1. Minería de datos
1.1. Definiciones
1.1.1. Es el conjunto 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.
1.1.2. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos.
1.1.3. Los sistemas de minería de datos se desarrollan bajo lenguajes de ultima generación basados en la inteligencia artificial y utilizando métodos matemáticos, tales como: Redes neuronales Introducción de reglas Arboles de decisión Conjunto de reglas por clase
1.2. Fundamentos
1.2.1. Recolección masiva de datos.
1.3. Objetivos
1.3.1. Explorar los datos se encuentran en las profundidades de las bases de datos.
1.3.2. Consolidar los datos en un almacén de datos.
1.4. Caracteristicas
1.4.1. Tiene una arquitectura cliente-servidor usando procesamiento paralelo.
1.4.2. Facilita el uso de varias herramientas y técnicas para la extracción de los datos.
1.4.3. La minería de datos produce cinco tipos de información:
1.5. Alcances
1.5.1. Descubrimiento automatizado de modelos previamente desconocidos.
1.5.2. Predicción automatizada de tendencias y comportamientos.
1.5.3. Aportes a la toma de decisiones con bases y fundamentos reales basados en los datos.
1.6. Aplicativos
1.6.1. Los ambientes para el desarrollo de las bodegas de datos son: Oracle Data Warehouse SQL Server Entreprise ed. Sybase – PoweDesigner, Sybase IQ
2. Bodega de datos
2.1. Definiciones
2.1.1. Construcción de grandes almacenes de datos integrados, organizados y estructurados de tal forma que le permiten al usuario facilitar el proceso en una toma de desiciones.
2.1.2. Ralph Kimball, lo define como una copia de transacciones de datos específicamente estructurada para su consulta y análisis.
2.2. Objetivos
2.2.1. Información accesible.
2.2.2. Información consistente.
2.2.3. Información adaptable y elástica.
2.2.4. Fundamental para la toma de decisiones.
2.2.5. Seguridad en la información.
2.3. Características
2.3.1. No volátil.
2.3.2. Variable en el tiempo.
2.3.3. Orientado a temas.
2.3.4. Integrado – Datos consistentes.
2.3.5. Favorece el análisis y divulgación dedatos especialmente OLAP(Procesamiento analítico en línea).
2.4. Ventajas
2.4.1. Las bodegas de datos hacen más fácil el acceso a una gran variedad de datos para su uso.
2.4.2. Facilitan el funcionamiento de las aplicaciones, de los sistemas de apoyo en la toma decisiones tales como:
2.4.3. Las bodegas de datos pueden trabajar en conjunto y, por lo tanto, aumentar el valor operacional de las aplicaciones empresariales, en especial la gestión de relaciones con clientes.
2.4.4. Muy útiles para el almacenamiento de análisis y consultas de históricos.
2.4.5. Permite hacer planes de forma más efectiva.
2.4.6. Transforma los datos en información y la información en conocimiento.
2.5. Desventajas
2.5.1. Los costos de mantenimiento son elevados.
2.5.2. Las bodegas de datos se pueden quedar obsoletos relativamente pronto.
2.5.3. Requiere continuo mantenimiento,transformación e integración de datos.
2.5.4. Requieren sistemas, aplicaciones y almacenamiento específico.
2.5.5. No es muy útil para la toma de decisiones en tiempo real debido al largo tiempo de procesamiento que puede requerir.
2.6. Funciones de uso
2.6.1. Una Bodega de Datos debe entregar la información correcta a la gente indicada en el momento adecuado en el formato correcto.
2.6.2. Da respuesta a las necesidades de usuarios conocedores, utilizando Sistemas deSoporte en la decisión (DSS), Sistemas de información ejecutiva (EIS) o herramientas para hacer consultas y reportes
2.6.3. Los usuarios finales pueden hacer consultas sobre sus Bodegas de Datos sin tocar o afectar la operación del sistema.