Fundamentos de inteligencia de negocios: bases de datos y administración de la información
1. 6.2 LA METODOLOGÍA DE LAS BASES DE DATOS PARA LA ADMINISTRACIÓN DE DATOS
1.1. SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
1.1.1. Cómo resuelve un DBMS los problemas del entorno de archivos tradicionales
1.1.2. DBMS relacional
1.1.2.1. tuplas
1.1.2.2. campo clave
1.1.2.3. clave primaria
1.1.3. Operaciones de un DBMS relacional
1.1.3.1. seleccionar
1.1.3.2. unir
1.1.3.3. proyectar
1.1.4. DBMS orientado a objetos
1.1.4.1. DBMS orientado a objetos
1.1.4.2. DBMS objeto-relacional
1.1.5. Bases de datos en la nube
1.2. CAPACIDADES DE LOS SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
1.2.1. Consultas e informes
1.2.1.1. lenguaje de manipulación de datos
1.2.1.2. lenguaje de consulta estructurado, o SQL
1.3. DISEÑO DE BASES DE DATOS
1.3.1. Diagramas de normalización y de entidad-relación
1.3.1.1. normalización
1.3.1.2. integridad referencial
1.3.1.3. diagrama entidad-relación
2. 6.1 ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS EN UN ENTORNO DE ARCHIVOS TRADICIONAL
2.1. TÉRMINOS Y CONCEPTOS DE ORGANIZACIÓN DE ARCHIVOS
2.1.1. campo
2.1.2. registro
2.1.3. archivo
2.1.4. base de datos
2.1.5. entidad
2.1.6. atributo
2.2. PROBLEMAS CON EL ENTORNO DE ARCHIVOS TRADICIONAL
2.2.1. Redundancia e inconsistencia de los datos
2.2.1.1. redundancia de los datos
2.2.1.2. inconsistencia de los datos
2.2.2. Dependencia programa-datos
2.2.3. Falta de flexibilidad
2.2.4. Seguridad defectuosa
2.2.5. Falta de compartición y disponibilidad de los datos
3. 6.4 ADMINISTRACIÓN DE LOS RECURSOS DE DATOS
3.1. ESTABLECIMIENTO DE UNA POLÍTICA DE INFORMACIÓN
3.1.1. política de información
3.1.2. La administración de datos
3.1.3. gobernanza de datos
3.2. ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD DE LOS DATOS
3.2.1. auditoria de calidad de los datos
3.2.2. La limpieza de datos
4. 6.3 USO DE BASES DE DATOS PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO DE NEGOCIOS Y LA TOMA DE DECISIONES
4.1. ALMACENES DE DATOS
4.1.1. ¿Qué es un almacén de datos?
4.1.2. Mercados de datos
4.2. HERRAMIENTAS PARA LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: ANÁLISIS DE DATOS MULTIDIMENSIONAL Y MINERÍA DE DATOS
4.2.1. Procesamiento analítico en línea (OLAP)
4.2.2. Minería de datos
4.2.2.1. Las asociaciones
4.2.2.2. las secuencias
4.2.2.3. La clasificación
4.2.2.4. el pronóstico
4.2.3. Minería de datos y minería Web