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Beschreibung
Mindmap von jhoana pallo, aktualisiert more than 1 year ago
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Erstellt von jhoana pallo
vor etwa 9 Jahre
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LA METODOLOGÍA DE LAS BASES DE DATOS
PARA LA ADMINISTRACIÓN DE DATOS
- La tecnología de las bases de datos resuelve muchos de los problemas de la organización de los
archivos tradicionales.
- SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DE BASES DE DATOS
- Un Sistema de Administración de Bases de Datos (DBMS) es software que permite a una
organización centralizar los datos, administrarlos en forma eficiente y proveer acceso a los datos
almacenados mediante programas de aplicación
- Un Sistema de Administración de Bases de Datos (DBMS) es software que permite a una
organización centralizar los datos, administrarlos en forma eficiente y proveer acceso a los datos
almacenados mediante programas de aplicación
- Cómo resuelve un DBMS los problemas del entorno
de archivos tradicionales
- Un DBMS reduce la redundancia e inconsistencia de los datos al minimizar los archivos aislados en
los que se repiten los mismos datos.
- Un DBMS reduce la redundancia e inconsistencia de los datos al minimizar los archivos aislados en
los que se repiten los mismos datos.
- DBMS relacional
- Los DBMS contemporáneos utilizan distintos modelos de bases de datos para llevar el registro de las
entidades, atributos y relaciones.
- Los DBMS contemporáneos utilizan distintos modelos de bases de datos para llevar el registro de las
entidades, atributos y relaciones.
- Operaciones de un DBMS relacional
- Las tablas de bases de datos relacionales se pueden combinar con facilidad para ofrecer los datos
requeridos por los usuarios, siempre y cuando dos tablas cualesquiera compartan un elemento de
datos común.
- Las tablas de bases de datos relacionales se pueden combinar con facilidad para ofrecer los datos
requeridos por los usuarios, siempre y cuando dos tablas cualesquiera compartan un elemento de
datos común.
- DBMS orientado a objetos
- En la actualidad y en el futuro, muchas aplicaciones requerirán bases de datos que puedan
almacenar y recuperar no sólo números y caracteres estructurados, sino también dibujos, imágenes,
fotografías, voz y video en movimiento completo.
- En la actualidad y en el futuro, muchas aplicaciones requerirán bases de datos que puedan
almacenar y recuperar no sólo números y caracteres estructurados, sino también dibujos, imágenes,
fotografías, voz y video en movimiento completo.
- Bases de datos en la nube
- Suponga que su compañía desea utilizar los servicios de computación en la nube. ¿Hay alguna forma
de administrar los datos en la nube? La respuesta es un "sí" condicional.
- Suponga que su compañía desea utilizar los servicios de computación en la nube. ¿Hay alguna forma
de administrar los datos en la nube? La respuesta es un "sí" condicional.
- CAPACIDADES DE LOS SISTEMAS DE ADMINISTRACIÓN DE
BASES DE DATOS
- Un DBMS incluye capacidades y herramientas para organizar, administrar y acceder a los datos en la
base de datos. Las más importantes son: su lenguaje de definición de datos, el diccionario de datos y
el lenguaje de manipulación de datos.
- Un DBMS incluye capacidades y herramientas para organizar, administrar y acceder a los datos en la
base de datos. Las más importantes son: su lenguaje de definición de datos, el diccionario de datos y
el lenguaje de manipulación de datos.
- ¿Qué es un almacén de
datos?
- Un almacén de datos es una base de datos que almacena la información actual e histórica de
interés potencial para los encargados de tomar decisiones en la compañía.
- Un almacén de datos es una base de datos que almacena la información actual e histórica de
interés potencial para los encargados de tomar decisiones en la compañía.
- HERRAMIENTAS PARA LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS: ANÁLISIS DE DATOS MULTIDIMENSIONAL Y
MINERÍA DE DATOS
- Una vez que los datos en línea se capturan y organizan en almacenes y mercados de datos, están
disponibles para su posterior análisis mediante el uso de las herramientas para inteligencia de
negocios. Las herramientas de inteligencia de negocios permiten a los usuarios analizar datos para
ver nuevos patrones, relaciones y perspectivas que son útiles para guiar la toma de decisiones. Las
principales herramientas para la inteligencia de negocios incluyen el software para consultas e
informes de bases de datos, herramientas para el análisis de datos multidimensional
(procesamiento analítico en línea), y herramientas para la minería de datos.
- Una vez que los datos en línea se capturan y organizan en almacenes y mercados de datos, están
disponibles para su posterior análisis mediante el uso de las herramientas para inteligencia de
negocios. Las herramientas de inteligencia de negocios permiten a los usuarios analizar datos para
ver nuevos patrones, relaciones y perspectivas que son útiles para guiar la toma de decisiones. Las
principales herramientas para la inteligencia de negocios incluyen el software para consultas e
informes de bases de datos, herramientas para el análisis de datos multidimensional
(procesamiento analítico en línea), y herramientas para la minería de datos.
- Procesamiento analítico en
línea (OLAP)
- Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) soporta el análisis de datos multidimensional, el cual
permite a los usuarios ver los mismos datos de distintas formas mediante el uso de varias
dimensiones. Cada aspecto de información -producto, precios, costo, región o periodo de tiempo—
representa una dimensión distinta.
- Procesamiento Analítico en Línea (OLAP) soporta el análisis de datos multidimensional, el cual
permite a los usuarios ver los mismos datos de distintas formas mediante el uso de varias
dimensiones. Cada aspecto de información -producto, precios, costo, región o periodo de tiempo—
representa una dimensión distinta.
- Minería de datos
- La minería de datos está más orientada al descubrimiento, ya que provee perspectivas hacia los
datos corporativos que no se pueden obtener mediante OLAP, al encontrar patrones y relaciones
ocultas en las bases de datos grandes e inferir reglas a partir de estos patrones y relaciones, para
predecir el comportamiento a futuro.
- La minería de datos está más orientada al descubrimiento, ya que provee perspectivas hacia los
datos corporativos que no se pueden obtener mediante OLAP, al encontrar patrones y relaciones
ocultas en las bases de datos grandes e inferir reglas a partir de estos patrones y relaciones, para
predecir el comportamiento a futuro.
- Minería de datos y
minería Web
- En la actualidad hay herramientas de minería de texto disponibles para ayudar a las empresas a
analizar estos datos. Estas herramientas pueden extraer elementos clave de los conjuntos de datos
extensos no estructurados, descubrir patrones y relaciones, así como sintetizar la información.
- En la actualidad hay herramientas de minería de texto disponibles para ayudar a las empresas a
analizar estos datos. Estas herramientas pueden extraer elementos clave de los conjuntos de datos
extensos no estructurados, descubrir patrones y relaciones, así como sintetizar la información.
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