Documento 2


República de Panamá
Universidad Interamericana de Panamá


Nombre:
Lucio Obarrio
10-710-949

Grupo:
13

Profesora:


Materia:
Informática para Administración

Panamá,17 de Marzo de 2016













Índice

OLTP .…………………………………..………………………......3
OLAP………………………………………………………………...3
BI (Business Intelligence)………………………………………....3
Minería de datos……………………………………………………4
DataWarehouse……………………………………………………5
Big- data……………………………………………………………….6













1. OLTP - On-line Transactional Processing
Los sistemas OLTP son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico (que debe ser validado con un commit, o invalidado con un rollback), y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos. El proceso transaccional es típico de las bases de datosoperacionales.
El acceso a los datos está optimizado para tareas frecuentes de lectura y escritura. (Por ejemplo, la enorme cantidad de transacciones que tienen que soportar las BD de bancos o hipermercados diariamente).
Los datos se estructuran según el nivel aplicación (programa de gestión a medida, ERP o CRM implantado, sistema de información departamental...).
Los formatos de los datos no sonnecesariamente uniformes en los diferentes departamentos (es común la falta de compatibilidad y la existencia de islas de datos).
   El historial de datos suele limitarse a los datos actuales o recientes.
2. OLAP - On-Line Analytical Processing
Los sistemas OLAP son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datospara llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos… etc. Este sistema es típico de los datamarts.
  El acceso a los datos suele ser de sólo lectura. La acción más común es la consulta, con muy pocas inserciones, actualizaciones o eliminaciones.
Los datos se estructuran según las áreas denegocio, y los formatos de los datos están integrados de manera uniforme en toda la organización.
El historial de datos es a largo plazo, normalmente de dos a cinco años.
  Las bases de datos OLAP se suelen alimentar de información procedente de los sistemas operacionales existentes, mediante un proceso de extracción, transformación y carga (ETL).

3. Business lntelligence (BI)
Business Intelligence esla habilidad para transformar los datos en forma en información, y la información en conocimiento, de forma que se pueda optimizar el proceso de toda de decisión en los negocios.
Aunque su diseño se adapta con mayor o menor medida para manejar los datos de la empresa, no permite obtener la información de los mismos, y mucho menos extrapolar el conocimiento almacenado en el día a día de las basesde datos.
Las principales características que limitan estos sistemas son:
1. Gran rigidez a la hora de extraer datos.
2. Necesidad de conocimientos técnicos para la generación de nuevos informes o métricas.
3. Largos tiempos de respuesta.
4. Deterioro en el rendimiento del Sistema cuando la base de datos consultada, para generar informes o ratios de negocio, es la misma que la que soporta eloperativo de la empresa.
5. Falta de integración debido a que muchas organizaciones disponen de múltiples sistemas de información y sus bases de datos no suelen estar integradas.
6. Datos erróneos, obsoletos o incompletos.
7. Problemas para adecuar la información al cargo del usuario.
8. Ausencia de información histórica.

4. Datamining (Minería de datos)
El datamining (minería de datos), es elconjunto de técnicas y tecnologías que permiten explorar grandes bases de datos, de manera automática o semiautomática, con el objetivo de encontrar patrones repetitivos, tendencias o reglas que expliquen el comportamiento de los datos en un determinado contexto.
Aunque en datamining cada caso concreto puede ser radicalmente distinto al anterior, el proceso...