Estado actual de las tecnologías de bodega de datos y olap aplicadas a bases de datos espaciales
Las organizaciones requieren de una información oportuna, dinámica, amigable, centralizada y de fácil acceso para analizar y tomar decisiones acertadas y correctas en el momento preciso. La centralización se logra con la tecnología de bodega de datos. El análisis lo proporcionan los sistemas de proc...
- Autores:
-
Abril Fradel, Diego Orlando
Pérez Castillo, José Nelson
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2007
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/28796
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28796
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- Palabra clave:
- OLAP
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Las organizaciones requieren de una información oportuna, dinámica, amigable, centralizada y de fácil acceso para analizar y tomar decisiones acertadas y correctas en el momento preciso. La centralización se logra con la tecnología de bodega de datos. El análisis lo proporcionan los sistemas de procesamiento analítico en línea, OLAP (On Line Analytical Processing). Y en la presentación de los datos se pueden aprovechar tecnologías que usen gráficos y mapas para tener una visión global de la compañía y así tomar mejores decisiones. Aquí son útiles los sistemas de información geográfica, SIG, que están diseñados para ubicar espacialmente la información y representarla por medio de mapas. Las bodegas de datos generalmente se implementan con el modelo multidimensional para facilitar los análisis con OLAP. Uno de los puntos fundamentales de este modelo es la definición de medidas y de dimensiones, entre las cuales está la geografía. Diversos investigadores del tema han concluido que en los sistemas de análisis actuales la dimensión geográfica es un atributo más que describe los datos, pero sin profundizar en su parte espacial y sin ubicarlos en un mapa, como si se hace en los SIG. Visto de esa manera, es necesaria la interoperabilidad entre SIG y OLAP (que ha recibido el nombre de Spatial OLAP o SOLAP) y diversas entidades han adelantado varios trabalos de investigación para lograrla. |
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Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Abril Fradel, Diego Orlando47603f4d-87d1-4e4a-9dc8-b33371293178300Pérez Castillo, José Nelson1636874c-c201-4345-b225-4b1731a9f0ef3002019-06-26T10:24:13Z2019-06-26T10:24:13Z2007https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/28796http://bdigital.unal.edu.co/18844/Las organizaciones requieren de una información oportuna, dinámica, amigable, centralizada y de fácil acceso para analizar y tomar decisiones acertadas y correctas en el momento preciso. La centralización se logra con la tecnología de bodega de datos. El análisis lo proporcionan los sistemas de procesamiento analítico en línea, OLAP (On Line Analytical Processing). Y en la presentación de los datos se pueden aprovechar tecnologías que usen gráficos y mapas para tener una visión global de la compañía y así tomar mejores decisiones. Aquí son útiles los sistemas de información geográfica, SIG, que están diseñados para ubicar espacialmente la información y representarla por medio de mapas. Las bodegas de datos generalmente se implementan con el modelo multidimensional para facilitar los análisis con OLAP. Uno de los puntos fundamentales de este modelo es la definición de medidas y de dimensiones, entre las cuales está la geografía. Diversos investigadores del tema han concluido que en los sistemas de análisis actuales la dimensión geográfica es un atributo más que describe los datos, pero sin profundizar en su parte espacial y sin ubicarlos en un mapa, como si se hace en los SIG. Visto de esa manera, es necesaria la interoperabilidad entre SIG y OLAP (que ha recibido el nombre de Spatial OLAP o SOLAP) y diversas entidades han adelantado varios trabalos de investigación para lograrla.Organisations require their information on a timely, dynamic, friendly, centralised and easy-to-access basis for analysing it and taking correct decisions at the right time. Centralisation can be achieved with data warehouse technology. On-line analytical processing (OLAP) is used for analysis. Technologies using graphics and maps in data presentation can be exploited for an overall view of a company and helping to take better decisions. Geo- graphic information systems (GIS) are useful for spatially locating information and representing it using maps. Data warehouses are generally implemented with a multidimensional data model to make OLAP analysis easier. A fundamental point in this model is the definition of measurements and dimensions; geography lies within such dimensions. Many researchers have concluded that the geographic dimension is another attribute for describing data in current analysis systems but without having an in-depth study of its spatial feature and without locating them on a map, like GIS does. Seen this way, interoperability is necessary between GIS and OLAP (called spatial OLAP or SOLAP) and several entities are currently researching this. This document summarises the current status of such research.application/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia - Facultad de Ingenieríahttp://revistas.unal.edu.co/index.php/ingeinv/article/view/14782Universidad Nacional de Colombia Revistas electrónicas UN Ingeniería e InvestigaciónIngeniería e InvestigaciónIngeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 58-67 Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 58-67 2248-8723 0120-5609Abril Fradel, Diego Orlando and Pérez Castillo, José Nelson (2007) Estado actual de las tecnologías de bodega de datos y olap aplicadas a bases de datos espaciales. Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 58-67 Ingeniería e Investigación; Vol. 27, núm. 1 (2007); 58-67 2248-8723 0120-5609 .Estado actual de las tecnologías de bodega de datos y olap aplicadas a bases de datos espacialesArtículo de revistainfo:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Texthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTOLAPspatial OLAPdata warehousespatial data warehouseGISOLAPOLAP espacialbodega de datosbodega de datos espacialSIGORIGINAL14782-44423-1-PB.pdfapplication/pdf273475https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/28796/1/14782-44423-1-PB.pdfbb08eeb0748d5d80317e1a2eec5064e0MD51THUMBNAIL14782-44423-1-PB.pdf.jpg14782-44423-1-PB.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg8950https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/28796/2/14782-44423-1-PB.pdf.jpg8a44f092dde2ccac801f5e2a9eea9329MD52unal/28796oai:repositorio.unal.edu.co:unal/287962022-11-18 23:03:01.828Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |