RECURSOS DE TI Aplicaciones - Bibliografía FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

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UNIDAD 2: RECURSOS DE TI – Aplicaciones

Sistemas de Información para la

Gestión

Sistemas de Información para la Gestión Año 2013

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1. Administración de bases de datos e información: Sistemas de administración de bases de datos. 2. Administración del conocimiento. Sistemas de

administración del conocimiento. Técnicas inteligentes.

3. Aplicaciones empresariales: Sistemas de planificación de recursos empresariales ERP.

UNIDAD 3: RECURSOS DE TECNOLOGÍA DE

INFORMACIÓN – Aplicaciones

2 Sistemas de Información para la Gestión

Año 2013

RECURSOS DE TI – Aplicaciones - Bibliografía

3.1. Laudon y Laudon Parte II Cap 6 P Recursos TI -Aplicaciones LyL 225 – 238 LyL 245 – 248 3.2. Laudon y Laudon

Parte II Cap 8 LyL 238 – 243

FUNDAMENTOS DE LA INTELIGENCIA DE

NEGOCIOS

Administración de Bases de Datos e Información Gestión del Conocimiento

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ORGANIZACIÓN DE DATOS

Un sistema efectivo de información da: Información exacta.

Información oportuna. Información relevante.

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APLICACIONES DE LAS BASES DE DATOS

Contabilidad: pagos, facturas, créditos,…

RRHH: empleados, programas de capacitación, planes de remuneraciones,…

Producción: stocks, proveedores, calidad de los productos, componentes de los productos,… Ventas: datos de clientes, seguimiento de sus compras, productos rentables,…

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CONCEPTOS DE ORGANIZACIÓN DE ARCHIVOS

La Jerarquía de Datos - Entorno Tradicional

Byte Archivo Registro Campo Bit Base de Datos

Ej.: Edad ó DNI ó Lugar de Nac. ó Domicilio ó… Ej.: Edad + DNI + Lugar de Nac. + Domicilio +… Ej.: Archivo de Alumnos

Ej.: Alumnos + Profesores + Materias + …

Ej.: 00000011, 00001011,… 0 ó 1

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Procesamiento Tradicional de Archivos

Sistemas de Información para la Gestión Año 2013 9 U Aplicación 1 Contabilidad y Finanzas U Aplicación 2 RRHH U Aplicación 3 Ventas y Marketing U Aplicación 4 Producción Archivo Maestro A rc h iv o s d e ri v a d o s

Problemas con el entorno tradicional

Redundancia e inconsistencia de datos. Dependencia entre los programas y los datos. Carencia de flexibilidad.

Seguridad escasa.

Carencia de compartición y disponibilidad de los datos.

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Características del entorno tradicional

OLTP: On-Line Transaction Processing. Es simple en cuanto a su utilización.

Es eficiente en cuanto a las expectativas del cliente. Se deben implementar medidas y políticas de seguridad.

Si el sistema se cae tiene altos costos por pérdidas en el servicio y/o información.

ENFOQUE DE LAS BD PARA LA ADMINISTRACIÓN

DE DATOS

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Definición de Tecnología de Base de Datos

Una base de datos (BD) es un conjunto de datos organizados para servir eficientemente a muchas aplicaciones al centralizar los datos y controlar su redundancia.

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Sistemas de Administración de BD

DBMS: Data Base Management System. Es el sistema que permite a una organización

centralizar los datos, administrarlos eficientemente y proporcionar, mediante los programas de aplicación, el acceso a los datos almacenados.

El DBMS actúa como interfaz entre los programas de aplicación y los archivos de datos físicos.

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DBMS relacional

Los datos se representa como tablas bidimensionales. Las tablas contienen datos acerca de una entidad y sus atributos.

Las tablas contienen números, caracteres, dibujos, imágenes, fotografías, voz, video, hyperlinks,…

DBMS relacional (software)

PCs de escritorio:

MS Access / Visual Fox. Mainframes:

DB2, Oracle, MS SQL Server, Informix. Open Source

MySQL, PostgreSQL, SQLite y otras

(http://www.muylinux.com/2010/03/04/35-motores-de-bases-de-datos-open-source/)

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Tablas de una BD Relacional

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Campo Clave

Columnas (atributos, campos)

Tablas de una BD Relacional

Sistemas de Información para la Gestión Año 2013 18 Clave Principal Clave Externa Tabla Proveedor Tabla Producto

Creamos una Consulta

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Tablas de una BD Relacional

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USO DE BASES DE DATOS WEB

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Aplicaciones

Comercio electrónico.

Servicios al Cliente (por ejemplo seguimiento de envíos postales).

Servicios financieros.

Búsqueda de información (Google, Yahoo, Bing,...). Distribución multimedia (Youtube, Instagram,...) Redes sociales (LinkedIn, Facebook, Twitter,…).

Lenguaje de programación

Java. PHP. HTML.

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BASES DE DATOS DISTRIBUIDAS

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Esquema de una BD distribuida

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Objetivo de un Sistema Distribuido

Un sistema distribuido debe aparecer al usuario como un sistema centralizado.

Transparente a la localización. Transparente a la fragmentación. Transparente a la replicación.

Ventajas de un Sistema Distribuido

Descentralización. Economía. Fiabilidad y disponibilidad. Eficiencia y flexibilidad. Rendimiento (sobrecargas). Confiabilidad (red, PCs,…)

Mayor complejidad (hardware y aplicaciones). Dificultad en los controles.

V e n ta ja s D e s-v e n ta ja s

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ALMACENAMIENTO DE DATOS EN LA NUBE

(CLOUD COMPUTING)

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Definición

El almacenamiento en la nube es un modelo de almacenamiento en red y en línea donde los datos se almacenan en varios servidores virtuales, por lo general organizados por terceros, en lugar de ser alojados en servidores dedicados.

Estas compañías operan grandes centros de datos y las personas que necesitan guardar información compran o arriendan capacidad de almacenamiento a estas empresas y lo utilizan para sus necesidades.

Ej. de servidores: Dropbox, MS SkyDrive, Google Drive,…

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Ventajas de un almacenar en la Nube

Las compañías sólo necesitan pagar por el almacenamiento que realmente utilizan.

Las empresas no necesitan instalar dispositivos físicos de almacenamiento en sus centros de datos o en las oficinas, lo que reduce los costos de IT y hosting.

Las tareas de mantenimiento, tales como la copia de seguridad, la replicación de datos, y la compra de dispositivos adicionales de almacenamiento es ahora responsabilidad de un proveedor de servicios, permitiendo a las organizaciones a centrarse en su negocio principal.

Desventajas de un almacenar en la Nube

La seguridad de los datos almacenados y los datos en tránsito pueden ser una preocupación cuando se almacenan datos sensibles en un proveedor de almacenamiento en la nube. El rendimiento puede ser menor comparado al almacenamiento local.

La fiabilidad y la disponibilidad depende de la disponibilidad de red y en el nivel de las precauciones tomadas por el proveedor de servicios.

Los usuarios con determinados requisitos de registro, tales como los organismos públicos que deben conservar los registros electrónicos de acuerdo a la ley, pueden tener complicaciones con el uso de la computación en nube.

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USO DE BD PARA MEJORAR EL DESEMPEÑO

EMPRESARIAL

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Escenario actual

Contamos con un conjunto de tecnologías avanzadas que nos permiten integrar y analizar información de bancos de datos.

Para obtener:

sus tendencias,

para segmentar la información o

para encontrar la correlación en los datos.

Con el objeto de generar acciones con valor agregado para el negocio.

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Expectativas

Necesitamos:

la integración de herramientas avanzadas con los datos,

procesos de generación de conocimiento y la segmentación de la información

para obtener tendencias e información oculta.

¿La solución?

Business Intelligence

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INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

BUSINESS INTELLIGENCE

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Business Intelligence System es…

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un “conjunto sofisticado de Herramientas y Tecnologías; que brindan soporte a todas las fases del proceso de toma de decisiones de los ejecutivos;

con el objeto de mejorar las ventajas competitivas de la organización, a través de mejores decisiones y que son utilizadas por los llamados Trabajadores del

Conocimiento”.

Howard Dresner (“The Gartner Group”)

Business Intelligence System…

“Aplicaciones de computación que interpretan datos históricos, analizan tendencias y miden performance y que están orientadas a servir de soporte a los procesos de toma de decisiones”

Requerimientos

Capacidades y herramientas especiales para… …analizar extensas cantidades de datos. …acceder a datos desde múltiples sistemas.

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Objetivos

Que incluyan…

…almacenamiento de datos. …minería de datos.

…análisis predictivo.

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Almacén de Datos – Data Warehouse

“El Data Warehouse es una colección de datos orientados al tema, integrados, no volátiles e

historiados, organizados para el apoyo de un proceso de ayuda a la decisión”.

Using the Data Warehouse of Bill Inmon

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Herramientas o Procesos OLAP vs OLTP

OLAP (On-Line Analytical Processing):

Agilizan la consulta de grandes cantidades de datos. Permiten análisis multidimensional.

Utilizado por analistas.

OLTP (On-Line Transactional Processing):

Entrada de datos y recuperación y procesamiento de transacciones.

Acceso masivo.

Almacén de Datos – Data Warehouse

Sistemas OLTP BD Corporativa Data Warehouse Herramientas OLAP

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Análisis multidimensional

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Tiempo _{Año, Meses, Semanas, Días,...}

Producto _{Rubro, Artículo, Calidad,...}

Geográfica _{Zona, Sucursales,...}

Procesamiento Analítico en Línea

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Mercado de Datos – Data Mart

Subconjunto del Almacén de Datos, resumido o altamente enfocado.

Conjunto de tecnologías avanzadas susceptibles de analizar la información de un Data Warehouse para obtener sus tendencias, segmentar la información o encontrar la correlación en los datos.

Para una población específica de usuarios. Se enfoca en un área objetivo o línea del negocio. Menor costo de implementación que un almacén de datos.

Surge una necesidad…

Las herramientas OLTP responden a preguntas concretas: ¿Cuánto se vendió el día ...?

¿Quién compró el producto …? ¿Cuál es el stock del producto …? ¿Cuál es la comisión del vendedor …?

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Quiero saber…

¿Cuánto se vendió del producto X respecto de los objetivos por trimestre y región de ventas en los dos últimos años?

¿Qué clientes compraron simultáneamente los productos X e Y en todas sus operaciones en los dos últimos años?

El incremento / decremento de la venta de autos 0 Km (negocio externo) en los dos últimos años, ¿generó algún hábito de compra en alguna de las regiones?

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Análisis Predictivo

Utiliza técnicas de: minería de datos, datos históricos y

suposiciones sobre condiciones futuras para… …predecir resultados de eventos.

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GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO - RESUMEN

…Para tomar decisiones

Conocimientos Data Mart Decisión BI Transacciones OLTP