Modelos multidimensional y base de datos multidimensional

SISTEMAS DE SOPORTE PARA LA TOMA DE DECICIONES

2/2017

Tarea para viernes 11 de agosto

Modelos multidimensional y base de datos multidimensional

DataWhareHouse

Características principales:

• Variante en el tiempo- a diferencia de un BD relacional, aquí no se modifica la información, la información se añade no se remplaza,
• No volátil- no se borra ni se modifica
• Orientado a temas-tienen un objetivo específico (sistema para finanzas otro para RRHH) para el análisis de información
• Integrada- relacionada entre sí, no está desordenada, no importa de que manera la accedo debe ser consistente.

• La información está orientada hacia el análisis. Lo que se guarda es con e propósito de analizarlo, muy diferente de las BD Relacionales que su objetivo es saber que paso con la información
• Orientado a la aplicación: todo lo que tiene la BD está orientado a la función del Sistema.
• Actual + Histórico: mientras más información mejor serán los resultados
• Detallada + Resumida: se tiene toda la información, no interesa mucho el detalle Granularidad.- es el nivel de detalle con la que se va manear la información
• Estable

Estructura:[pic 1][pic 2][pic 3]

• Altamente resumido[pic 4][pic 5][pic 6][pic 7][pic 8]
• Ligeramente Resumido- [pic 9][pic 10][pic 11][pic 12][pic 13][pic 14][pic 15]
• DetalleActual- niveles operativos[pic 16]
• Historico de los datos[pic 17][pic 18][pic 19][pic 20][pic 21][pic 22][pic 23][pic 24][pic 25][pic 26][pic 27]

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Arquitectura de un DatawareHouse

Modelo Multidimensional (Dimensional)

• Dimensión: *perspectiva* cuando se quiere analizar algo debemos verlo de diferentes puntos de vista para poder tomar decisiones.
• Medida: el tipo de medida que se le va a asignar a un conjunto de datos. Definir las medidas de un hecho.
• Hecho
• Snapshotps: es una captura del sitema en un punto dado
• Cuadro de mando en VI

Cubo: un BD Multidimensional tiene muchos cubos es una estructura de almacenamiento de datos de n dimensiones.

Sistema de Soporte para la toma de decisiones:

Tarea Viernes : Bussiness Intelligence

Mineria de datos

DSS:

Organizaciones que utilizan:

• Gestión y planeación de negocio:

• B2B y B2C 🡪los sistemas están más abiertas de tal forma de ineractuar entre sistemas o con el cliente.

• Predicción, evolución y crecimiento de mercado.
• SIG 🡪

Ventajas:

• Ahoro de tiempo
• Mejora eficiencia
• Aumenta la comunicación interpersonal
• Ventajas competitivas
• Reducir costos
• Satisfacción para quien toma decisión
• Apoya el aprendizaje: uno aprende a tomar mejores de deiciones. Mejoramos el proceso de realizar una decisión.
• Mayor control organizacional

Desventajas:

• Los resultados que se tiene de los sistemas no son exactos, hay que confiar en ellos.
• Miedo al cambio y a tenerle confianza.

Conclusion:

Se necesita tener datos presisos

Resumen de ambos temas

DSS:

Que es un DSS? So sistemas orientados al análisis de información para el apoyo a la toma de deciciones.

Características

• Orientada a las personas que toman decisiones en los niveles tácticos de las empresas

• Deberían ser flexibles
• Adaptables
• Intuitivo

• Tres grandes grupos

• Individual
• Grupales
• Expertos

• Calificación:

• Activos
• Pasivos

Características

Clasificación

Ventajas y desventajas

En que se lo aplica.

DH:

Definición 🡪 lugar donde se colecciona información con el propósito de análisis. Se lleva la información de manera filtrada, solo o que me sirve, además es orientada a un tema, es no volátil, es variante en el tiempo(va cambando la información mientras pasa el tiempo), integrada.

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