Base De Datos

Diferencias entre almacén de datos y bases de datos:

1. En un almacén de datos los datos se organizan en torno a los temas principales en ligar de transacciones individuales.

2. En un almacén de datos los datos normalmente se almacenan como datos resumido en lugar de detallados, Los datos básicos se encuentran en una base de datos de transacciones.

3. En un almacén de datos los datos cubren un periodo mas largo que los datos en una base de datos tradicional orientadas a transacciones porque las consultas normalmente involucran toma de decisiones a largo plazo en lugar de los detalles en transacciones diarios.

4. La mayoría de los almacenes de datos se organizan para consultas mas rápidas, mientras que las base de datos mas tradicionales se normalizan y estructuran de tal manera que proporcionen almacenamiento eficaz de información.

5. Los almacenes de datos se optimizan por responder consultas complejas, conocidas como OLAP (proceso analítico en línea), de gerentes y analistas, en lugar de consultas hechas de forma simple y repetida.

6. Los almacenes de datos permiten acceso fácil mediante software de minería de datos (denominado siftware) que busca modelos y puede identificar relaciones no imaginadas por los tomadores de decisiones humanos.

7. Los almacenes de datos no incluyen una sola sino muchas bases de datos que se han procesado para que los datos del almacén se definan uniformemente. Estas bases de datos se denominan datos limpios.

8. Los almacenes de datos normalmente incluyen datos de fuentes externas (tales como un informe de industria, los reportes de la empresa para el Gobierno incluida la información acerca de los productos de competidores), así como también generaron datos para uso interno.

Construir un almacén de datos es una gran tarea. El analista necesita recopilar los datos de una variedad de fuentes y convertirlos en una forma común. Por ejemplo una base de datos podría almacenar información acerca del genero como “Masculino”, y “Femenino”, otra la podría almacenar cono “M” y “F” y una tercera la podría almacenar como “1” Y “0”. El analista necesita establecer un estándar y convertir todos los datos al mismo formato.

Una vez que los datos estén limpios, el analista debe decidir como resumirlos. Una vez resumidos, se pierden los detalles, de manera que un analista tiene que predecir el tipo de consultas que se podrían hacer.

Después, el analista necesita diseñar el almacén de datos con una organización lógica y quizá incluso una agrupación física, de los datos por tema. Esto requiere mucho análisis y diseño. El analista necesita conocer bastante sobre el negocio.

PROCEDIMIENTO ANALISTICO EN LINEA (OLAP).

Se diseño para responder a las consultas complejas de los tomadores de decisiones. El tomador de decisiones debe ver los datos de diferentes formas. Por lo tanto la base de datos en si tiene que ser multidimensional. Muchas personas describen a OLAP como el cubo de Rubik de datos. Puede ver los datos desde todos los diferentes lados y también los puede manipular torciéndolos o rotándolos para que tengan sentido.

Este enfoque de OLAP valido el concepto de almacenes de datos. Ahora tenia sentido que los datos se organizaran de formas que permitieran consultas eficaces. Por supuesto, OLAP abarca el procesamiento de datos mediante la manipulación, resumen y cálculo, para que se abarque mas de un almacén de datos.

MINERIA DE DATOS.

La minería de datos puede identificar modelos que un humano no puede. Ya sea que el tomador de decisiones no pueda visualizar un patrón, o quizá no se le ocurra preguntar si ese patrón existe. Los algoritmos de minería de datos buscan patrones en almacenes de datos siguiendo ciertos algoritmos.

La minería de datos se conoce con otro nombre, descubrimiento de datos del conocimiento (KDD o Knowledge Data Discovery). Las herramientas disponibles para ayudar en la toma de decisiones se denominan software; incluyen análisis estadístico, árboles de decisión, redes neurales, agentes inteligentes, lógica difusa y visualización de datos.

PUBLICACION DE BASES DE DATOS PARA WEB.

Todas las bases de datos que se basan en la Web son para compartir información. Ejemplos:

 Puede establecer un sistema de administración de ventas y de inventario que permita a los empleados remotamente vista, edición y actualización de pedidos.

 Puede desarrollar las aplicaciones de administración de tarea para la Web que permita a los empleados asignar tareas o proyectos de búsqueda.

 Establecer una tienda en línea que permita a clientes navegar en una base de datos de productos y hacer compras. Personalizar Aplicaciones Web que usen páginas dinámicas con el contenido personalizado basado en intereses que el cliente introduce.

Muchos paquetes de software están disponibles para permitir la publicación de bases de datos mediante el uso de XML. Ejemplo: FileMaker Pro, que recibe datos de una persona que usa un formulario HTML estándar y envía una respuesta en XML que incluye los datos y detalles acerca de donde se puede encontrar una hoja de estilo para los datos.

PREGUNTAS DE REPASO.

1. ¿Cuáles son las ventajas de organizar el almacenamiento de datos como archivos separados?

Un archivo se puede diseñar y construir con bastante rapidez, y cualquier asunto acerca de la

disponibilidad y seguridad de los datos se minimiza. Cuando los diseños de archivos se planean con cuidado, se puede incluir toda la información necesaria y se reducirá el riesgo de omitir involuntariamente datos.

2. ¿Cuáles son las ventajas de organizar el almacenamiento de datos usando un enfoque de base de datos?

 La comparticion de datos significa que estos deben almacenarse una sola vez. Esto ayuda a lograr la integridad de los datos, debido a que los cambios en los datos se realizan con mayor facilidad y confiabilidad si aparecen solo una vez en lugar de en muchos archivos direferentes.

 Cuando un usuario necesita datos específicos, una base de datos bien diseñada anticiparía dicha necesidad.

 Es más probable que los

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