Mineria De Datos

Temario
1. Introducción
1.1. Finalidades y Evolución de los Sistemas de Información.
1.2. Herramientas para la Toma de Decisiones: diferencias e interrelación.
1.3. Almacenes de Datos, OLAP y Minería de Datos: definición e interrelación.

PARTE II:
ALMACENES DE DATOS

2. Almacenes de Datos

* Transparencias basadas parcialmente en el “tutorial DW” de Matilde Celma

José HernándezOrallo
jorallo@dsic.upv.es

2.1. Introducción a los Almacenes de Datos.
2.2. Arquitectura de un Sistema de Almacén de Datos.
2.3. Explotación de un Almacén de Datos: Herramientas OLAP.
2.4. Sistemas ROLAP y MOLAP.
2.5. Carga y Mantenimiento de un Almacén de Datos.
2.6. Diseño de un almacén de Datos.
2.7. Líneas de Investigación Abiertas.

3. Minería de Datos
3.1. Introducción a la Mineríade Datos (DM)
3.2. El proceso de KDD
3.3. Técnicas de Minería de Datos
3.4. Web Mining
3.5. Líneas de Investigación Abiertas

Departamento de Sistemas Informáticos y Computación
Universidad Politécnica de Valencia

Objetivos Parte II

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Introducción a los Almacenes de Datos

• Conocer las ventajas y casos donde es aconsejable
recopilar información interna y externa en un Almacénde
Datos.

OBJETIVO:
Análisis de Datos para el Soporte en
la Toma de Decisiones.

• Conocer el modelo multidimensional de los almacenes de
datos y los operadores de refinamiento asociados: drill,
roll, slice & dice, pivot.

• Generalmente, la información que se quiere
investigar sobre un cierto dominio de la organización
se encuentra en bases de datos y otras fuentes
muy diversas,tanto internas como externas.

• Conocer la arquitectura y diferentes implementaciones
(ROLAP, MOLAP) de Almacenes de Datos.

• Muchas de estas fuentes son las que se utilizan
para el trabajo diario (bases de datos
operacionales).

• Reconocer pautas para el diseño y mantenimiento de ADs.
3

Introducción a los Almacenes de Datos

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Introducción a los Almacenes de Datos
• Uso de labase de datos transaccional para varios cometidos:

• Sobre estas mismas bases de datos de trabajo ya se puede
extraer conocimiento (visión tradicional).

• PROBLEMAS:
• Uso de la base de datos transaccional para varios cometidos:
• perturba el trabajo transaccional diario de los sistemas de
información originales (“killer queries”). Se debe hacer
por la noche o en fines de semana.

•Se mantiene el trabajo transaccional diario de los sistemas de
información originales (conocido como OLTP, On-Line
Transactional Processing).
• Se hace análisis de los datos en tiempo real sobre la misma base de
datos (conocido como OLAP, On-Line Analytical Processing).

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• la base de datos está diseñada para el trabajo
transaccional, no para el análisis de los datos.
Generalmente nopuede ser en tiempo real (era AP pero
no OLAP).
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1

Introducción a los Almacenes de Datos

Introducción a los Almacenes de Datos
Almacenes de Datos (AD)

• Se desea operar eficientemente con esos datos...

(data warehouse)

motivació
n

• los costes de almacenamiento masivo y conectividad se han
reducido drásticamente en los últimos años,

disponer de Sistemas de
Informaciónde apoyo a la
toma de decisiones*

• parece razonable recoger los datos (información
histórica) en un sistema separado y específico.

disponer de bases de datos que permitan extraer conocimiento de
la información histórica almacenada en la organización

NACE EL DATA-WAREHOUSING

objetivos

• Data warehouses (Almacenes o Bodegas de Datos)

análisis de la
organización
7Introducción a los Almacenes de Datos

diseño de
estrategias

previsiones de
evolución

* DSS: Decision Support Systems

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Introducción a los Almacenes de Datos
Almacenes de Datos

Almacenes de datos

definición

colección de datos diseñada
para dar apoyo a los procesos
de toma de decisiones

Base de Datos diseñada con un objetivo de
explotación distinto que el de las bases de...