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Bases de Datos

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El 16 de julio comenzó la construcción de la Estación Central. El 28 de julio de se inicia la operación formal pagada del servicio en la troncal sur de la Estación Central a la Terminal Matellini. El 2 de agosto de empiezan las pruebas en vacío de los dos corredores centro: El 11 de agosto inició la prueba gratuita con pasajeros en la ruta Centro B: El 24 de agosto inicia la marcha blanca con pasajeros en la ruta Centro A: El 5 de septiembre se dio inicio a las pruebas en vacío del corredor norte, desde la Estación Central a la Terminal norte Naranjal.

El 11 de septiembre empezó la prueba con pasajeros del corredor norte, desde la Estación Central a la Terminal Naranjal y viceversa, a través del corredor centro B. El 2 de octubre inició la operación formal pagada de los tramos centro y norte, completando toda la ruta la troncal de este servicio. El 16 de diciembre inició la operación comercial de los alimentadores del norte en la terminal Naranjal, luego de casi un mes de pruebas sin pasajeros.

En 11 de abril del , el alcalde de Lima , anunció la ampliación de los 12 kilómetros que faltan construir del Metropolitano en el norte de Lima. Esta nueva ruta pretendía conectar los distritos de Ate Av. Carretera Central con el Callao Av. Alfonso Ugarte, Plaza Francisco Bolognesi, av.

Estaba previsto que estuviera en servicio en el Sin embargo, en febrero del , la Municipalidad de Lima decidió suspender la obra del Metropolitano 2, debido a la construcción de la Línea 2 del Metro de Lima por parte del gobierno. Tras el anuncio del Alcalde de Lima, Luis Castañeda, de implementar una nueva ruta del Metropolitano , sobre la vía de evitamiento, exactamente sobre la concesión de Vía Parque Rimac, el Ministro de Transportes llamó a una reunión al alcalde para coordinar la proyección de este recorrido y evitar superposiciones con la Línea 3 del metro de Lima.

Para ingresar a la estación hay dos posibilidades: También, hay otras dos estaciones importantes ubicadas a cada extremo de la Vía: Una en las intersecciones de las Av. Son un total de 35 estaciones intermedias y paraderos autorizados contando las de las vías alimentadoras.

Estación Los Jazmines Estación El Milagro Estación Parque del Trabajo Emancipación y Lampa Estación Ramón Castilla Estación Jirón de la Unión Alfonso Ugarte y España Estación 2 de Mayo Estación Estadio Nacional Estación Canaval y Moreyra. Estación Domingo Orué Estación 28 de Julio. Estación Plaza de Flores 6. Estación Escuela Militar 2. Estación Rosario de Villa Estación Matellini. Estos servicios se detienen en todas las estaciones. Se detiene en todas las estaciones desde Estación Naranjal hasta Estación Central , utiliza el ramal de Av.

Lampa Centro Histórico de Lima. Se detiene en todas las estaciones desde Estación Naranjal hasta Estación Matellini , utiliza el ramal de Av. Alfonso Ugarte y Av. El 30 enero de , el horario de servicio de lunes a viernes fue modificado y opera de Empezó a operar desde el 30 de enero de Estos servicios se detienen en estaciones con mayor demanda de usuarios con la finalidad de lograr una mayor fluidez durante horas punta.

En la actualidad existen 10 servicios expresos, todos ellos utilizan el ramal de Av. España por contar con dos carriles lo que permite adelantar a los buses de los servicios regulares.

Funciona de lunes a viernes durante las horas punta de la mañana y noche. El servicio Expreso 2 entró en funcionamiento el 8 de noviembre de El servicio Expreso 3 entró en funcionamiento el 22 de noviembre de Esta situación se presenta bajo las siguientes características: La cantidad de atributos de la entidad es tres o superior a tres.

Todos los atributos de la relación componen la clave primaria. No debe haber dependencia funcional entre ninguno de sus atributos y tampoco dependencias multivaluadas no triviales. La entidad se encuentra en 4FN. Defnición de Dependencia de Reunión DR: El modelo, en sí mismo, tiene como soporte una combinación de estructuras que representan la realidad.

Lo que se pretende es establecer el formato tipo de estas estructuras para poder enmarcar estos modelos en distintos tipos diferenciados. Personas — Teléfonos varios. Personas — Domicilios varios. Componente Código Artículo compuesto Código artículo Cantidad componente Referencia al elemento componente del producto elemento compuesto.

Referencia al producto elemento compuesto, formado por varios elementos simples o compuestos. Sin esta tercera relación no se podría tener la estructura deseada. Relaciones de empleados, de computadoras, de asociación de las computadoras que puede utilizar cada empleado. Si bien este modelo sufrió grandes cambios y modificaciones con el correr de los años, expresa conceptos que no han perdido vigencia y que constituyen un pilar de conocimientos.

El resultado de aplicar una operación de este tipo es otra relación, lo cual habilita la combinación de operaciones y su anidamiento ya que la entrada de una operación podría ser el resultado creado por otra anterior.

Codd da pistas sobre el origen del lenguaje y lo atribuye a un grupo de investigación de IBM a fnales del año Messerly y Raymond F. En , luego de que el Dr. Codd introdujera el concepto del modelo relacional, IBM desarrolló este lenguaje. En este movimiento, hay que mencionar a MySQL como un protagonista de mucho menor tamaño que los motores tradicionales, pero con las prestaciones sufcientes para publicar un sitio Web y hacer funcionar los sitios de todo tamaño que aparecieron en esos tiempos.

Los proveedores de bases de datos tienen estas extensiones por ejemplo: Las sentencias SQL se agrupan en sublenguajes de acuerdo con sus propósitos: También se aplican estas acciones sobre los usuarios, los roles, las estructuras de almacenamiento como una base de datos propiamente dicha, un espacio de tablas Tablespace , los segmentos de RollBack o RollBack Segments y numerosas estructuras propias de un motor de base de datos.

Por esta razón, se la nombró aparte. Para el modelo de datos del sistema de ventas, se defnieron cuatro tablas: Los signos permitidos son: Originalmente, en el modelo de datos se incluyeron todos los acentos de las palabras, pero en la creación no se los utilizó para facilitar el trabajo de escritura de las sentencias SQL.

Ejemplos de creación de objetos del modelo de datos de ventas: A modo de ejemplo, se usan los tipos de datos de Oracle, donde NUMBER es un tipo de dato que soporta hasta 38 dígitos, en los que se incluyen los decimales y sus signos. Esto es, agregar una columna. Para los índices la sintaxis es: En Oracle, se puede defnir un rol con contraseña para que sea activado después de que el usuario que lo posee se conecte, cuando tenga que realizar una tarea que requiera los privilegios del rol y solicite activarlo.

A la vez, se le solicita una contraseña específca para que esa activación pueda ser posible. SELECT es la sentencia que permite la obtención de los valores almacenados en las columnas de las flas recuperadas como resultado del acceso a las tablas o a las vistas de la base de datos. Las funciones de fla simple retornan un solo valor por cada fla de una tabla o de una vista consultada. A modo de ejemplo, algunas funciones del SQL de Oracle 10g son: Esta forma de reunión se denomina, también, Auto Join.

Se agregó una restricción en el WHERE y se armó el conjunto de partidos posibles Nótese que el resultado de flas es porque se excluyeron los partidos entre un empleado contra él mismo; es decir: Pero esto no es excluyente, también se pueden escribir otras condiciones de reunión con columnas del mismo dominio de valores; es decir, comparables.

Para reunir las tablas, existen dos alternativas de sintaxis: Se adjunta la ayuda de MySQL sobre la sintaxis de esta forma de escribir las reuniones de tablas. ANY es mayor que algunos de los valores de una lista o subconsulta.

IN es igual que al menos uno de los valores de una lista o subconsulta. NOT IN no es igual que al menos uno de los valores de una lista o subconsulta. Si no se indica ninguno, se toma por defecto ASC. Esto es, en cada columna. A esta sentencia subordinada, habitualmente se la denomina subconsultas: Si, por ejemplo, a la empresa le interesara solo aumentarle el sueldo a los que ganan entre y , la sintaxis sería la siguiente: Ejemplo de la sintaxis en Oracle 10g: Estas dos sentencias cierran la transacción.

La sentencia COMMIT confrma y guarda los cambios de la transacción en curso y libera los recursos bloqueados por cualquier actualización hecha con la transacción actual.

Su sintaxis es muy simple: Esta lógica evolución necesita que se entienda cómo funciona el mecanismo de ejecución de consultas para, de esta manera, mejorar la performance del sistema en general. El ejecutor de sentencias SQL utiliza un proceso denominado plan de consulta, que se encarga de elegir el método de resolución para encontrar los datos requeridos por la sentencia. Este optimizador tiene dos estrategias o modos de funcionar: Este modo emplea las estadísticas que se almacenan sobre los objetos afectados por la sentencia SQL para, de esta manera, determinar el plan de ejecución que demande menos recursos.

En un motor Oracle existen numerosas herramientas que permiten la elección de un determinado plan de ejecución y la performance asociada. Como hay diferentes modos de ejecutar una sentencia SQL —por ejemplo: El tratamiento detallado de las distintas técnicas excede el alcance de este libro. Por esta razón, se recomienda al lector que amplíe estos conceptos en la documentación ofcial de los principales proveedores de bases de datos y en las fuentes de información técnica especializada en la materia.

Recordemos, también, que SQL es declarativo y no procedimental, porque el escritor de sentencias SQL solamente describe el resultado deseado y no indica cómo resolver el trabajo para obtener ese resultado. Es relativamente sencillo de aprender y le permite, al usuario no especializado en programación, obtener resultados satisfactorios.

Con las extensiones procedimentales de SQL, se escriben funciones, procedimientos y paquetes que son llamados desde cualquier programa que lo necesite, aumentando la reutilización de código almacenado en la base. La extensión procedimental de SQL tiene ventajas sobre el SQL embebido que otros lenguajes de programación ofrecen desde hace mucho tiempo, ya que permite fjar la lógica y las reglas del negocio de las aplicaciones y almacenarlas en un solo lugar, dentro de la base de datos.

En general, los lenguajes de extensión son simples y directos y poseen las construcciones comunes de los lenguajes de uso general. Las sentencias, que se comunican internamente con la base de datos, se almacenan en la base de datos Oracle.

Sin embargo, en situaciones críticas en tiempo, estas pruebas integrales no pueden llevarse adelante, ya que aumentan el riesgo de salidas inesperadas de sistemas. Se manejan el código fuente y los privilegios de ejecución con la misma sintaxis que se usó para manejar otros objetos de base de datos.

Por ejemplo, en un proceso complejo, como el que requiere agregar un registro de un nuevo estudiante, que afecta a varias tablas relacionadas de distintas aplicaciones asociadas: Existen dos tipos de bloques de código: En esta clase de bloques, la sección de declaración se inicia, explícitamente, con la palabra DECLARE y contiene las mismas secciones que los bloques con nombre.

Todos estos ítems permiten al lenguaje soportar reglas de negocios y, también, proveer datos a las aplicaciones que lo soliciten. Alfaomega 1 36 4 - Lenguaje procedimental como extensión de SQL una individualidad. Para el manejo de estas flas en un cursor, es necesario que se utilicen construcciones repetitivas con lógica incluida, como los loop y, también, las operaciones de manipulación de los cursores.

El tipo CHAR ocupa todo el tamaño y agrega, al contenido signifcativo, los blancos hasta que cubra el tamaño de la variable. Se clasifcan de la siguiente manera: Esto ahorra esfuerzo y disminuye la probabilidad de errores en el tiempo de ejecución, con una pequeña sobrecarga en el momento de la compilación. Por esta razón, cada sentencia SQL es parte de una transacción.

Con SAVEPOINT se pone el nombre y se marcan las posiciones de las distintas sentencias de una transacción, para poder deshacer sus partes en el caso en que fuera necesario por alguna regla de negocio. Esta anomalía se denomina lecturas sucias. Para tener una primera idea de los niveles de aislamiento, es preciso indicar que se aplica el principio de que los lectores no bloquean a los escritores, y viceversa.

Para una mejor compresión, podríamos describir estas situaciones de la siguiente manera: Si T2 modifca el valor de una fla mientras T1 ha leído el valor anterior a este cambio, se produce una anomalía de lecto-escritura conocida como lectura no repetible.

Por esta razón, a esta anomalía se la denomina actualización perdida, ya que no se llega a confrmar el cambio de T1. Esta sentencia no tiene argumentos y debe ser la primera sentencia SQL en la transacción de solo lectura, como se expresa en el ejemplo siguiente: Estos valores son el resultado de la ejecución de un tipo de sentencias, denominadas operaciones de comparación. Algunas comparaciones pueden ser como las siguientes: Estas operaciones de comparación se pueden evaluar por su validez, ya que su valor puede resultar verdadero o falso.

Estas repeticiones se pueden controlar de dos maneras: Hay tres tipos de repetidores o bucles, también denominados loops por la sentencia asociada, por ejemplo: Tiene como ventaja que lo procesa siempre y que la evaluación no se puede eludir.

Nótese que se debe invertir el sentido de la comparación, porque se desea que, cuando sea distinto a 25, se ejecute el conjunto de sentencias necesarias. Puede defnirse que este contador incremente su valor o que lo vaya disminuyendo hasta encontrar el valor inferior del rango. Los cursores explícitos tienen un nombre defnido por el desarrollador y agregan un control mayor sobre la ejecución de la sentencia.

Con las flas en memoria, en la dirección del cursor, el proceso abre el cursor, que consiste en ejecutar el SELECT asociado y se ubica en su primer registro. Esta posibilidad de manejo de errores es una de las mejores contribuciones a la robustez de las aplicaciones construidas en Oracle. Los errores necesitan ser tratados explícitamente, sin necesidad de usar IF para detectar la situación anómala.

Los tres tipos de excepciones son: El manejo de excepciones ofrece ventajas en simplicidad y en fexibilidad. Las excepciones defnidas por el usuario se pueden usar para aplicar situaciones previstas en las reglas de negocios, para que se traten de la misma manera que las otras excepciones. A continuación, un bloque con los dos tipos de excepciones: Las excepciones internas asocian un nombre de excepción con un error de la base de datos.

En el siguiente uso, se observa cómo se utiliza esta sentencia, basado en el código anterior. Estas construcciones —denominadas, genéricamente, programas almacenadostienen, como los bloques anónimos, una sección de declaración, codifcación y manejo de errores.

Dos diferencias signifcativas con los bloques anónimos son: Antes de ver algunos ejemplos, unas palabras acerca de los aspectos de seguridad. Para crear los procedimientos y las funciones almacenadas, se requiere que el usuario o desarrollador tenga el permiso de creación, que se asigna como sigue: Para que otros usuarios puedan ejecutarlo, el dueño del procedimiento o función almacenada les debe dar el permiso de ejecución.

Los bloques anónimos tienen la desventaja de que, una vez ejecutados, la base de datos no guarda registros en cambio, cuando se usan los procedimientos almacenados, guarda la compilación y el código parseado, para mayor rapidez en el procesamiento. Un ejemplo de construcción de un procedimiento almacenado: Esto los hace parte del nombre completo, por lo que luego se deben valorizar al ejecutarse desde otro bloque o desde la línea de comandos.

A continuación, un ejemplo de cómo se debe ejecutar este procedimiento: El resultado sería la cantidad de euros que se comprarían con pesos. En los paquetes se pueden almacenar programas, tipos defnidos por el usuario, excepciones, variables y hasta defnición de cursores y tablas temporarias.

Los paquetes tienen dos partes: Esta estructura proviene de lenguajes como ADA y C. Se podría pensar en esta declaración como un índice de contenido del paquete, sin sus detalles de construcción. El cuerpo del paquete contiene el código de todos los procedimientos y las funciones que se han nombrado en la especifcación. A continuación, veremos un ejemplo de un paquete que agrupe al código visto hasta ahora.

En los paquetes se pueden almacenar programas, tipos defnidos por el usuario, excepciones, variables, defnición de cursores y tablas temporarias. Se ejecutan si el evento para el que se defnen acontece. Su utilización se justifca por la dependencia que existe entre un objeto principal y otro derivado dentro de la aplicación y, cuando en aquél existe un cambio, el secundario, lo debe refejar y se requiere que, implícitamente, se ejecute el código necesario para mantener la integridad de la información.

Bases de datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky Los triggers se almacenan como objetos compilados y el código fuente de su cuerpo se puede consultar en el diccionario de la base de datos que lo almacena. Para esto, la sintaxis de la creación permite la defnición del valor de las columnas antes de cada cambio y el valor después del cambio.

En este tipo de triggers, se debe considerar detenidamente la cantidad de proceso que se defne, porque puede ser ejecutado miles de veces en una acción muy extendida por las flas de la tabla original. En sí esto no es un problema, pero debe ser diseñado adecuadamente, ya que podría darse que en esta cascada se afecte a la tabla que inicialmente disparó el evento. Se anima al lector a que practique la creación de todos los objetos para que se asegure el entendimiento de los temas expuestos.

Por otro lado, este lenguaje formaliza el mantenimiento de las rutinas persistentes escritas en lenguaje de bases de datos, como los procedimientos registrados. La inteligencia del negocio utiliza los datos internos y externos de una organización para analizar los posibles escenarios y, de esta manera, proyectar futuras situaciones. El modelo OLTP se ocupa del trabajo diario de la empresa, analiza las ventas y las compras, los pagos a los proveedores, etc. El modelo OLTP que, como se dijo, se ocupa del trabajo diario de la empresa, analiza —entre otras cuestiones— las ventas y las compras, los pagos a los proveedores, etc.

Codd, creador del modelo relacional —Relational Data Base Management Systems RDBMS o bases de datos relacionales—, posicionó su descubrimiento como la solución adecuada para el almacenamiento y la manipulación de datos. Para solucionar las limitantes de este modelo, Codd diseñó el denominado modelo multidimensional. Esta herramienta —implementada por IBM— tenía, gracias a la utilización de datos multidimensionales, aplicaciones empresariales con funcionalidades muy similares a las de los productos OLAP de la actualidad.

Sin embargo, por su alto grado de complejidad —aun para programadores expertos— no logró un alto grado de adhesión. En los años noventa, algunas empresas de software investigaron —sobre la base de las reglas establecidas por Codd— la implementación de un método o arquitectura que unifcara la tecnología multidimensional con las bases de datos relacionales.

De esta manera, se llegó a que las herramientas de apoyo que se utilizaban para la toma de decisiones tuvieran una nueva defnición de requerimientos que debían incluir el uso de datos relacionales y la tecnología multidimensional. Para suplir las falencias de las bases de datos, nacieron las herramientas OLAP relacionales.

En la actualidad, ciertas herramientas OLAP permiten, para su procesamiento, que se almacenen en las computadoras personales pequeños cubos generados a partir de grandes bases de datos.

Kenneth Iverson 17 de diciembre de de octubre de La base de datos multidimensional contribuye a que el usuario obtenga una visión analítica de la información. Las dimensiones determinan la estructura de la información almacenada y defnen caminos de consolidación. En las bases de datos multidimensionales, la información se almacena en forma dimensional y no relacional. Las dimensiones determinan la estructura de la información almacenada y defnen adicionalmente caminos de consolidación.

De esta manera, y a partir de la intersección de esas dimensiones, se almacena el valor. La información de una variable se puede analizar dentro del cubo que se forma en la intersección de sus dimensiones.

La fgura a representa la división del cubo en un plano vertical. En la fgura c, se comparan dos años diferentes. Esta visión temporal permite medir, por ejemplo, las ventas de dos períodos consecutivos. En la fgura d, se observa lo ocurrido en un periodo de tiempo, una región y un producto determinado, el comportamiento del mismo. En el ejemplo anterior, que tenía tres dimensiones, si se le agregara una cuarta, ampliaría notablemente la estructura de almacenamiento, puesto que la cantidad de celdas que se deberían añadir en la estructura sería igual al tamaño de la nueva dimensión por el tamaño de las tres dimensiones que ya existían.

En la literatura de la materia, se denominan poblados dispersos sparsely populated o dispersión de datos. Esta situación puede causar errores en muchas de las aplicaciones; por esta razón, es necesario que los que trabajen con este tipo de aplicaciones o con bases de datos multidimensionales tomen ciertas precauciones que prevean esta posibilidad y su posible solución.

Entonces, es necesario que se consideren e identifquen las causas de explosión de las bases de datos: La explosión de los datos no tiene nada que ver con errores en el software o con bases de datos corruptas. Aunque en muchas bases de datos multidimensionales y en algunos productos OLAP existe la posibilidad de comprimir datos, esta característica no soluciona su explosión y tampoco la dispersión multidimensional.

En algunos casos, ciertos fabricantes de bases de datos multidimensionales presentan los datos al usuario en forma de hipercubo. De esta manera, los datos en la aplicación aparecen como una sencilla estructura multidimensional. Estas dos opciones no son visuales; esto signifca que el usuario no las percibe porque pertenecen a la capa interna de almacenamiento que utiliza el motor de la base de datos para almacenarlos.

Este tipo de hipercubos permite que se introduzcan los valores de los datos a través de la combinación de dimensiones. Cabe destacar que todas las partes del espacio de datos cubo poseen la misma dimensión. De todas maneras, no se refere a un formato de almacenamiento de datos y se aplica en bases de datos multidimensionales y también en relacionales.

Los que se inclinan por este tipo de estructura resaltan la simplicidad que posee para el usuario fnal y su velocidad de acceso a la información ya que ésta se encuentra almacenada en forma contigua. Alfaomega 1 68 5 - Bases de datos multidimensionales y tecnologías OLAP Arbor, con Essbase, y Cognos, con Powerplay, son dos de las compañías que utilizan esta estructura en sus aplicaciones.

Así, disminuye el espacio de almacenamiento y la posibilidad de dispersión. Esta situación permite que los cubos no deban replicar el tamaño de una de las dimensiones a las restantes. Los productos que utilizan esta estructura dividen la aplicación de la base de datos en un conjunto de estructuras multidimensionales.

Cada una de ellas se compone de un subconjunto de las dimensiones de la de la base de datos. Si bien los diferentes productos del mercado le otorgan diferentes denominaciones a estas pequeñas estructuras variables, universos, estructuras, cubos, etc. Esta estructura divide el universo en diferentes cubos de menor tamaño e intenta dinamizarla mediante estos cubos con punteros. De esta manera, disminuye el espacio utilizado para el almacenamiento, ya que, al reducir el tamaño de los cubos que conforman el universo de datos, también lo hace la posibilidad de dispersión.

Existen dos tipos principales de multicubos: El primero utiliza dimensiones ortogonales lo que permite que no haya dimensiones especiales en este nivel de datos. Esto signifca que las medidas o variables se tratan como si fueran dimensiones. El segundo tipo trata a cada medida o variable como si fueran series de tiempo, con un conjunto propio de dimensiones.

El segundo tipo trata a cada medida o variable como series de tiempo, con un conjunto propio de dimensiones. Algunos fabricantes han optado por ofrecer un modelo mixto: De esta manera, combinan la simplicidad del hipercubo con la fexibilidad del multicubo. Este pivoteo es fundamental para los usuarios, porque necesitan analizar los datos desde diferentes perspectivas.

En las consultas sencillas demora un segundo, en las complejas, puede tardar hasta En el caso de los diseñadores esto es fundamental a la hora de llevar adelante un proyecto de esta naturaleza. Orientación o Es un modelo dimensiones. Esto signifca que si de capas. Esto se d e b e , principalmente, a las claves, las indexaciones y las estructuras dimensionales, q u e o no se necesitan o se optimizan para ocupar m u c h o m e n o s espacio. El problema se encuentra en las relaciones multidimensionales que existen en todas las aplicaciones OLAP y en el hecho de que la mayoría de los datos introducidos son considerados dispersos.

De acuerdo con lo desarrollado hasta aquí, se puede afrmar que la consulta se basa en tres tipos de datos: Para que no se produzca una explosión de datos se pueden utilizar dos principios: En segundo lugar, se puede reducir la dispersión de objetos de datos individuales a través de un buen diseño y gracias a la utilización de una aproximación de multicubos en la que cada objeto posea solo la mínima cantidad de dimensiones necesaria.

Para calcular la cantidad exacta de lo que se debe precalcular dependemos de los siguientes factores: Normalmente, los datos que se precalculan son: En las aplicaciones OLTP, los usuarios crean, actualizan o retienen registros individuales. Por esta razón, las bases de datos con este tipo de aplicaciones se optimizan para la actualización de las transacciones. En este caso, su respuesta es lenta y el uso desordenado de recursos son características comunes en la construcción de aplicaciones de soporte de decisiones creadas por encima de la base de datos relacional.

En cambio, con un servidor OLAP, se pueden manejar en segundos. En cambio, casi toda la aplicación OLAP requiere de ellos. Mientras que las aplicaciones OLTP y sus bases de datos se organizan alrededor de procesos específcos, las OLAP lo hacen por medio de temas y pueden responder a preguntas como la siguiente: Las OLTP manejan datos actuales y atómicos y, en general, no requieren datos históricos.

La siguiente tabla resume los aspectos de selección de uno u otro. El costo del administrador es una de las características no técnicas que se debe evaluar. En el caso de las organizaciones grandes que, en general, cuentan con un RDBMS utilizado normalmente por la organización, la estrategia adecuada para reducir los costos, sería el pago de licencias adicionales para desarrollar su almacenamiento global en el mismo RDBMS.

La implementación de este almacenamiento integrado se favorece si la organización cuenta con diseñadores y administradores con probada experiencia en la optimización de aplicaciones y en la afnación de bases de datos, conocimiento que es muy difícil de alcanzar en el corto plazo con un MDB. Las funciones principales que se ofrecen a los usuarios de la organización comprenden: En lo que respecta a la administración en general y a la administración de sistemas en particular, se requiere contar con lo siguiente: Se necesitan varias dimensiones porque no se deben mezclar diferentes informaciones ciudades con provincias, provincias con regiones, etc.

En las MDB sin jerarquías, la solución puede ser por dimensiones separadas. De esta manera, los datos se almacenan en la base relacional para su mantenimiento y administración. Los datos se presentan al usuario en dimensiones, aunque se almacenan en forma relacional fla, columna. La actividad inicial de diseño y confguración se conduce mediante el diseño técnico de una base de datos, a través de los siguientes pasos: Desde la perspectiva operacional, los pasos para ejecutar una consulta son los siguientes: Dado que una base de datos relacional no entiende las estructuras multidimensionales, la capa multidimensional es de vital importancia.

Se lo denomina de esta manera porque su forma se parece a una estrella. El modelo Estrella tiene cuatro componentes: De esta forma, la tabla de hechos se vincula con cada dimensión en una relación "uno a muchos". Aquí se observa una tabla de hechos que refeja los eventos o hechos registrados y tres tablas de dimensiones: De esta manera, se puede obtener información de forma independiente por cualquiera de las dimensiones y, asimismo, a través de la intersección de todas las dimensiones, que es el contenido de la tabla de hechos.

S El esquema Copo de nieve es una variación del esquema Estrella tradicional y en cada dimensión se almacenan las jerarquías de atributos o se dividen en otra entidad que les permita la obtención de una mejor performance y la utilización del espacio de almacenamiento.

Esquema Copo de nieve En el esquema Copo de nieve, si bien es una variación del esquema Estrella tradicional, en cada dimensión se almacenan las jerarquías de atributos o, simplemente, se dividen en otra entidad que les permita la obtención de una mejor performance y la utilización del espacio de almacenamiento. Esquema Constelaciones Este modelo también es una modifcación del modelo Estrella. En este caso, algunos de los atributos de las dimensiones se separan para formar una nueva entidad que se puede compartir con otros cubos, tal como se ilustra a continuación: De esta forma, se toma ventaja de la potencia de cada uno de los dos tipos de bases de datos y se optimiza la solución.

Las opciones potenciales deben incluir lo siguiente: Las características de tecnología requeridas dependen del modelo analítico y del uso contemplado. Arquitectura global Desde una perspectiva de arquitectura global, no resulta sencilla la elección entre el depósito de datos multidimensionales o el relacional para el OLAP.

La organización necesita proporcionar los criterios para hacer la elección adecuada. La tendencia de la industria es ofrecer los servicios OLAP con una combinación de un proceso frontal de servidor OLAP, un depósito multidimensional incorporado para datos gruesos y un procesador posterior de depósito relacional.

En esta confguración de arquitectura, la información y consultas de acceso frecuente se precalculan, se resumen, se agregan y luego, se almacenan en depósitos de datos multidimensionales relacionales del almacén de datos. En la siguiente fgura, se observa una arquitectura que se puede construir sobre cualquiera de los modelos o con una combinación de ellos.

En la siguiente fgura, se establecen las etapas de aplicación de las tecnologías OLAP que sustentan un modelo que contribuya con la toma de decisiones dentro de una organización. En la primera etapa, se inicia el proceso de recolección de información a través de sistemas internos OLTP de la organización, sistemas de gestión de ventas, compras, etcétera.

Tanto el IDP como los mapas de decisión indicados en el diagrama contribuyen con la defnición de los objetivos y las medidas de desempeño, que abarcan desde el desarrollo de planes y de tendencias claves de decisión con la información requerida para verifcar supuestos que permitan los mejores cursos de acción. De este proceso, se obtiene una lista de aplicaciones con sus respectivas prioridades.

Gracias a los mapas de decisión se puede precisar el modelo mental del que se valen los ejecutivos para la conceptualización y el control de su negocio. Las aplicaciones OLAP brindan la inteligencia de negocios requerida para tomar decisiones y, por consiguiente, defnen la estructura y el contenido del almacén de datos, el nivel histórico y de detalle necesario de la información.

Finalmente, los OLTP encargados del proceso de colección de datos, con su fltrado e integración, permiten la generación de información valiosa característica del almacén de datos y de los OLAP. Sin embargo, los analistas fnancieros y contables se encuentran, generalmente, con los datos desorganizados. Por esta razón, utilizan el software multidimensional.

Aquí los contadores se encuentran con un modelo 4-dimensional. Informes de gestión Por lo general, los informes de gestión hacen hincapié en el fujo de dinero y no tanto en la hoja de balance. Esta fexibilidad se consigue con los sistemas basados en OLAP. Las empresas con balances positivos lo necesitan para conocer las causas de los benefcios y las organizaciones con pérdidas también deben utilizar las causas de su mal desempeño. En general, las empresas toman esta clase de decisiones de manera individual y, en algunos casos, pueden resultar poco efectivas o contraproducentes, si el que tiene el poder de decisión no se encuentra bien informado de los diferentes niveles de rentabilidad de cada producto y de las preferencias de los clientes.

Si bien la mayoría de estas variables no son fnancieras, son igual de importantes si se quiere obtener una radiografía acabada de la organización. Por esta razón, sus productos se encuentran en proceso de adaptación a las exigencias de una herramienta OLAP, de la misma manera que adecuan sus productos a las tecnologías de redes.

Oracle es un claro ejemplo de esta tendencia. Esta empresa siempre fue líder en el sector de la base de datos y, en la actualidad, también en las herramientas OLAP.

Entre las desventajas de esta tecnología —si es que se pueden considerar como tales— se puede mencionar que las herramientas OLAP se deben adquirir como un software que, evidentemente, implican un desembolso de dinero y, también, la necesidad de una base de datos previa —que, normalmente, es ajena al software OLAP— y su posterior actualización.

Sin embargo, empresas como Oracle han intentado juntar las dos tecnologías y ofrecen en sus bases de datos un soporte para herramientas OLAP. Entre las desventajas de las herramientas OLAP, podemos mencionar que se deben adquirir como un software que, evidentemente, implica un desembolso de dinero y, también, la necesidad de una base de datos previa y su posterior actualización.

Para satisfacer esta necesidad, los departamentos de sistemas se han inclinado por la tecnología de almacenes de datos. De lo expuesto se desprende que son pocos los almacenes de datos exitosos y que satisfagan las demandas del usuario. Por esta razón, la selección de la arquitectura correcta para el desarrollo de la aplicación es importantísima. Bases de Datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky Alfaomega 1 88 5 - Bases de datos multidimensionales y tecnologías OLAP Es necesario que el usuario fnal se involucre en la defnición y en el desarrollo de la aplicación, ya que es de vital importancia para que sea exitosa.

Esta aplicación OLAP —que depende del volumen y del nivel de detalle requerido— debe defnir el contenido del almacén de datos y los accesos a los sistemas transaccionales, y no lo contrario. Son, en definitiva, parte de su patrimonio y un recurso primario trascendental.

La realidad de los mercados —con su alto nivel de competitividad— ha exigido a las organizaciones el desarrollo de nuevas herramientas de gestión. En consecuencia, se han producido reestructuraciones que modificaron sustancialmente el modo de trabajar que imperaba hace unos años. No obstante, esta autorización carece de fundamento si la información no tiene la solidez necesaria para sustentar las decisiones.

Toda organización se sustenta en un proceso productivo, cuyo resultado forma la cadena de valor, en la que cada estadio —proceso de negocios— significa una mejora en su desarrollo.

Desde esta perspectiva, es indispensable la optimización de cada uno de sus eslabones pero sin que se diluya la totalidad del proceso. Un almacén de datos no es un producto que se adquiere en el mercado; es la combinación de conceptos y tecnología que modifcan la manera en la que se entrega la información a los usuarios de negocios. En el almacén de datos, se puede representar cada uno de los eslabones que, sumados, constituyen el total de la cadena de producción.

Esto facilita la administración de las diferentes etapas productivas y los datos asociados a ellas. Es importante aclarar que un almacén de datos no es un producto que se adquiere en el mercado; es un concepto que se debe definir o, dicho de otra manera, la combinación de conceptos y tecnología que modifican la manera en la que se entrega la información a los usuarios de negocios. Se puede comparar a un almacén de datos con un depósito en el que se encuentran almacenados todos los datos necesarios para efectuar las funciones de gestión de la organización.

En consecuencia, es indispensable que se fotografíen snapshots los datos para su extracción y almacenamiento para, de esta manera, facilitar la división de la información en períodos.

Sin embargo, esto trae aparejado un consumo adicional de recursos de cómputo. En muchos casos, los almacenes de datos se diseñan para que contengan un límite de detalle hasta el nivel de transacción.

En , Susan Osterfeldt publica una definición que sin duda acierta en la clave del almacén de datos: Alfaomega 1 92 6 - Almacén de datos una información integrada que se pueda analizar y convertir en conocimiento para la optimización del proceso de toma de decisiones. En general, estos términos se consideran sinónimos; sin embargo, entre ellos existen grandes diferencias: También se pueden tomar como un conjunto discreto de valores absolutos que no pueden aportar nada que contribuya con la toma de decisiones.

Los datos, en general, provienen de diferentes orígenes: A la vez, pueden ser objetivos, subjetivos y de tipo cualitativo o cuantitativo.

S La información es el conjunto de datos procesados o relacionados con un signifcado específco. A continuación, se describe de qué manera un dato se puede transformar en información: Por lo tanto, la información comunica conocimientos o inteligencia y modifica el modo en que los receptores perciben determinadas situaciones.

Por esta razón, impacta en sus juicios de valor y en sus comportamientos. Para que la información se convierta en conocimiento, se deben llevar adelante las siguientes acciones: Un sistema de almacén de datos incluye diferentes funcionalidades: Un sistema de almacén de datos incluye las siguientes funcionalidades: Por ejemplo, permite analizar datos históricos a través de una dimensión tiempo.

Para las organizaciones, es una excelente herramienta para la tomas de decisiones estratégicas. Desde un punto de vista técnico, la creación de un almacén de datos constituye el primer paso para la implementación de una solución completa y sustentable de la inteligencia de negocios. Para las organizaciones, el almacén de datos es una excelente herramienta para la tomas de decisiones estratégicas que no utilizan para la operatoria diaria.

Introdujo este término como una variante de tiempo de datos en apoyo a las decisiones de la administración de una empresa. Su modelo operacional —orientado a los sujetos mayores de la organización— se diseña alrededor de operaciones y funciones; por ejemplo: Por esta razón, se enfoca en la modelización de datos y en el diseño de la base de datos.

Esto significa que los datos, cuando se mueven desde el ambiente transaccional u operacional, se integran antes de ingresar en el almacén de datos. Es indiferente la fuente desde la cual el sexo llegue al almacén de datos; lo que importa es que se guarde de una manera consistente para que los datos se integren para que se puedan explotar en sí mismos y sin inconsistencias en sus valores.

Estos datos, distribuidos por temas para facilitar la comprensión de los usuarios finales, se pueden reunir en una tabla de un almacén de datos. Es variante en el tiempo Los datos en el almacén de datos son precisos para un cierto momento, no necesariamente ahora.

Por eso, se dice que los datos en el Data Warehouse son variantes en el tiempo. La variación en el tiempo de los datos se manifiesta de muchas maneras, contiene datos de un largo horizonte de tiempo. Las aplicaciones transaccionales u operacionales, sin embargo, contienen datos de intervalos de tiempo pequeños, por cuestiones de performance. Toda estructura clave en un almacén de datos contiene implícita o explícitamente un componente de tiempo.

Esto no necesariamente ocurre en el ambiente transaccional u operacional. Al ser datos absorbidos a efectos estadísticos para la toma de decisiones, los datos de un Data Warehouse, una vez almacenados, no pueden ser modificados no se permiten realizar updates. Es simple de manejar En una base de datos transaccional, los updates, inserts y deletes se afectan a los datos operacionales. En este caso no se necesitan updates. Ésta es una de las principales diferencias con los procesos llevados a cabo con un sistema operacional o transaccional: Por otra parte, en la normalización y en el diseño físico se pueden tomar ciertas libertades como la optimización del acceso a los datos.

En consecuencia, la información es inalterable y sus actualizaciones no la cambian. Se d e f n e n metadatos Los metadatos —es decir: Los objetivos que deben cumplir los metadatos son: Un sistema de almacenamiento de datos o Data Warehousing consta de tres niveles: La arquitectura lógica de un sistema de almacenamiento de datos se representa en la siguiente figura.

A continuación, se detalla cada uno de los niveles que componen la arquitectura de un almacén de datos. Por otra parte, la noción de calidad de los datos en esta clase de bases se fundamenta en la consistencia de estos registros, sin que importe su relevancia dentro del problema. Los datos que almacena un Data Warehouse son, principalmente, agrupamientos y totalizaciones de los datos relevantes ubicados en las bases de producción y en los históricos. En un almacén de datos, el diccionario de datos o Meta Data tiene una trascendencia especial ya que describe los datos almacenados con la intención de suministrar su acceso a través de las herramientas de explotación del sistema.

Gracias al diccionario de datos, el usuario final puede extraer la información mediante las correspondencias entre los datos del almacén y los conceptos que éstos representan.

Luego, es necesario que se los almacene en una estructura que facilite el acceso de los usuarios finales en un ambiente destinado a la toma de decisiones OLAP. Durante este proceso, la totalidad de los datos se resumen y se incorporan a un almacén de datos. El objetivo de un ambiente del almacén de datos consiste en la conversión de los datos de las aplicaciones del ambiente transaccional OLTP en datos integrados de gran calidad. Luego, se los almacena en una estructura que facilite el acceso de los usuarios fnales en un ambiente destinado a la toma de decisiones OLAP.

Las funcionalidades de un almacén de datos se pueden subclasificar en cinco grandes grupos. Cada uno de ellos es responsable de un conjunto de procesos específicos, indispensables para el ambiente de soporte destinado a la toma de decisiones: Utilización de Metadatos Meta Data. Estos datos llegan, muchas veces, de diferentes fuentes. Lamentablemente, la automatización de estas tareas no es sencilla porque la mayor parte de la información requerida para su desarrollo se encuentra en la mente de los analistas, aunque existen ciertas herramientas que descubren algunos problemas en la calidad de los datos que facilitan la generación de programas para su extracción.

Los factores que impactan directamente sobre el tiempo destinado a estas actividades son: La extracción es el primer paso de la preparación de los datos donde se accede a los datos de los aplicativos. Luego, la depuración consiste en asegurarse que no haya problemas de calidad en los datos.

Cuando fnaliza este proceso, se cargan los datos en el almacén de datos. La funcionalidad de carga abarca los procesos asociados con la migración de datos —como la extracción, depuración, conversión y carga de datos— desde los aplicativos fuentes hasta las bases del Warehouse.

La extracción es el primer paso de la preparación de los datos y comprende el acceso a los datos de los aplicativos.

Para la extracción existen diferentes alternativas que equilibran la performance y las restricciones de tiempo y de almacenamiento. En el caso de que las aplicaciones fuentes mantengan una base de datos en línea, se puede realizar una consulta que cree directamente los archivos de extracción.

Sin embargo, para que no se produzcan inconsistencias es necesario que los datos no se estén actualizando en el mismo momento en que se hace la extracción.

Para solucionar este inconveniente, se aconseja la creación de una vista para la extracción de los datos. No obstante, esto trae como consecuencia la necesidad de un espacio de disco adicional para guardar la copia de la base.

Como el tiempo es crucial, algunos aplicativos de extracción tienen un ciclo batch, en el que las transacciones fuera de línea se aplican a la base de datos. Tras la extracción, se debe acceder a los datos para asegurarse de que no haya problemas de calidad.

Esta depuración se realiza de diferentes maneras: Solo hay una solución: En general, los errores causados por tipeos incorrectos no se detectan con facilidad y es muy complicado resolverlos.

Este proceso necesita reglas de conversión de valores de aplicativos locales a globales e integrados. Cuando este proceso finaliza, se cargan los datos en el almacén de datos. Los manejadores que se ajustan a esta tarea son dos: Las bases de datos multidimensionales no solamente facilitan el acceso a los datos; también contribuyen a que los usuarios los interpreten.

Los datos almacenados en diferentes niveles se guardan de la siguiente manera: Los datos, que se almacenan en diferentes niveles, se guardan de la siguiente manera: Minería de datos Data Mining y simulación de negocios. Esta tarea se puede realizar de diferentes maneras: Incluyen el dominio, las reglas de validación, la derivación y la conversión de los datos extraídos.

Los procesos que monitorean los procesos del Warehouse como extracción, carga y uso crean metadatos que se utilizan para determinar cómo se comporta el sistema. Bases de Datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky Los metadatos son esenciales para el conocimiento de los datos de un almacén de datos ya que incluyen el dominio, las reglas de validación, la derivación y la conversión de los datos extraídos.

En este caso, los administradores pueden manejar y proveer el acceso a través de los servicios de repositorio. Los Data Marts se ajustan mejor a las necesidades que tiene una parte específca de un negocio.

La separación que existe entre Data Warehouse y los Data Marts satélites necesita de una estrategia que coordine la distribución hacia los Data Marts. Es importante la implementación de un servidor de replicación que suministre los datos correctos al Data Mart en el momento indicado. Durante muchos años, se denominó almacén de datos a los sistemas de extracción y almacenamiento de datos de diversas fuentes.

En la actualidad, se hace una distinción entre grandes y pequeños sistemas de almacenamiento de datos: Sin embargo, para hablar del concepto general, se sigue utilizando el término Data Warehouse.

Los Data Marts deben su popularidad a que disminuyen de manera significativa los costos asociados a su creación y operación. Por esta razón, muchas organizaciones pueden acceder a él.

A menudo, las pequeñas organizaciones y los departamentos autónomos de una organización prefieren utilizar éstos para construir su propio mecanismo para toma de decisiones.

Por esta razón, en muchos departamentos de sistemas existe la tendencia de construir un Data Warehouse para un solo tema o un Data Mart cada vez que se considere necesario. Es usual que muchos de los proyectos que se inician como Data Warehouse terminen como Data Marts. Esto se debe a que las empresas acumulan enormes cantidades de datos históricos que rara vez utilizan. La duplicación en otro entorno de datos es un término que suele ser mal interpretado e incomprendido.

Así, es usado por los fabricantes de DBMS, en el sentido de simple réplica de los datos de un sistema operacional centralizado en sistemas distribuidos. Los Data Marts poseen las mismas características que el almacén de datos: Los Data Marts poseen las mismas características que el almacén de datos.

Estas características permiten que se utilice, como recurso estratégico, solo una pequeña parte de los contenidos de un almacén de datos. Se necesitan la segmentación y algunos métodos adicionales de consolidación para la réplica de estos Data Marts. A continuación, se ilustra una situación posible en la que se podría utilizar una arquitectura descentralizada de Data Mart: Como la experiencia de este departamento resultó exitosa, otros departamentos —por ejemplo, el de riesgos y el financiero— también crean sus Data Marts propios.

Entonces, los diferentes departamentos empiezan a compartir la información. Bases de Datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky Alfaomega 2 02 6 - Almacén de datos Aquí el esquema de integración de la información de los Data Marts quedó muy desorganizado; sin embargo, lo que falló fue el esquema de integración, no los Data Marts.

La manera correcta necesitaría de la coordinación de la información de todos los Data Marts a través de un almacén de datos centralizado. De esta manera, el almacén de datos corporativo entrega cargada y depurada la información que necesitan los Data Marts. Así se facilita que la base de conocimientos se amplíe en toda la empresa.

La descentralización del trabajo de gestión de los Data Marts, en el almacén de datos corporativo, genera en éstos economías de escala. Sin embargo, es probable que en un futuro cercano la relación sea a la inversa.

Es probable, en estos casos, que no se haya realizado un estudio previo de los factores implicados en esta tecnología o que han pasado por una situación inicial y se replantearon su reorganización.

Las causas que provocan los problemas con la información en el almacén de datos se puede deber a uno o a la combinación de los siguientes factores: Las causas que provocan los problemas con la información en el almacén de datos se pueden deber a uno o la combinación de los factores que se describen a continuación: Esto significa que los datos dentro del almacén de datos son precisos y que contiene toda la población de datos relevantes.

Como el uso diario de un almacén de datos se apoya exclusivamente en la percepción del usuario, su credibilidad se sostiene por la integridad de sus datos.

Estos controles, en el flujo de proceso del almacén de datos, garantizan la integridad de los datos. Bases de Datos - Reinosa, Maldonado, Muñoz, Damiano, Abrutsky Alfaomega 2 04 6 - Almacén de datos Se pueden agrupar los controles de integridad de datos en dos categorías: Cada uno de ellos trata los datos en diferentes etapas del proceso. Controles de prevención Los controles de prevención ayudan en la integridad de los datos antes de que se carguen en el almacén de datos.

Estos controles se incorporan en los procesos de migración de datos, depuración, conversión y carga, y son los principales medios para prevenir el ingreso de datos redundantes, corruptos o sin sentido al almacén de datos.

También, son esenciales para detectar la información insufciente o incorrecta dentro del almacén de datos. Estos controles se incorporan en el proceso de reconciliación y son el principal medio para detectar la información insuficiente o incorrecta dentro del almacén de datos.

Para ello, se utilizan herramientas de software que migren, depuren y conviertan los datos. El retorno de la inversión justifica la compra de herramientas de software en lugar de desarrollar scripts en SQL. El propósito de la migración es trasladar los datos desde los sistemas seleccionados de origen hasta el stage del almacén de datos.

El siguiente es un ejemplo simple de depuración de datos. Antes de la depuración: El objetivo de la conversión de datos es combinar los datos con el formato y la estructura requeridos por el almacén de datos. Esta alternativa puede prevenir que datos no deseados ingresen al almacén de datos abarcando condiciones en las sentencias de carga. Si en cada una de las sentencias de carga se coloca un amplio rango de condiciones, se evita que los datos no buscados ingresen al almacén de datos.

Por ejemplo, en el caso de que un almacén de datos contenga información financiera solo en dólares estadounidenses, la sentencia necesitaría una condición que filtre por información financiera solo grabada en dólares estadounidenses; de esta manera, no ingresaría ninguna información en otra moneda.

En tal ocasión, se debe identificar y eliminar los registros de datos dentro del almacén de datos. Este proceso se diseña para proveer veracidad y para la identificación de los datos que no concuerdan con la información que contiene el sistema de origen. La conciliación de los datos determina la precisión y la integridad de la información.

Para ello, se debe analizar: El proceso de conciliación identifca los problemas de datos que, si no se les diera importancia, pasarían los controles de prevención. Este proceso se diseña para proveer veracidad e identifcar los datos que no concuerdan con la información que contiene el sistema de origen. Existen dos enfoques principales para conciliar un almacén de datos: Con la conciliación por fase, se determinan la veracidad e integridad de los datos luego de cada una de las siguientes etapas: A medida que los almacenes de datos se convierten en aplicaciones críticas para una organización, la necesidad de asegurar la integridad de los datos aumenta.

El éxito de un almacén de datos descansa en las percepciones que los usuarios tienen de él: El almacén de datos introduce gran parte de las nuevas tecnologías. El costo de la nueva tecnología puede ser tan solo la inversión inicial del proyecto. Se pueden distinguir tres tipos de costos de operación: Esto implica, también, el crecimiento de los recursos necesarios como la demanda de monitoreo, administración y sintonización del Data Warehouse.

De esta manera, se evita el incremento en los tiempos de respuesta y de recuperación de datos. En cambio, en los costos de operación por cambios se debe considerar cómo impactan el modelo OLTP y el ambiente organizacional con el almacén de datos.

Sin embargo, en los costos de operación por cambios se debe considerar cómo impactan el modelo OLTP y el ambiente organizacional con el almacén de datos. Resulta esencial para llevar a cabo un proyecto de Data Warehouse, tener claridad en la forma en que se ve afectado por medio de cambios a nivel del modelo OLTP como del ambiente organizacional. Cuando se implementa un almacén de datos, el impacto de cambios es compuesto. Existen dos orígenes primarios de cambios: De esta manera, el contenido del almacén de datos se puede ver afectado y las aplicaciones DSS sistemas de soporte para las decisiones y EIS sistemas de información para ejecutivos pueden requerir cambios.

Esto implicaría un ajuste en los procesos de extracción, transporte y carga para adaptar las variaciones presentadas. En el caso de que se produzcan en el ambiente organizacional, es posible que varíe el formato, la estructura o el significado de los datos operacionales que se utilizan c o m o origen para un almacén de datos. Por esta razón, se afectarían los procesos de extracción, conversión y carga de datos.

El valor de un almacén de datos se describe en tres dimensiones: Mejorar la entrega de información: Información que la gente necesita, en el tiempo y en el formato que la necesita. Mejorar el proceso de toma de decisiones: Impacto positivo sobre los procesos organizacionales: Integrar y optimizar procesos organizacionales a través del uso compartido e integrado de las fuentes de información.

Eliminar la producción y el procesamiento de datos que no son usados ni son necesarios, producto de aplicaciones mal diseñadas o que no se utilizan.

En consecuencia, se deben evaluar sus costos y benefcios en un período razonable de tiempo. En general, el retorno de la inversión no es inmediato. Determinar la ponderación de los factores de valor no es una tarea sencilla ya que, muchas veces, puede resultar complejo y con un alto grado de subjetividad.

Una manera de cuantificarlos es desde el punto de vista de los costos evitables.

Para el Leon se agregan faros de niebla direccionales para alumbramiento en curva climatronic bizona, computadora de viaje, bluetooth, sensores de lluvia y de estacionamiento trasero, control de tracción, ABS y seis bolsas de aire. BMW tiene ya casi a punto la segunda generación del Serie 1, que aunque no tiene fecha exacta de lanzamiento, podría ver la luz dentro de unos meses, muy probablemente a principios del año que viene.

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