de decisiones. También describe algunas herramientas como Power BI que permiten visualizar y analizar grandes cantidades de datos de diferentes fuentes para identificar tendencias y predecir resultados. El objetivo final es que las empresas puedan tomar mejores decisiones estratégicas que les otorguen ventajas competitivas.
La organización carece de una solución integral para el análisis de indicadores operativos y financieros desde una perspectiva ejecutiva. La información reside en sistemas dispares dificultando el acceso oportuno. Se propone implementar un sistema de información ejecutiva y de soporte a decisiones que integre los datos y permita comparativos, análisis y detección de tendencias para agilizar la toma de decisiones.
La organización carece de una solución integral que permita al nivel ejecutivo analizar indicadores operativos y financieros de forma consolidada. La información reside en diferentes sistemas como ERP y CRM, lo que dificulta el análisis. Se propone implementar un sistema de información ejecutiva que integre los datos y facilite la toma de decisiones a través de herramientas de análisis multidimensional.
El documento presenta información sobre conceptos de inteligencia de negocios como parte de una actividad de una clase de mercadotecnia electrónica. Explica brevemente la introducción a la inteligencia de negocios, sistemas de soporte a la decisión, almacenes de datos, tableros de control y aplicaciones. También incluye ejemplos de cómo se han implementado sistemas de inteligencia de negocios en empresas de telecomunicaciones y supermercados.
Este documento define la inteligencia de negocios y describe algunas de las herramientas más utilizadas. La inteligencia de negocios transforma los datos en información y conocimiento para mejorar la toma de decisiones en una empresa. Algunas de las herramientas más populares mencionadas son Microsoft SQL Server, Oracle Business Intelligence, Pentaho y RapidMiner. El uso de estas herramientas proporciona ventajas como un mejor control de la empresa, información precisa para la toma de decisiones y conocimiento del comportamiento de los consumidores.
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.
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.
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
Este documento proporciona una visión general de Inteligencia de Negocios (BI). Explica que BI permite a las personas en una organización acceder y analizar datos para mejorar el rendimiento. Describe los componentes clave de una arquitectura de BI como sistemas operativos, ETL, datawarehouse, herramientas front-end y usuarios. También presenta experiencias de implementación de BI en Dow Chemical, FlightStats y Emergency Medical Associates.
C:\Documents And Settings\Administrador\Escritorio\Sistemas\Trabajo Ayudantiaanabarrospineda
Este documento resume los conceptos clave de Business Intelligence y Data Warehouse. En primer lugar, define Business Intelligence como la habilidad para transformar datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones empresariales. Luego describe los componentes clave de Business Intelligence como datamarts, datawarehouses, ETL y OLAP. Finalmente, explica conceptos como ERPs, procesos ETL y interfaces web para acceder a la información de manera intuitiva.
El documento describe cómo las empresas utilizan bases de datos para mejorar el desempeño y la toma de decisiones. Las bases de datos almacenan información de transacciones, clientes y empleados que ayuda a los gerentes a administrar el negocio de manera más eficiente. Los almacenes de datos consolidan esta información de diferentes sistemas para análisis. La inteligencia de negocios y el análisis multidimensional de los datos permiten a los usuarios ver los datos desde diferentes perspectivas para tomar mejores decisiones. Las empresas también necesitan políticas para administr
Business Intelligence (BI) es la habilidad de transformar datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones empresariales. BI involucra tecnologías como data warehouses, herramientas ETL y análisis de datos. Proporciona información a diferentes niveles de una organización para respaldar decisiones operativas, de consolidación y estratégicas a través de informes, consultas, alertas y modelado predictivo.
El documento trata sobre inteligencia de negocios. Explica que la inteligencia de negocios transforma datos en información y conocimiento para optimizar la toma de decisiones empresariales. Describe algunas herramientas clave como almacenes de datos, tableros de control, sistemas de soporte a decisiones y aplicaciones de visualización de datos. También incluye un ejemplo práctico de inteligencia de negocios.
El documento introduce conceptos básicos sobre inteligencia de negocios, incluyendo que reúne sistemas y tecnologías para la toma de decisiones, provee soluciones que permiten transformar información clave en acciones concretas, y depende de cómo se capte, gestione e interprete la información. También describe elementos como data warehouses, cubos, medidas y dimensiones que permiten analizar grandes cantidades de datos para la toma de decisiones.
Balota la inteligencia de negocios como estrategia en la organizacion (tesis)JC Alca Arequi
1) El documento describe la evolución de los sistemas de información y Business Intelligence en las organizaciones, desde el uso de mainframes y minicomputadoras en las que los usuarios tenían acceso limitado a la información, hasta el desarrollo de herramientas más sofisticadas como data warehouses y CRM que permiten un análisis en tiempo real de grandes cantidades de datos. 2) Explica que la inteligencia de negocios se refiere al conjunto de herramientas que permiten a los usuarios acceder y analizar información de forma rápida para la to
Inteligencia artificial para BI
MicroStrategy 2019: Plataforma de BI
MicroStrategy Desktop: Herramienta de desarrollo
MicroStrategy Web: Experiencia web
MicroStrategy Mobile: Aplicaciones móviles
MicroStrategy Server: Infraestructura de BI
MicroStrategy Cloud: BI en la nube
Analytics & Data Management
MicroStrategy Analytics Platform: Análisis avanzados
MicroStrategy Metadata Manager: Gestión de metadatos
MicroStrategy Connect: Integración de datos
MicroStrategy Architect: Modelado de datos
MicroStrategy Control Center: Monitorización
MicroStrategy Licensing:
SOPRA STERIA presenta una aplicació destinada a persones amb discapacitat intel·lectual que busca millorar la seva integració laboral i digital. Permet crear currículums de manera senzilla i intuitiva, facilitant així la seva participació en el mercat laboral i la seva independència econòmica. Aquesta iniciativa no només aborda la bretxa digital, sinó que també contribueix a reduir la desigualtat proporcionant eines accessibles i inclusives. A més, "inCV" està alineat amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'Agenda 2030, especialment els relacionats amb el treball decent i la reducció de desigualtats.
Catalogo Refrigeracion Miele Distribuidor Oficial Amado Salvador ValenciaAMADO SALVADOR
Descubre el catálogo general de la gama de productos de refrigeración del fabricante de electrodomésticos Miele, presentado por Amado Salvador distribuidor oficial Miele en Valencia. Como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, Amado Salvador ofrece una amplia selección de refrigeradores, congeladores y soluciones de refrigeración de alta calidad, resistencia y diseño superior de esta marca.
La gama de productos de Miele se caracteriza por su innovación tecnológica y eficiencia energética, garantizando que cada electrodoméstico no solo cumpla con las expectativas, sino que las supere. Los refrigeradores Miele están diseñados para ofrecer un rendimiento óptimo y una conservación perfecta de los alimentos, con características avanzadas como la tecnología de enfriamiento Dynamic Cooling, sistemas de almacenamiento flexible y acabados premium.
En este catálogo, encontrarás detalles sobre los distintos modelos de refrigeradores y congeladores Miele, incluyendo sus especificaciones técnicas, características destacadas y beneficios para el usuario. Amado Salvador, como distribuidor oficial de electrodomésticos Miele, garantiza que todos los productos cumplen con los más altos estándares de calidad y durabilidad.
Explora el catálogo completo y encuentra el refrigerador Miele perfecto para tu hogar con Amado Salvador, el distribuidor oficial de electrodomésticos Miele.
HPE presenta una competició destinada a estudiants, que busca fomentar habilitats tecnològiques i promoure la innovació en un entorn STEAM (Ciència, Tecnologia, Enginyeria, Arts i Matemàtiques). A través de diverses fases, els equips han de resoldre reptes mensuals basats en àrees com algorísmica, desenvolupament de programari, infraestructures tecnològiques, intel·ligència artificial i altres tecnologies. Els millors equips tenen l'oportunitat de desenvolupar un projecte més gran en una fase presencial final, on han de crear una solució concreta per a un conflicte real relacionat amb la sostenibilitat. Aquesta competició promou la inclusió, la sostenibilitat i l'accessibilitat tecnològica, alineant-se amb els Objectius de Desenvolupament Sostenible de l'ONU.
para programadores y desarrolladores de inteligencia artificial y machine learning, como se automatiza una cadena de valor o cadena de valor gracias a la teoría por Manuel Diaz @manuelmakemoney
La inteligencia artificial sigue evolucionando rápidamente, prometiendo transformar múltiples aspectos de la sociedad mientras plantea importantes cuestiones que requieren una cuidadosa consideración y regulación.
1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Se llama inteligencia de negocios, inteligencia empresarial, o BI (por sus
siglas en inglés Business Intelligence) al conjunto de estrategias y
herramientas enfocadas a la administración y creación de conocimiento
mediante el análisis de datos existentes en una organización o empresa
para facilitar la toma de decisiones dentro de ella
La toma de decisiones tiene que ver directamente con el tipo de
información que existe en las organizaciones y la forma en que esa
información es usada. .
Es posible diferenciar datos, informaciones y conocimientos, conceptos en
los que se centra la inteligencia empresarial, ya que como sabemos un
dato es algo vago, por ejemplo "10 000", la información es algo más
preciso, por ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron de 10 000", y el
conocimiento se obtiene mediante el análisis de la información, por
ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron 10 000. Mayo es el mes más
bajo en ventas". Aquí es donde BI entra en juego, ya que al obtener
conocimiento del negocio una vez capturada la información de todas las
áreas en la empresa es posible establecer estrategias, cuáles son sus
fortalezas y debilidades.
Existen tres tipos de información:
- Información Técnico Administrativa
Es la información por el personal administrativo para realizar las
operaciones que mantienen en funcionamiento el negocio.
- Información Táctica
Es la información usada por coordinadores de área y directores
operativos, para digerir las operaciones de direcciones por parte del
personal administrativo.
- Información estratégica
Es la información usada por los altos directivos para direccionar el negocio
hacia la consecución de los objetivos gerenciales.
2. Toda la información es importante, ya que toda la información generada
por la empresa se consume en diferentes momentos según el nivel.
PLAZO NIVEL USO
Corto Plazo Operacional y Obtencion y control de
Administrativo datos
Mediano Plazo De conocimientos Deciciones tácticas
Largo Plazo Estrategico Decisiones Estrategicas
La información operativa y táctica es provista por los sistemas
transaccionales. La información estratégica asociada con el conocimiento,
la toma de decisiones y el direccionamiento hacia los objetivos del negocio
deben ser provista por los sistemas de inteligencia de negocio.
Podemos reconocer como los principios de la inteligencia de negocio
ayudan a la toma de decisiones, la explotación de la información y al
enfoque de usuario. Si bien en los sistemas transaccionales el enfoque de
usuario es un tema importante lo es aun mas en la Inteligencia de
negocios (BI). Esto es debido al tipo de usuarios que manipulan esta clase
de sistemas. Los escenarios de manipulación de la información deben ser
claros, concretos, intuitivos y fáciles de usar.
Esto es posible de lograr al utilizar herramientas y técnicas de análisis
como:
Los Sitemas de Información Ejecutivos (EIS), los Sistemas de Soporte de
Decisiones (DSS), las herramientas de reporteo, el Analisis
multidimensional (Datawarehousing), el Balanced scoreCard (BSC) y la
Mineria de Datos (DataMining).
El Analisis multidimensional es muy importante. Si bien tener un Dataware
no significa hacer Inteligencia de Negocios y carecer de el tampoco
significa no hacerla, este es un concepto base que facilita y fundamenta
las demás técnicas y herramientas de la Inteligencia de Negocios.
La diversidad de sistemas transaccionales en las organizaciones hace que
tener una visión unificada de los datos resulte ser muy complejo. Cada
3. sistema presenta los datos con el enfoque para el que fue construido, lo
que termina por añadir mayor complejidad a la toma de decisiones.
El objetivo de un Datawarehouse esta enfocado a proveer una visión
histórica y unificada de los datos de la empresa de una manera que resulte
comprensible para los usuarios, debido a que su semántica esta expresada
en los términos de negocio que ellos conocen.
DATAWAREHOUSE
Un Datawarehouse es una colección de datos diseñada para dar apoyo a
los procesos de toma de decisiones.
Características de la información Almacenada
* Orientada a hechos no a procesos
Orientada a información relevante
4. Se diseña para consultar eficientemente información relativa a las
actividades (ventas, compras, producción, etc) básica de la organización,
no para soportar los procesos que se realizan en ella (gestión de pedidos,
facturación, etc).
Datos Integrados
En un DW se integran datos recogidos de diferentes sistemas
operacionales de la organización (y/o fuentes externas).
5. Información no volátil
Los datos almacenados no son actualizados, solo incrementados.
Variable en el tiempo
Los sistemas transaccionales generalmente presentan una visión estatica
de los datos, donde puede verse el estado actual de los hechos y actores
involucrados en los sistemas, o bien, donde resulta un proceso demasiado
complejo y/0 demorado al extraer dicha información.
Un Datawarehouse almacena imágenes o estados de los datos
(snapshops) en diferentes momentos del tiempo reflejando asi la historia
de los datos a través del tiempo.
6. El periodo cubierto por un Datawarehouse varia entre 2 a 10 años.
¿Cómo se ven los elementos de un Datawarehouse?
Diferencias entre los sistemas Transaccionales y los Datawarehouse
Características Sistemas DataWarehouses
Transaccionales (OLAP)
(OLTP)
Datos Actuales y Históricos y Estáticos
actualizables
Almacenamiento Bases de Datos Base de Datos Grandes
Pequeñas y Medianas (GB y TB)
(MB y GB)
Procesos Repetitivos No previsibles
Estructura Detallada Detallada con niveles
7. de agregación
Usos Soporte Operacional Soporte con Análisis
orientado a Procesos orientado a
información relevante
Unidad de Ejecución Transaccional Consultas
Cantidad de Datos Miles Millones
Modelo de acceso Escritura Principal y Lectura principalmente
Lectura Numero de Numero de
transacciones elevado transacciones Bajo o
Medio
Tiempo de Respuesta Segundos-Minutos Segundos-Horas
Decisiones Operativas diarias Estratégicas
Tipos de usuarios Operativos Administrativos
Números de usuarios Miles o mas Cientos o menos
8. HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Herramientas de inteligencia de negocios es un tipo de software de
aplicaciones diseñado para colaborar con la inteligencia de negocios (BI)
en los procesos de las organizaciones. Específicamente se trata de
herramientas que asisten el análisis y la presentación de los datos.
Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema
de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos
de los datos de producción, con información relacionada con la empresa o
sus ámbitos y con datos económicos.
Características
Este conjunto de herramientas y metodologías tienen en común las
siguientes características:
Accesibilidad a la información. Los datos son la fuente principal de
este concepto. Lo primero que deben garantizar este tipo de
herramientas y técnicas será el acceso de los usuarios a los datos
con independencia de la procedencia de estos.
Apoyo en la toma de decisiones. Se busca ir más allá en la
presentación de la información, de manera que los usuarios tengan
acceso a herramientas de análisis que les permitan seleccionar y
manipular sólo aquellos datos que les interesen.
Orientación al usuario final. Se busca independencia entre los
conocimientos técnicos de los usuarios y su capacidad para utilizar
estas herramientas.
9. Productos de fuente abierta de inteligencia de negocios
Eclipse BIRT Project: Generador de informes para aplicaciones Web
de código abierto basado en Eclipse
JasperReports
LogiReport: Aplicación de BI gratuita basada en Web de LogiXML
OpenI: Aplicación Web simple orientada al reporting OLAP.
Palo:
Pentaho
RapidMiner (antes YALE):
SpagoBI:
Productos comerciales
Informe SQL (QLR Manager en español)
Microsoft SQL Server - Suite de Herramienta de BI (Analysis
Services, Integration Services y reporting Services)
Actuate
ApeSoft (http://www.apesoft.es)
Applix
Bitool Herramienta de ETL y Visualizacion
BiPoint - Business Intelligence
Bingo Intelligence (http://www.bingointelligence.com)
Business Objects (SAP company)|Business Objects
CP CORPORATE PLANNING (CP[1])
IBM Cognos
DataCyCle Reporting
Dimensional Insight
dLife (Apara)
dVelox (Apara)
Dynamic Data Web
Màpex Dynamics
MicroStrategy
NiMbox
Oracle Corporation (busque Oracle Business Intelligence Server
ONE)
10. SQL Server Analysis Services - Datos multidimensionales
Microsoft SQL Server Analysis Services: datos multidimensionales permite
diseñar, crear y administrar estructuras multidimensionales que contienen
datos de detalle y agregados procedentes de varios orígenes de datos,
como bases de datos relacionales, en un único modelo lógico unificado
compatible con los cálculos integrados.
Analysis Services: datos multidimensionales proporciona un análisis
rápido, intuitivo y descendente de grandes cantidades de datos generados
en este modelo de datos unificado, que se puede entregar a los usuarios
en varios idiomas y monedas.
Analysis Services: datos multidimensionales trabaja con almacenes de
datos, mercados de datos, bases de datos de producción y almacenes de
datos operativos, y admite el análisis de datos históricos y en tiempo real.
Analysis Services le permite analizar grandes cantidades de datos. Puede
usarlo para diseñar, crear y administrar estructuras multidimensionales
que contengan datos de detalles y agregados de varios orígenes de datos.
Para administrar y trabajar con cubos del Procesamiento analítico en línea
(OLAP), se usa SQL Server Management Studio. Para crear cubos OLAP
nuevos, se utiliza Business Intelligence Development Studio.
Para entender mejor las bases de datos multidimensionales de Analysis
Services y para planear su implementación en la solución de Business
Intelligence es necesario comprender su arquitectura.
11. ARQUITECTURA LOGICA
Microsoft SQL Server Analysis Services usa componentes de servidor y de
cliente para proporcionar la funcionalidad de procesamiento analítico en
línea (OLAP) y de minería de datos para aplicaciones de Business
Intelligence:
El componente de servidor de Analysis Services se implementa
como servicio de Microsoft Windows. SQL Server Analysis Services
admite varias instancias en el mismo equipo, con cada instancia de
Analysis Services implementada como instancia independiente del
servicio de Windows.
Los clientes se comunican con Analysis Services mediante el
estándar público XML for Analysis (XMLA), protocolo basado en
SOAP para emitir comandos y recibir respuestas, que se expone
como servicio web. Además, se proporcionan modelos de objetos
de cliente en XMLA, a los que se puede obtener acceso mediante un
proveedor administrado, como ADOMD.NET, o un proveedor OLE
DB nativo.
Pueden emitirse comandos de consulta mediante los siguientes
lenguajes: SQL; MDX (Expresiones multidimensionales), un lenguaje
de consulta estándar para el análisis; o Extensiones de minería de
datos (DMX), un lenguaje de consulta estándar orientado a la
minería de datos. También se puede utilizar el lenguaje ASSL
(Analysis Services Scripting Language) para administrar objetos de
base de datos de Analysis Services.
En SQL Server 2008 R2, se puede trabajar con Analysis Services en dos
modos diferentes: el modo de instalación de servidor estándar, que
admite OLAP tradicional y minería de datos, y el modo integrado de
SharePoint, que utiliza una instancia especial de Analysis Services
hospedada en un servidor de SharePoint para admitir libros creados con
Microsoft PowerPivot para Excel 2010.
12. Explicaremos la arquitectura básica de Analysis Services cuando se usa en
modo estándar.
Arquitectura básica
Una instancia de Analysis Services puede contener varias bases de datos y
una base de datos puede tener al mismo tiempo objetos OLAP y objetos
de minería de datos. Las aplicaciones conectan una instancia especificada
de Analysis Services y una base de datos especificada. Un equipo servidor
puede hospedar varias instancias de Analysis Services. Las instancias de
Analysis Services se denominan
"<nombreDeServidor><nombreDeInstancia>". En la ilustración siguiente
se muestran todas las relaciones indicadas entre objetos de Analysis
Services.
Las clases básicas son el conjunto mínimo de objetos necesario para
generar un cubo. Este conjunto mínimo de objetos incluye una dimensión,
un grupo de medida y una partición. La agregación es opcional.
Las dimensiones se crean a partir de atributos y jerarquías. Las jerarquías
están formadas por un conjunto ordenado de atributos, donde cada
atributo del conjunto corresponde a un nivel de la jerarquía.
13. Los cubos se crean a partir de dimensiones y grupos de medida. Las
dimensiones de la colección de dimensiones de un cubo pertenecen a la
colección de dimensiones de la base de datos. Los grupos de medida son
colecciones de medidas que tienen la misma vista del origen de datos y el
mismo subconjunto de dimensiones del cubo. Un grupo de medida incluye
una o más particiones para administrar los datos físicos. El grupo de
medida puede tener un diseño de agregaciones predeterminado. Todas
las particiones del grupo de medida pueden usar el diseño de
agregaciones predeterminado; asimismo, cada partición puede tener su
propio diseño de agregaciones.
Objetos de servidor
Cada instancia de Analysis Services se considera un objeto de servidor
diferente en AMO; cada instancia diferente está conectada a un objeto
Server mediante una conexión diferente. Cada objeto de servidor contiene
uno o más orígenes de datos, vistas del origen de datos y objetos de base
de datos, así como ensamblados y roles de seguridad.
El objeto Server representa el servidor y la instancia de Microsoft SQL
Server Analysis Services con la que se desea trabajar.
Tan pronto disponga de una instancia conectada de Analysis Services,
podrá ver:
Todas las bases de datos a las que puede tener acceso, como una
colección.
Todas las propiedades del servidor definido, como una colección.
La cadena de conexión, la información de conexión y el identificador
de sesión.
El nombre del producto, la edición y la versión.
Las colecciones de funciones.
La colección de trazas.
La colección de ensamblados.
14. Objetos de dimensión
Cada objeto de base de datos contiene varios objetos de dimensión.
Cada objeto de dimensión contiene uno o más atributos, que se
organizan en jerarquías.
Objetos de cubo
Cada objeto de base de datos contiene uno o más objetos de cubo.
Un cubo se define por medio de sus medidas y dimensiones. Las
medidas y dimensiones de un cubo se derivan de las tablas y vistas
de la vista de origen de datos en la que se basa el cubo, o que se
genera a partir de las definiciones de medidas y dimensiones.
Arquitectura fisica
Carpetas y archivos del servidor
El componente de servidor de Microsoft SQL Server Analysis Services es la
aplicación msmdsrv.exe, que por lo general se ejecuta como un servicio de
Windows. Esta aplicación está formada por componentes de seguridad, un
componente de escucha XML for Analysis (XMLA), un componente de
procesador de consultas y otros componentes internos que realizan las
siguientes funciones:
Analizar instrucciones recibidas de clientes
Administrar metadatos
Controlar transacciones
Procesar cálculos
Almacenar datos de celdas y dimensiones
Crear agregaciones
Programar consultas
Almacenar objetos en la memoria caché
Administrar recursos del servidor
15. Cubos locales
Para crear, actualizar o eliminar los cubos locales, debe escribir y ejecutar
un script ASSL o un programa AMO.
Los cubos locales y los modelos de minería de datos locales permiten el
análisis en una estación de trabajo cliente aunque esté desconectada de la
red. Por ejemplo, una aplicación cliente puede llamar al proveedor OLE DB
para OLAP 9.0 (MSOLAP.3), que carga el motor de cubos locales para crear
y consultar los cubos locales, tal como se muestra en la siguiente
ilustración:
ADMOD.NET y los objetos de administración de análisis (AMO) también
cargan el motor de cubo local cuando interactúan con los cubos locales.
Sólo un proceso puede obtener acceso al archivo de cubo local porque el
motor de cubo local bloquea exclusivamente un archivo de cubo local
cuando establece una conexión al cubo local. En un proceso se permiten
hasta cinco conexiones simultáneas.
Un archivo .cub puede contener más de un cubo o modelo de minería de
datos. Las consultas a los cubos locales y modelos de minería de datos se
controlan mediante el motor de cubos locales y no necesitan ninguna
conexión con una instancia de Analysis Services.
16. Cubos locales
Origen de los Método de creación
datos del cubo
local
Cubo basado Puede usar la instrucción CREATE GLOBAL CUBE o un
en servidor script de Lenguaje de scripting de Analysis Services
(ASSL) para crear y rellenar un cubo desde un cubo
basado en servidor. Para obtener más información, vea
Instrucción CREATE GLOBAL CUBE (MDX) o Referencia de
Analysis Services Scripting Language.
Origen de Puede usar un script ASSL para crear y rellenar una base
datos de datos relacional OLE DB. Para crear un cubo local
relacionales mediante ASSL, conéctese a un archivo de cubo local
(*.cub) y ejecute el script ASSL de la misma forma que
ejecuta un script ASSL en una instancia de Analysis
Services para crear un cubo de servidor. Para obtener
más información, vea Referencia de Analysis Services
Scripting Language.
Un cubo local se puede crear y rellenar desde un cubo existente en una
instancia de Analysis Services o desde un origen de datos relacionales.
Use la instrucción REFRESH CUBE para volver a generar un cubo local y
actualizar sus datos..
17. Cubos locales creados desde cubos basados en servidor
Al crear cubos locales creados a partir de cubos basados en servidor, debe
tener en cuenta las siguientes consideraciones:
Las medidas de recuento distintivas no están admitidas.
Cuando agrega una medida, también debe incluir como mínimo una
dimensión relacionada con la medida que se agrega.
Cuando agrega una jerarquía de elementos primarios y secundarios,
los niveles y los filtros de la jerarquía de elementos primarios y
secundarios se omiten y se incluye la totalidad de la jerarquía de
elementos primarios y secundarios.
Las propiedades de los miembros no se crean.
Cuando incluye una medida de suma parcial, no se permiten
segmentos en la dimensión de Cuenta o Tiempo.
Las dimensiones de referencias siempre se materializan.
Cuando incluye una dimensión varios a varios, se aplican las
siguientes reglas:
o La dimensión varios a varios no se puede segmentar.
o Se debe agregar una medida del grupo de medidas
intermedio.
o No se puede segmentar ninguna dimensión común a los dos
grupos de mensajes implicados en la relación varios a varios.
Sólo los miembros calculados, los conjuntos con nombres y las
asignaciones que dependen de medidas y dimensiones agregadas al
cubo local se mostrarán en el cubo local. Los miembros calculados,
los conjuntos con nombre y las asignaciones no válidos se excluirán
automáticamente.
18. Seguridad
Para que un usuario pueda crear un cubo local a partir de un cubo del
servidor, al usuario se le debe conceder el permiso Obtención de detalles
y cubo local en el cubo del servidor.
Los cubos locales no se protegen mediante roles como los cubos de
servidor. Cualquier usuario con acceso de nivel de archivo a un archivo de
cubo local puede realizar consultas en los cubos que allí residen. Puede
usar la propiedad de conexión Encryption Password en un archivo de cubo
local para establecer una contraseña en el archivo de cubo local. Al
establecer una contraseña en un archivo de cubo local es preciso que
todas las conexiones futuras al archivo de cubo local usen esta contraseña
para consultar el archivo.
Clientes (Analysis Services - Datos multidimensionales)
Microsoft SQL Server Analysis Services admite una arquitectura de cliente
ligero. El motor de cálculo de Analysis Services depende totalmente del
servidor, por lo que todas las consultas se resolverán en él. En
consecuencia, para cada consulta solo se necesita realizar un viaje de ida y
vuelta entre el cliente y el servidor, lo que produce un rendimiento
escalable a medida que las consultas aumenten en complejidad.
El protocolo nativo para Analysis Services es XML for Analysis (XML/A).
Analysis Services proporciona varias interfaces de acceso a datos para
aplicaciones cliente pero todos estos componentes se comunican con una
instancia de Analysis Services a través de XML for Analysis.
Se proporcionan varios proveedores distintos en Analysis Services para
admitir diferentes lenguajes de programación. Un proveedor se comunica
con un servidor de Analysis Services enviando y recibiendo XML for
Analysis en paquetes SOAP sobre TCP/IP o sobre HTTP a través de Internet
Information Services (IIS). La conexión HTTP utiliza un objeto COM,
denominado bombeo de datos y cuya instancia ha sido creada por IIS, que
actúa como conducto para los datos de Analysis Services. El bombeo de
datos no examina de ningún modo los datos subyacentes contenidos en la
secuencia HTTP, ni ninguna de las estructuras de datos subyacentes está
disponible para el código en la propia biblioteca de datos.
19. Las aplicaciones cliente de Win32 pueden conectarse con un servidor de
Analysis Services mediante interfaces OLE DB para OLAP o mediante el
modelo de objetos Microsoft® ActiveX® Data Objects (ADO) para lenguajes
de automatización COM (Modelo de objetos componentes) como, por
ejemplo, Microsoft Visual Basic®. Las aplicaciones codificadas con
lenguajes .NET se pueden conectar con un servidor de Analysis Services
mediante ADOMD.NET.
Las aplicaciones existentes pueden comunicarse con Analysis Services sin
necesidad de ser modificadas utilizando simplemente uno de los
proveedores de Analysis Services.