Investigación y aplicación de la metodología Data Warehouse usando como ejemplo el control de utilización de aulas en una universidad
El contexto dinámico y competitivo de la organización actual exige permanentes soluciones informáticas que apoyen efectivamente sus estrategias y objetivos. Los data warehouse han incursionado como una solución innovadora al problema de manejo de datos. Con la incursión de las bases de datos y princ...
- Autores:
-
Reyes Hernández, Sandra Pilar
Reyes Ordoñez, Martha Ligia
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 1998
- Institución:
- Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
- Repositorio:
- Repositorio UNAB
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/20.500.12749/26807
- Palabra clave:
- Systems engineer
Technological innovations
Database administration
Classrooms
Technical environment
Heuristic process
Architecture (Decision making)
Information systems
Electronic data processing
Ingeniería de sistemas
Innovaciones tecnológicas
Arquitectura (Toma de decisiones)
Sistemas de información
Administración de bases de datos
Procesamiento electrónico de datos
Salones de clase
Ambiente técnico
Proceso heurístico
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El contexto dinámico y competitivo de la organización actual exige permanentes soluciones informáticas que apoyen efectivamente sus estrategias y objetivos. Los data warehouse han incursionado como una solución innovadora al problema de manejo de datos. Con la incursión de las bases de datos y principalmente con las bases de datos relaciónales, se dieron importantes cambios organizacionales: las áreas funcionales perdieron autonomía en el manejo de los datos, los cuales pasaron a ser elementos que se debían integrar o compartir; se mejoraron los procesos administrativos de manejo de información y se dispuso de lenguajes de consulta y generación de reportes que agilizaron el tiempo de entrega de los informes solicitados por el usuario. Las bases de datos llegan a ser la solución tecnológica y administrativa a las dificultades de trabajo y actualización de datos. |
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Con la incursión de las bases de datos y principalmente con las bases de datos relaciónales, se dieron importantes cambios organizacionales: las áreas funcionales perdieron autonomía en el manejo de los datos, los cuales pasaron a ser elementos que se debían integrar o compartir; se mejoraron los procesos administrativos de manejo de información y se dispuso de lenguajes de consulta y generación de reportes que agilizaron el tiempo de entrega de los informes solicitados por el usuario. Las bases de datos llegan a ser la solución tecnológica y administrativa a las dificultades de trabajo y actualización de datos.Introducción Glosario 3 1. Descripción del proyecto 12 1.1. Alcance del proyecto 12 1.1.1. Objetivo general 12 1.1.2. Objetivos específicos 12 1.2. Justificación 13 2. Investigación 15 2.1 introducción 15 2.2 evolución de los sistemas para soporte de toma de decisiones 19 2.3. Definición de data warehouse 26 2.4. Arquitectura data warehouse 32 2.4.1 principales tipos de datos de la arquitectura data warehouse 32 2.4.2 otros tipos de datos 33 2.4.2.1. Datos estructurados 33 2.4.2.2. Datos externos 33 2.4.2.3. Datos estructurados 33 2.4.3 generalidades de la arquitectura 33 2.4.3.1 niveles de lft arquitectura 33 2.4.3.2. Integración en los datos 35 2.4 3.3. Rol del analista dss 35 2.4.3 4. El desarrollo del ciclo de vida 35 2.4.3.5. Modelos de utilización de hardware 36 2.4.3 6. Preparando para la reingeniería 37 2.4.3 7. Controlando el ambiente data warehouse 39 2.5 ambiente del data warehouse 41 2.5.1 estructura de un data warehouse 41 2.5.2. Características del data warehouse 42 2.5.2.1. Integración de datos 42 2.5.2.2. No volatibilidad 43 2.5.2.3. Variabilidad en el tiempo > 43 2.5.2.4. Orientación a temas 44 2.5.2.5. Fenómeno día 1 - día n 49 2.5.2.6. Granularidad simple 50 2.5.2.7. Niveles duales de granularidad 55 2.5.2.8. Particional dad 59 2.5.2.9. Prototipo de sustentación de una base de datos 64 2.5.3. Estructura de datos en un data warehouse 66 2.5.4. Manual de estándares del data warehouse 72 2.5.5. La auditoría y el data warehouse 73 2.5.6. Justificación de costos 73 2.5.7. Depuración de datos del data warehouse 75 2.5.8. Reportes y el ambiente arquitectónico 75 2.5.9. Ventana de oportunidad operacional 76 2.6 características tecnológicas del data warehouse 79 2.6.1 manejo de grandes cantidades de datos 80 2.6.2 manejo de múltiples medios 80 2.6.3 índice y control de los datos 81 2.6.4 interfaces para muchas tecnologías 82 2.6.5 dominio sobre la colocación de los datos 82 2.6.6 administración de datos / almacenamiento paralelo 83 2.6.7 manejo de la meta data 84 2.6.8 lenguaje de interface 84 2.6.9 carga eficiente de datos 85 2.6.10 utilización eficiente de índices 86 2.6.11 compactación de datos 86 2.6.12 llaves compuestas 87 2.6.13 datos de longitud variable 87 2.6.14 manejo de seguridad 88 2.6.15 índice de procesamiento único 89 2.6.16 restauración rápida 89 2.6.17 otras características tecnológicas 89 2.7 las dbms y el data warehouse 91 2.7.1 dbms de propósito general vs. Dbms para data warehouse 92 2.7.2 tecnología cambiante de dbms 94 2.7.3 dbms multidimensionales 95 2.7.3.1 dbms multidimensionales vs data warehouse 96 2.7.3.2 fundaciones tecnológicas de las dbms multidimensionales 102 2.7.3.2.1 fundación relacional o correlativa 102 2.7.3.2.2 fundación cúbica o óptima (para tajar y malgastar) 103 2.8 granular1dad en el data warehouse 104 2.8.1 ¿cómo calcular que nivel de granularidad usar? 104 2.8.2 ¿usar niveles de granularidad simples o dobles? 106 2.8.3 algunas técnicas de ciclos de realimentación 107 2.8.4 niveles de granularidad en un ambiente bancario 109 2.9 importancia,de la metadata en el ambiente Data warehouse 118 2.10 contexto y contenido 123 2.10.1 tipos de información contexttíal 124 2.10.1.1 la información contextual simple 124 2.10.1.2 la información contextual compleja 125 2.10.1.3 la información contextual externa 126 2.10.2 captura y manejo de la información contextual 126 2.10.3 gestión de información contextual en el pasado 127 2.11 refrescamiento del data warehouse 128 2.11.1 lectura directa de las bases de datos heredadas 128 2.11.2 captura de datos en el ambiente heredado cuando se están actualizando 129 2.11.2.1 replicación de datos 129 2.11.2.2 captura de datos cambiantes 130 2.12 tipos de data warehouse • 132 2.12.1 data warehouse local 132 2.12.2 data warehouse global 134 2.12.2.1 mutua exclusividad 137 2.12.2.2 redundancia 141 2.12.2.3 acceso a datos globales 142 2.12.3 depósito distribuido de datos 145 2.13 esfuerzo de desarrollo 150 2.13.1 manejo de los esfuerzos de desarrollo 150 2.13.2 naturaleza de los esfuerzos de desarrollo 150 2.13.2.1 warehouses no relacionados completamente 153 2.13.2.2 data warehouse distribuidos 154 2.13.2.2.1 coordinar desarrollo a través de ubicaciones distribuidas 156 2.13.2.2.2 modelos de datos corporativos-distribuidos 158 2.13.2.2.3 metadata en el data warehouse distribuido 161 2.13.2.3 construyendo un data warehouse sobre niveles múltiples 162 2.13.2.4 múltiples grupos que construyen el nivel actual de detalle 166 2.13.2.4.1 diferentes requerimientos a diferentes niveles 170 2.13.2.4.2 otros tipos de datos detallados 173 2.13.2.4.3 metadata 176 2.13.2.4.4 plataformas múltiples para datos de detalle común 177 2.14 los sistemas de información ejecutiva y el Data warehouse 178 2.14.1. Análisis drill - down 181 2.14.2. Apoyando el proceso drill-down 182 2.14.3. El data warehouse como una base para eis 185 2.14.4. Hacia donde dirigirse 186 2.14.5. Trazado de sucesos 189 2.14.6. Los datos detallados y el eis 191 2.14.7. Guardando únicamente datos sumarizados en el eis 193 2.15. Datos externos e inestructurados y el Data warehouse 194 2.15.1. Datos externos e estructurados en el data warehouse 196 2.15.2. Metadata y datos externos 198 2.15.3. Almacenando datos externos e estructurados 200 2.15.4. Diferentes componentes de los datos de externos e estructurados 201 2.15.5. Modelando datos externo e estructurados 202 2.15.6. Informes secundarios 203 2.15.7. Archivando datos externos 204 2.15.8. Comparando datos internos y datos externos 204 2.16. El data warehouse y el diseño 206 2.16.1. Iniciando con los datos operacionales 206 2.16.2. Modelo de datos / procesos y el ambiente arquitectónico 214 2.16.3. El data warehouse y el modelo de datos 216 2.16.4. Modelamiento de datos 218 2.16.5. El nivel medio modelo de datos 222 2.16.6. Modelo físico de datos 228 2.16.7. El modelo de datos y el desarrollo iterativo 231 2.16.8. Normalización y desnormalización 233 2.16.9. Vistas instantáneas en el data warehouse 240 2.16.10. Meta data 244 2.16.11. Administración de tablas referenciadas en el data warehouse 245 2.16.12. Ciclicidad de datos 247 2.16.13. Complejidad de transformación e integración 250 2.16.14. Activación del registro del data warehouse 255 2.16.14.1 eventos 255 2.16.14.2. Componentes de una vista instantánea 256 2.16.14.3. Algunos ejemplos 256 2.16.15. Archivos de perfil 257 2.16.16. Administración de volúmenes 259 2.16.17. Creación de archivos de perfil múltiples 261 2.16.18. Pasando desde el data warehouse al ambiente operacional 262 2.16.19. Proceso normal 263 2.16.20. Acceso directo a los datos del data warehouse 263 2.16.21. Acceso indirecto a los datos del data warehouse 265 2.16.21.1. Un sistema de cálculo de comisión de una aerolínea 265 2.16.21.2. Un sistema personalizado al por menor 268 2.16.21.3. Anotación de crédito 271 2.16.22. Uso indirecto del data warehouse 274 2.16.23. Fusión en estrella 276 2.17. Migración de datos al ambiente arquitectónico 281 2.17.1. Plan de migración 281 2.17.2. Ciclo de feedback (realimentación) 287 2.17.3. Consideraciones estratégicas 289 3. Formalización de la metodología 293 3.1. Recordando el desarrollo de los sistemas de Información operacional 293 3.1.1. Decisión para construir un sistema de información operacional 294 3.1.2. Actividades iniciales del proyecto 295 3.1.3. Uso de código y datos existentes 296 3.1.4. Clasificación según el tamaño y división en fases 296 3.1.5. Formalización de requerimientos; capacidad de análisis 296 3.1.51. Formalización de requerimientos 296 3.1.5.2.capacidad de análisis 297 3.1.6. Especificación del modelo entidad relación; descomposición funcional 298 3.1.6.1. Especificación del modelo entidad relación 298 3.1.6.2. Descomposición funcional 298 3.1.7. Establecimiento del ambiente de procesamiento de la información 298 3.1.8. Definición del ambiente técnico 299 3.1.9. Diagrama entidad relación -erd- 299 3.1.10. Especificación del conjunto de items de datos -dis- 299 3.1.11. Análisis de ejecución, definición de almacenamiento de datos 300 3.1.12. Diseño físico de la base de datos 300 3.1.13. Desarrollo de pseudocódigo 301 3.1.14. Especificación de nivel de contexto 0 302 3.1.15. Especificación nivel de contexto 1-n 302 3.1.16. Especificaciones diagrama de flujo de datos dfd. 302 3.1.17. Especificación algorítmica 302 3.1.18. Codificación 303 3.1.19. Depuración 303 3.1.20. Compilación 303 3.1.21. Unidad de prueba; énfasis en la prueba 304 3.1.22. Implementación 304 3.2. Metodología para 1mplementar un data warehouse 306 3.2.1. Compromiso de construir un data warehouse. 307 3.2.2. Análisis del modelo de datos. 307 3.2.3. Análisis del volumen de datos 308 3.2.4. Avalúo técnico 308 3.2.5. Preparación del ambiente técnico 309 3.2.6. Diseño del data warehouse 309 3.2.7. Análisis del área temática 310 3.2.8. Análisis de los sistemas fuente 311 3.2.9. Especificaciones del programa 311 3.2.10. Programación 312 3.2.11. Población 313 3.2.12. Uso del data warehouse 313 3.3. Proceso heuristico 314 3.4. Desarrollo heuristico dss 316 3.4.1. Determinación de las necesidades de los datos 317 3.4.2. Programa de extracción de datos 317 3.4.3. Combinación, unión y análisis 318 3.4.4. Análisis de datos 318 3.4.5. Respuesta a preguntas 318 3.4.6. Institucionalización 318 3.5. Ejemplo de aplicación 320 3.5.1. Descripción del problema 320 3.5.2. Identificación de las principales áreas temáticas 321 3.5.3. Análisis de los datos existentes 322 3.5.4. Diseño del modelo de datos 323 3.5.5. Selección del software utilizado 325 3.5.6. Selección del hardware requerido 325 3.5.7. Diseño y creación de la base de datos 325 3.5.8. Población de la bodega 327 3.5.9. Presentación del ejemplo. 328 3.5.10. ¿que tipos de pregunta puede responder? 332 Conclusiones 333 Recomendaciones 335 Referencias bibliográficas 336 Bibliografía 337 Anexos 339PregradoThe dynamic and competitive context of today's organization requires permanent IT solutions that effectively support its strategies and objectives. Data warehouses have emerged as an innovative solution to the data management problem. With the introduction of databases, and mainly relational databases, important organizational changes occurred: functional areas lost autonomy in data management, which became elements that had to be integrated or shared; administrative processes for information management were improved and query and report generation languages were made available that sped up the delivery time of reports requested by the user. Databases become the technological and administrative solution to the difficulties of working and updating data.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Investigación y aplicación de la metodología Data Warehouse usando como ejemplo el control de utilización de aulas en una universidadResearch and application of the Data Warehouse methodology using the example of classroom utilization control at a universityIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de Sistemasinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsDatabase administrationClassroomsTechnical environmentHeuristic processArchitecture (Decision making)Information systemsElectronic data processingIngeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasArquitectura (Toma de decisiones)Sistemas de informaciónAdministración de bases de datosProcesamiento electrónico de datosSalones de claseAmbiente técnicoProceso heurístico[WHInmonl]: INMON, W.H. Building the data warehouse. Segunda edición. Editorial Wiley. ISBN No. 047114161-5. Impreso en Estados Unidos de América. 1996.[WHInmon2]: INMON, W.H. Building the operational data store. Primera edición. Editorial Wiley. ISBN No. 0-471-12822-8. Impreso en Estados Unidos de América. 1996.[HAR]: HARJINDER, S. Gilí. PRAKASH, C. Rao. Data warehousing. La integración para la mejor toma de decisiones. Edición en español. Prentice Hall Hispanoamericana, S.A. ISBN 968-880-792-3. 1996.[KORTHJ: KORTH, Ilenry. SILBERSCHATZ, Abrahan. Fundamentos de Bases de datos. Segunda edición. ISBN No. 0-07-044154-3. McGraw-Hill. 1993.[PRESSMANJ: PRESSMAN, Roger S. Ingeniería del Software. Un enfoque práctico. Tercera edición. ISBN No.0-07-050814-3. McGraw-Hill. 1993.[KENNETHj: KENNETH, A. Ross. CHARLES R.B. Wright. Matemáticas Discretas. Segunda edición. ISBN No. 0-13-215427-7. Prentice Hall. 1990.[MILAN]: MILENKOVIC, Milán. Sistemas operativos. Conceptos y Diseño. Segunda edición. ISBN No. 0-07-911365-6. Impreso en España. McGrawHill. 1994.INMON, W.H. Building the data warehouse. Segunda edición. Editorial Wiley. ISBN No. 047114161-5. Impreso en Estados Unidos de América. 1996.HARJINDER, S. Gilí. PRAKASH, C. Rao. Data Warehousing. La integración para la mejor toma de decisiones. Edición en español. Prentice Hall Hispanoamericana, S.A. ISBN 968-880-792-3. 1996.INMON, W.H. Building the operational data store. Primera edición. Editorial Wiley. ISBN No. 0-471-12822-8. Impreso en Estados Unidos de América. 1996.INMON, W.H. Artículo Data Warehouse/Data Mari Administration: Quality Assurance Checklists, Asking the Riglit Question At The Right Time... For Design, Startup, Performance, etc. Pine cone systems, Inc.KORTH, Henry. SILBERSCHATZ, Abrahan. Fundamentos de Bases de datos. Segunda edición. ISBN No. 0-07-044154-3. McGraw-Hill. 1993.PRESSMAN, Roger S. Ingeniería del Software. Un enfoque práctico. Tercera edición. ISBN No.0-07-050814-3. McGraw-Hill. 1993.KENNETH, A. Ross. CHARLES R.B. Wright. Matemáticas Discretas. Segunda edición. ISBN No. 0-13-215427-7. Prentice Hall. 1990.MILENKOVIC, Milán. Sistemas operativos. Conceptos y Diseño. Segunda edición. ISBN No. 0-07-911365-6. Impreso en España. McGrawHill. 1994.Revista Stattis. Mes Enero. Págs 6-12. 1996.Revista ComputerWord. Mayo 31-Julio 14. Sección Gerencia. 1996.Revista ComputerWord. Junio 30-Julio 14. Sección Redes & Comunicaciones. 1996.Revista ComputerWord. Julio 30-Agosto 14. Sección Redes & Comunicaciones. 1996.Revista ComputerWord. Ago. 15-Agosto 29. Sección Redes & Comunicaciones. 1996.Revista Oracle Magazine. January/February. Volunte IX / Number 1. 1995.Revista Oracle Magazine. March/April. Volunte X / Nuntber 2. Págs 34-55. 1996.www.data-warehousing.comwww.cs.ucla.eduwww.nulock.comwww.rkimbal.comwww.datawarehouse.dewww.sellmorenow.com/tactical/datawarehouse.htmwww.orst.edu/dept/coniputing/warehouse/index.htmlwww.island.net/~gordon/dwhplan.htniwww.nwpcmd.com/presentationl/sd 1007.htmwww.pine-cone.comwww.act.ucsd.edu/data warehouse/form979a/sld006.htmlLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8829https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26807/2/license.txt3755c0cfdb77e29f2b9125d7a45dd316MD52open accessORIGINAL1998_Reyes_Hernandez_Sandra.pdf1998_Reyes_Hernandez_Sandra.pdfTesisapplication/pdf76611467https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26807/1/1998_Reyes_Hernandez_Sandra.pdf9a6b52fcecb99d959a975fdb356c0916MD51open accessTHUMBNAIL1998_Reyes_Hernandez_Sandra.pdf.jpg1998_Reyes_Hernandez_Sandra.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7786https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/26807/3/1998_Reyes_Hernandez_Sandra.pdf.jpgbcb5cead45958d12fc2c2afd51c28bc2MD53open access20.500.12749/26807oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/268072024-10-16 16:19:22.476open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.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 |