UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
FACULTAD DE CONTADURÍA Y ADMINISTRACIÓN
Licenciatura En Informática
Bases de Datos
Autor: L.I. María de Lourdes Isabel Ponce Vásquez
AGOSTO – DICIEMBRE 2008
Contenido
UNIDAD 7. NUEVAS TÉCNOLOGÍAS……………………………………………………………………………………………………3
ObjetivosEspecíficos………………………………………………………………………………………………………..3 7.1. Introducción………………………………………………………………………………………………………………3 7.2. Almacenes de Datos (Dataware Housing)……………………………………………………………………..3 7.2.1. Bases deDatos operacionales y Almacenes de datos……………………………………………….3 7.2.2. Arquitectura de un Almacén de Datos……………………………………………………………………..4 7.2.3. Modelos de Datos para Almacenes de Datos…………………………………………………………..5 7.2.4. Consultas al Almacén de datos y la Extensión OLAP deSQL-1999…………………………….8 7.2.5. Técnicas de Indexación…………………………………………………………………………………………9 7.2.6. Vistas y Materialización de Vistas…………………………………………………………………………10 7.3. Minería deDatos………………………………………………………………………………………………………12 7.3.1. Propósitos de la Minería de Datos………………………………………………………………………..12 7.3.2. Tipos de Descubrimiento de Conocimiento ……………………………………………………………13 7.3.3. Métodos Usados para Desarrollo deReglas…………………………………………………………..15 7.1.1.1. Árboles de decisión……………………………………………………………………………………….15 7.1.1.2. Regresión…………………………………………………………………………………………………….15 7.1.1.3. RedesNeuronales…………………………………………………………………………………………16 7.1.1.4. Agrupación…………………………………………………………………………………………………..17 7.3.4. Aplicaciones de la Minería de Datos……………………………………………………………………..17
Unidad 7. Nuevas Tecnologías
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UNIDAD 7. NUEVAS TÉCNOLOGÍAS Objetivos Específicos
? ? ? ? ? ? ? Conocer la tecnologíade Dataware Housing (almacén de datos) Aprender las diferencias entre una BD operacional y un almacén de datos Describir la arquitectura básica de un almacén de datos Mostrar los modelos de datos para almacenes de datos Conocer la tecnología de minería de datos Describir los métodos empleados para el desarrollo de reglas de minería de datos Comprender las aplicaciones de la minería de datos
7.1.Introducción
Muchas organizaciones que usan tecnología estándar de BD para recolectar y procesar cantidades masivas de sus datos operacionales han empezado a ver sus datos actuales e históricos como fuente de información que les ayude a tomar mejores decisiones, por ejemplo, decisiones sobre dónde abrir una nueva tienda, la audiencia para una campaña de publicidad, qué créditos aprobar ycuándo solicitar más artículos, pueden realizarse con mayor confianza cuando se basan en el análisis cuidadoso de patrones encontrados en los datos existentes. En ocasiones, estos datos proceden de varias BD y en vista de que muchos de los análisis de datos realizados son recurrentes y predecibles, los proveedores de DBMS y el personal de sistemas han comenzado a diseñar sistemas para realizar estas…