PDF superior Estado del arte de pruebas de Bases de Datos para la migración y validación de datos

Estado del arte de pruebas de Bases de Datos para la migración y validación de datos

Estado del arte de pruebas de Bases de Datos para la migración y validación de datos

calidad de los trabajos que realizan; las demás empresas que no emplean o no tienen una metodología, realizan las migraciones y validaciones de datos basándose en experiencias pasadas y realizan un proyecto completamente basado en necesidades. A nivel de pruebas, las que se realizan son básicas de verificación y validación de datos (formatos de datos, longitud de datos, total de datos y validaciones por parte de los usuarios) y corresponden casi exactamente a los tipos de problemas más comunes con los que se han encontrado en los proyectos. En la actualidad, en Medellín se puede decir que la mayoría de los proyectos de Migración y Validación de Datos son manuales, no emplean herramientas para facilitar el proceso, todos emplean lenguajes de programación o funcionalidades de los motores de bases de datos para extraer e importar manualmente los datos a los sistemas. Hay un desconocimiento muy grande hasta el momento sobre las herramientas disponibles en el mercado para facilitar dichos procesos. Al parecer aún no se ha presentado la necesidad de realizar migraciones completamente online, no al menos en las empresas entrevistadas, aun realizan migraciones offline.
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DESARROLLO WEB QUE PERMITE LA MIGRACIÓN ENTRE BASES DE DATOS SQL Y NOSQL

DESARROLLO WEB QUE PERMITE LA MIGRACIÓN ENTRE BASES DE DATOS SQL Y NOSQL

12 db.clientes.update({nombre: “Carlos” },{ciudad: “Madrid” }) 2.5. Aplicaciones utilizando bases de datos NoSQL: Algunas empresas están realizando pruebas con la versión beta de las bases de datos NoSQL, como son Google Analytics, Gmail, Google Maps, Google Earth o YouTube, llevan mucho tiempo testeando las capacidades que ofrece Google Cloud BigTable sin saberlo. La nueva solución que está ofreciendo Google para las compañías que necesitan gestión y el análisis de datos en sectores como el de servicios financieros, energía, biomédica, telecomunicaciones o publicidad online. Gran cantidad de datos y la necesidad de extraer valor de esa información.
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MODULO: VALIDACIÓN Y EXPLOTACIÓN DE LAS BASES DE DATOS SANITARIOS.

MODULO: VALIDACIÓN Y EXPLOTACIÓN DE LAS BASES DE DATOS SANITARIOS.

Se realizarán dos pruebas, una teórica y otra práctica. Se exigirá también la entrega de algún trabajo. Así, la nota de los contenidos procedimentales será la media aritmética entre las notas obtenidas en la prueba práctica y el trabajo realizado. Después se aplicarán los porcentajes indicados en la siguiente tabla:

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Pautas para una correcta migración de bases de datos

Pautas para una correcta migración de bases de datos

Aquí ya estarán convertidos los datos para ser cargados en el nuevo sistema. Este proceso lo podernos realizar de una manera directa o de una manera intermedia donde podemos validar y someter a los datos a unos ciclos de pruebas y a diferentes simulaciones de carga, para hacer y decir que el proceso de migración de bases de datos son un éxito y que de esta manera no perdamos la productividad y ganar una mayor agilidad en los datos para así poder optimizar y minimizar riesgos en cualquier operación.

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GUÍA PARA LA MIGRACIÓN DE BASES DE DATOS

GUÍA PARA LA MIGRACIÓN DE BASES DE DATOS

• Diseño modular: hace referencia a la necesaria definición de estándares para el desarrollo de múltiples procesos simples, en vez de uno único más complejo y de mayores dimensiones. Actuar de este modo mejora el desarrollo, aumenta la eficiencia en las pruebas y facilita el mantenimiento, procurando mayor agilidad y simplicidad en el desarrollo, así como unos menores costes, junto con un incremento en la eficacia general del proceso de migración de datos.

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Panorama General-Tipos de Bases de Datos- Herramientas de Búsquedas-Estado del Arte

Panorama General-Tipos de Bases de Datos- Herramientas de Búsquedas-Estado del Arte

Gerencia General de Tecnología Metodología para obtener la información Definición del área de estudio Ubicar el área de estudio para realizar la búsqueda Determinación del alcance Objetivo de la Búsqueda: estado del arte, publicaciones por Autor, compañía, análisis de patentabilidad, etc.

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Recuperación de datos e información en bases de datos masivas

Recuperación de datos e información en bases de datos masivas

Como nuestro inter´es est´a puesto sobre conjuntos de datos masivos que contienen datos no estructu- rados, los vol´umenes de informaci´on con los que se debe trabajar (por ejemplo, millones de im´agenes en la Web) hace necesario que los ´ındices sean alma- cenados en memoria secundaria. En este caso, pa- ra lograr eficiencia, no s´olo se debe considerar que las b´usquedas realicen el menor n´umero de c´alcu- los de distancia sino tambi´en, dado el costo de las operaciones de E/S, se efect´ue la menor cantidad posible de operaciones sobre el disco. Por ello, es- ta l´ınea se dedica a dise˜nar ´ındices especialmente adaptados para trabajar en memoria secundaria, cu- yo desempe˜no en las b´usquedas sea bueno. As´ı, se ha dise˜nado e implementado una versi´on paralela del Conjunto Din´amico de Clusters (DSC) [8]. Es- te ´ındice, basado en la Lista de Clusters (LC) [2], est´a especialmente dise˜nado para memoria secunda- ria y es completamente din´amico, admite insercio- nes y eliminaciones y tiene un buen desempe˜no en las b´usquedas, principalmente en la cantidad de ope- raciones de E/S. DSC ha demostrado ser muy com- petitivo frente a otras de las buenas estructuras del estado del arte. Por lo tanto, se buscar´a aplicar y comparar distintas estrategias de paralelizaci´on con el fin de determinar la m´as adecuada.
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Recuperación eficiente de datos en bases de datos multimedia

Recuperación eficiente de datos en bases de datos multimedia

En este caso, al conocer de antemano los elemen- tos a indexar, es posible elegir con m´as informa- ci´on c´omo hacerlo de manera tal que las b´usquedas sean e fi cientes. Sin embargo, hay ejemplos como el del Arbol de Aproximaci´on Espacial, SAT, que por ´ ser una estructura est´atica deber´ ı a ser m´as e fi ciente que la versi´on din´amica, el DSAT [13], y no lo es. En estos casos ha sido posible investigar alguno de los motivos por los que la versi´on din´amica, usan- do menos informaci´on, proporciona b´usquedas mas r´apidas. En nuestras investigaciones hemos detecta- do que una condici´on clave para mejorar la perfor- mance de SAT es modi fi car la estrategia de selecci´on de vecinos, es por ello que se ha estado trabajan- do en diferentes heur´ ı sticas, como la de utilizar un orden de inserci´on arbitrario de los vecinos o hasta elegirlos de manera totalmente contraria a lo que la versi´on original lo hac´ ı a y se est´an consiguiendo en este caso resultados muy interesantes [6]. El an´ali- sis detallado del comportamiento de esta estructura nos ha llevado a demostrar que el SAT se bene fi cia signi fi cativamente al mejorar la distribuci´on de los vecinos de un nodo y por lo tanto los hiperplanos y radios de cobertura resultantes, tan importantes para podar nodos o sub´arboles durante las b´usquedas, son mejores. El DiSAT, ha demostrado no s´olo superar a la versi´on original de la estructura, sino tambi´en a los mejores representantes del estado del arte, como es la Lista de Clusters [8], y adem´as ser escalable y ser resistente a la maldici´on de la dimensi´on [7].
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Bases de Datos en Internet. Bases de Datos en Internet. Concepto de Base de Datos. Datos vs Información. Índice. Definición.

Bases de Datos en Internet. Bases de Datos en Internet. Concepto de Base de Datos. Datos vs Información. Índice. Definición.

¾ A principios de los 70, el sistema se extiende para permitir que de forma individual se pueda buscar en la base de datos y obtener listas impresas de las referencias bibliográficas; Medlars cambia de nombre para pasar a llamarse Medlars-on-line o MEDLINE

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Refactoring de bases de datos : Desarrollo evolutivo de bases de bases de datos integrado con MDD

Refactoring de bases de datos : Desarrollo evolutivo de bases de bases de datos integrado con MDD

Para la imp lementac ión de la m isma se ut i l izó la propuesta de Ec l ipse, en part icu lar EMF, que t iene las s igu ientes ventajas: son un conjunto de herram ientas de cód igo[r]

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Modelos Avanzados de Bases de Datos. Funcionalidad 1. Bases de datos Orientadas a Objetos y Bases de Datos Objeto-Relacionales

Modelos Avanzados de Bases de Datos. Funcionalidad 1. Bases de datos Orientadas a Objetos y Bases de Datos Objeto-Relacionales

El modelo de objetos ODMG permite que tanto los diseños como las implementaciones, sean portables entre los sistemas que lo soportan. ODL es un lenguaje para definir la especificación de los tipos de objetos para sistemas compatibles con ODMG. ODL es el equivalente de DDL (Data Definition Languaje o lenguaje de definición de datos) de los SGBD tradicionales. Define los atributos y las relaciones entre tipos y especifica la signatura de las operaciones. Su principal objetivo es el de facilitar la portabilidad de los esquemas entre sistemas compatibles al mismo tiempo que proporciona interoperabilidad entre distintos SGBD. La sintaxis de ODL extiende el lenguaje de definición de interfaces (IDL) de la arquitectura CORBA (Common Object Request Broker Architecture).
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El tratamiento de la información y la calidad de los datos: de la crítica a la validación de los datos

El tratamiento de la información y la calidad de los datos: de la crítica a la validación de los datos

Criterios de validación Criterios de validación Conjunto de lineamientos exhaustivos para revisar la coherencia de la información, incluye la selección de las medidas de corrección más apropiadas y acordes con los objetivos y metas del proyecto de generación estadística:

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Fusión de Datos: Imputación y Validación

Fusión de Datos: Imputación y Validación

En la imputación por donante resulta de vital importancia la determinación del número de vecinos (donantes) que se habrán de tomar, así como de la forma empleada para seleccionarlos. La calidad de la fusión depende en parte de la calidad del método empleado y de la calidad predictiva de las variables comunes. Se debe tener en cuenta también el propósito para el cual se hace la fusión. El establecer una comparación entre las variables específicas en los donantes y los receptores resultaría un poco artificial dado que las variables específicas en los receptores no han sido observadas. No hay que olvidar que el principal objetivo de la fusión es reconstruir una base de datos lo mas parecida posible a la que se hubiera obtenido con los datos completos. Las etapas para el proceso de fusión quedan definidas de la siguiente manera:
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VALIDACIÓN DE DATOS MANUAL DEL ADMINISTRADOR

VALIDACIÓN DE DATOS MANUAL DEL ADMINISTRADOR

o Programas C: en este caso se incorpora dentro del programa el chequeo de la condición de validación de forma tal que la misma se realiza solo sobre los conjuntos que son utilizados en el modelo matemático; o GAMS: en este caso, el modelo GAMS corre normalmente y reporta los elementos de todos los conjuntos utilizados en el modelo matemático. El chequeo lo realiza OPTEX, offline, utilizando para ello las tablas CC_ccc generadas por el programa GAMS. Para este proceso se debe especificar las condiciones de existencia de los índices independientes del conjunto. Para ello se debe utilizar la tabla CON_IND, esta opción no puede realizarse en la tabla maestra CONJUNTO. Si no se definen los conjuntos de existencia en la tabla CON_IND, pero se definen las condiciones de conjunto vacío, OPTEX-EXE asumirá que la verificación se hace teniendo como referencia el maestro de los índices independientes.
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Bases de Datos en Delphi 7 - Conexión a bases de datos MySQL

Bases de Datos en Delphi 7 - Conexión a bases de datos MySQL

Verá como con un mismo control puede abrir y cerrar la base de datos. Ingrese registros oprimiendo el botón con el símbolo más ( + ) del TDBNavigator e inserte los registros en la base de datos por medio del botón con el símbolo de tilde (  )

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Un estudio comparativo de bases de datos relacionales y bases de datos NoSQL

Un estudio comparativo de bases de datos relacionales y bases de datos NoSQL

Para la segunda consulta en los 4 casos de estudio, Cassandra logra el mejor tiempo de respuesta. Esto podría justificarse debido a que los esquemas físicos en Cassandra son planteados en base a las consultas del sistema. En este caso, Cassandra posee una tabla diseñada en términos de estas consultas. MongoDB está en segundo lugar, dado que realiza el filtro de documentos, pero sin necesidad de operaciones de JOIN. MySQL es el menos eficiente porque el filtro aplicado retorna un conjunto de datos considerable, a los cuales se les aplica operaciones JOIN, afectando de este modo el tiempo de respuesta.
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Kit de migración de datos de IBM

Kit de migración de datos de IBM

Si el nuevo sistema está ejecutando Windows 2000, debe iniciar la sesión en el nuevo sistema y en el anterior con el mismo nombre de usuario y la misma contraseña.. Consulte las instrucc[r]

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Bases de datos para la inves<gación en Comunicación Social, Arte y Humanidades

Bases de datos para la inves<gación en Comunicación Social, Arte y Humanidades

Bases
de
datos
candidatas
‐
2
   JSTOR
 
 Ciencias
sociales
y
humanidades,
con
especial
énfasis
en
estudios
de
comunicación
en
sen<do
amplio

   Linguis4cs
and
Language
 
 Lingüís&l[r]

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1.1.- Objetivos de los sistemas de bases de datos Administración de los datos y administración de bases de datos Niveles de Arquitectura

1.1.- Objetivos de los sistemas de bases de datos Administración de los datos y administración de bases de datos Niveles de Arquitectura

•1.3.1.- Nivel Interno o (Físico): es el nivel más cercano al almacenamiento físico de los datos. Permite escribirlos tal y como están almacenados en el ordenador. En este nivel se diseñan los archivos que contienen la información, la ubicación de los mismos y su organización, es decir se crean los archivos de configuración.

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Bases de datos Multimedia

Bases de datos Multimedia

El mundo de los servicios de información en línea resulta ser sumamente dinámico y cambiante. En épocas recientes se ha visto una rápida aparición y caída de algunos sistemas, como el teletexto (CHAMORRO y GONZÁLEZ, 1992), o la generalización de sistemas de información y comunicación interpersonales, como los BBS (Bulletin Board Systems) (ABOBA, 1993). El teletexto, una iniciativa europea principalmente apoyada por Francia, ha tenido una vida y resultados efímeros, excepto en el caso del Minitel galo. Un insuficiente nivel de definición de la imagen, la lentitud en el acceso a la información y el elevado coste han sido definitivos en su fracaso, a pesar de ser una opción válida, en principio, para popularizar el acceso a la información mediante redes de telecomunicaciones. Muy diferente ha sido el caso de los BBS, los cuales se han desarrollado como foros electrónicos de acceso e intercambio de información, principalmente en los Estados Unidos de América, con empresas señeras como Compuserve o American On Line (AOL). Compuserve ofrece acceso directo a gran cantidad de bases de datos sobre todo tipo de cuestiones, incluyendo revistas con artículos a texto completo de variados ámbitos, información económica y comercial... La facilidad de acceso, la gran cantidad de información de todo tipo contenida en ellos, la posibilidad de intercambiar información con otros usuarios, los sistemas de mensajería electrónica, y la incorporación de algunos servicios de acceso a bases de datos, a través de las propias BBS, y el bajo coste, similar al de una llamada telefónica, así como la utilización como terminal de cualquier ordenador equipado con modem, han sido factores de éxito que han favorecido, casi sin transición, la entrada en el mundo de Internet.
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