Diferencias ER y DM

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Diferencias ER y DM by Mind Map: Diferencias ER y DM

1. El modelo ER no tiene "reglas de negocio" sino "reglas de datos". Celeste Suárez Camila Burriel

2. DM es la única técnica viable para bases de datos que están diseñadas para admitir las consultas de los usuarios finales. Camila Burriel Celeste Suárez

3. ER: Debido a la complejidad de los esquemas los usuarios finales no pueden recordarlos o entenderlos. Aguirre Verónica Noguera Ezequiel

4. DM: Los usuarios finales reconocen su negocio en éste diseño de base de datos. Aguirre Verónica Noguera Ezequiel

5. ER: Representan multiples aspectos un negocio que no siempre estan asociados a un mismo set de datos. Jorge Condomí

6. DM: Cada diagrama estrella representa una sola vision discreta y concreta de un aspecto en particular del negocio. Jorge Condomí

7. DM: Una base de datos multidimensional, es aquella que almacena sus datos con varias dimensiones, es decir que en vez de un valor, encontramos varios dependiendo de los "ejes" definidos.

7.1. Navajas, Leandro

7.2. Gregorio, Centurion

8. ER: En bases de datos relacionales, los datos tienen una unica expresion. 1FN: la tabla es una representación fiel de una relación y está libre de "grupos repetitivos"

8.1. Navajas, Leandro

8.2. Centurion, Gregorio

9. ER: Sólo existe una forma de modelar un problema en una base de datos relacional. Fernando Balceda Leandro Martegani

10. En DM todas las dimensiones sirven como puntos de entrada igual a la tabla de hechos. Cambios en las consultas de los usuarios no cambian la estructura SQL o los procedimientos estándar para la medición y control de los resultados. Márquez German Hernán Bertino

11. ER es una técnica de diseño que busca remover la redundancia de datos. La información redundante se separa en distintas tablas pero esto termina teniendo un costo muy alto. Los sistemas de software se vuelven complejos, lentos e ineficientes a la hora de obtener y manipular los datos ya que se requiere una especial atención al procesamiento de algoritmos que unen estas tablas. Debido a este problema se creó DM, una técnica que busca presentar los datos en un framework estándar e intuitivo que permite accesos con alta performance. Franco Mahl

12. La diferencia entre una técnica MD y ER es que un diagrama ER se descompone en varios diagramas DM. Un diagrama ER puede representar todos los procesos del negocio posible en la empresa, probablemente siendo demasiado complejo. Entonces para convertir un diagrama ER en un conjunto de diagramas DM se separa el diagrama ER en sus procesos de negocio discretos y se modelan cada uno por separado.

12.1. Alan Featherston Lago

12.2. Maximo Zarza

12.3. Melina Maggi

13. ER: es bueno para el trabajo con transacciónes y la administración de los datos en las fases de la construcción del DW, pero debería ser evitado utilizarlo para el uso directo de los usuarios finales. DM: es la única técnica para las data bases diseñadas con el fin de dar soporte a las queries realizadas por usuarios finales sobre el DW. Pellegrinetti Augusto.

14. La clave para entender la relación entre ER y DM esta en que un único diagrama ER se puede transformar, pasar o convertir en múltiples diagramas DM, siendo que el fin de ambos es totalmente diferente. Pellegrinetti Augusto.

15. DM es un framework standard con capacidad de predicción. El framework que permite la predicción ofrece una cantidad muy grande de ventajas en cuanto al procesamiento. En vez de utilizar un optimizador basado en costos, el motor de la DB puede hacer suposiciones muy fuertes sobre como en primer lugar restringir la dimensión de las tablas y luego de una vez atacar a la FACT table con un producto cartesiano con la dimension de las tablas claves teniendo en cuenta las reestricciones del usuario. Pellegrinetti Augusto.

16. MR: tiene un proceso de normalización de la base de datos, con idea de eliminar redundancia de datos. Podríamos decir que esta Orientado a Transacciones. Operativo. DM: No tiene una normalizacion de datos, es decir los datos pueden estar duplicados con el fin de que sea mas rápido mostrar cada dimensión. Podríamos decir que esta Orientado a Dimensiones. Informativo. Gustavo De Marzi

17. Una de las ventajas del modelo dimensional es que es extensible en cuanto a nuevas decisiones de diseño de datos que puedan surgir. Juan Pablo Vargas . Mariano Wadel.

18. Snapshots: son 'fotos' que se sacan a los datos para capturar su estado en un determinado momento. Se realizan periódicamente (diariamente, mensualmente). Estos snapshots se almacenan para en un futuro poder hacer consultas del estado de los datos en un momento determinado, esto puede servir para hacer un seguimiento o generar reportes con datos históricos. Franco Mahl