Presentación Sistemas de información

Presentación de Sistemas de información

Autor/a: Garcia Caballero Misael Director/a: Garcia Caballero Misael

01/07/2023

01

¿que es el Diagrama de flujo de datos ?

01. diagrama de flujo de datos

el Diagrama de flujo de datos es:

Un diagrama de flujo de datos (DFD, por sus siglas en inglés) es una representación gráfica de cómo fluyen los datos en un sistema o proceso. Es una herramienta de modelado que se utiliza comúnmente en el análisis y diseño de sistemas de información. El DFD muestra las diferentes entidades o componentes de un sistema, las interacciones entre ellos y cómo se mueven los datos de un lugar a otro. El diagrama utiliza símbolos gráficos para representar estas entidades y las conexiones entre ellas. Los componentes principales en un DFD son: 1 Procesos: representan las funciones o acciones que se realizan en el sistema. Estos procesos transforman los datos de entrada en datos de salida. 2 Flujos de datos: representan los datos que se mueven de un lugar a otro dentro del sistema. Pueden ser entradas o salidas de procesos, almacenamiento de datos o comunicación entre componentes del sistema. 3 Almacenes de datos: representan los lugares donde se almacenan los datos en el sistema. Pueden ser bases de datos, archivos o cualquier otro tipo de almacenamiento. Entidades externas: son fuentes o destinos de datos fuera del sistema. Pueden ser usuarios, otros sistemas o dispositivos. Los DFD se utilizan para visualizar y comprender el flujo de datos en un sistema, lo que ayuda a identificar problemas, definir requisitos y diseñar soluciones. Son especialmente útiles en el análisis de sistemas de información, la planificación de proyectos y el diseño de bases de datos.

02

¿Que es el diccionario de datos?

¿que es el diccionario de datos?

02. diccionariode datos

El Diccionario de datos es una herramienta complementaria al diagrama de flujo de datos (DFD) que se utiliza en el análisis y diseño de sistemas de información. Es una recopilación detallada y organizada de la descripción de todos los elementos que intervienen en el DFD, incluyendo los flujos de datos, procesos, almacenes de datos y entidades externas. En esencia, el Diccionario de datos es una especie de catálogo o glosario que proporciona información sobre cada elemento del DFD, permitiendo una mejor comprensión y documentación del sistema. Suele incluir lo siguiente: Descripciones de flujos de datos: Información sobre qué datos se transmiten a través de cada flujo, su formato, origen y destino. Descripciones de procesos: Información detallada sobre cada proceso en el DFD, incluyendo su nombre, descripción de las acciones realizadas, entradas, salidas y relaciones con otros componentes del sistema. Descripciones de almacenes de datos: Información sobre qué datos se almacenan en cada almacenamiento, cómo se utilizan y qué procesos los acceden. Descripciones de entidades externas: Información sobre las entidades externas que interactúan con el sistema, incluyendo su nombre, descripción, y qué datos reciben o envían. El Diccionario de datos es valioso para mantener una documentación detallada y precisa del sistema de información, lo que facilita la comunicación entre los miembros del equipo de desarrollo, analistas, diseñadores y otros interesados en el proyecto. También es útil para evitar ambigüedades y malentendidos, y garantizar que todos los aspectos del sistema estén claramente definidos y entendidos. En general, es una herramienta esencial para el análisis y el diseño de sistemas complejos y ayuda a garantizar la calidad y consistencia en el desarrollo de software.

03

¿que es el Pseudocódigo?

¿que es el Pseudocódigo?

03. Pseudocódigo

El pseudocódigo es una forma de representar un algoritmo utilizando un lenguaje de programación informal y de alto nivel. No es un lenguaje de programación real, sino más bien una descripción estructurada de los pasos que debe seguir un algoritmo para resolver un problema. Se utiliza como una herramienta de diseño y comunicación entre programadores antes de implementar el algoritmo en un lenguaje de programación específico. El pseudocódigo se parece mucho a un lenguaje de programación real, pero se caracteriza por su flexibilidad y simplicidad. Se centra en la lógica y la secuencia de pasos necesarios para resolver un problema, evitando detalles específicos de sintaxis o construcciones de un lenguaje de programación en particular. El pseudocódigo puede incluir: Estructuras de control: como instrucciones condicionales (if, else), bucles (while, for) y estructuras de repetición. Operaciones matemáticas: como sumas, restas, multiplicaciones y divisiones. Declaraciones de variables: para almacenar valores temporales o de entrada/salida. Comentarios: para proporcionar explicaciones y aclaraciones sobre el código. El objetivo del pseudocódigo es facilitar la comprensión y el diseño de un algoritmo, permitiendo a los programadores expresar sus ideas de manera clara y concisa, sin preocuparse por los detalles de implementación en un lenguaje de programación específico. Una vez que el algoritmo está bien diseñado y probado en pseudocódigo, puede ser traducido a un lenguaje de programación real para su ejecución en una computadora. El pseudocódigo es especialmente útil en el proceso de planificación y diseño de programas, ya que permite realizar cambios y ajustes rápidos sin la restricción de la sintaxis de un lenguaje de programación. Además, es una herramienta de comunicación efectiva entre los miembros de un equipo de desarrollo, ya que pueden entender fácilmente el flujo y la lógica del algoritmo sin preocuparse por detalles específicos del lenguaje de programación.

04

¿que es la Herramienta CASE?

04. Herramienta CASE

¿que es la Herramienta CASE?

La herramienta CASE (Computer-Aided Software Engineering, Ingeniería de Software Asistida por Computadora) es un conjunto de software y herramientas utilizadas para ayudar en el desarrollo y mantenimiento de sistemas de software. Estas herramientas están diseñadas para automatizar y agilizar diversas actividades en el ciclo de vida del desarrollo de software, desde la fase de análisis y diseño hasta la implementación y mantenimiento. Las herramientas CASE suelen ofrecer funcionalidades que incluyen: Modelado y diseño: Permiten crear modelos gráficos de alto nivel que representan los diferentes aspectos del sistema, como diagramas de flujo de datos, diagramas de clases, diagramas de entidad-relación, entre otros. Estas representaciones visuales ayudan a los desarrolladores a comprender y comunicar la estructura y el comportamiento del sistema. Generación de código: Algunas herramientas CASE son capaces de generar automáticamente parte del código fuente del software a partir de los modelos y diseños creados. Esto acelera el proceso de implementación y reduce la posibilidad de errores humanos. Gestión de requisitos: Facilitan la captura, organización y seguimiento de los requisitos del sistema, permitiendo una gestión más eficiente y rastreable de los cambios y las versiones. Documentación: Ayudan en la generación de documentación técnica y de usuario, extrayendo información relevante de los modelos y diseños. Mantenimiento y pruebas: Proporcionan funcionalidades para el seguimiento de errores, pruebas automatizadas y gestión de cambios, lo que facilita el mantenimiento y la evolución del software. Las herramientas CASE pueden variar en cuanto a su alcance y complejidad, desde herramientas específicas que se centran en un área particular del desarrollo de software hasta suites integrales que abarcan múltiples etapas del ciclo de vida del software. El uso de herramientas CASE puede ofrecer numerosos beneficios, como una mayor productividad, mayor calidad del software, reducción de costos y una mejor colaboración entre los miembros del equipo de desarrollo. Sin embargo, es importante destacar que estas herramientas son solo una ayuda y no reemplazan la experiencia y el conocimiento de los desarrolladores en el proceso de desarrollo de software.

05

¿que es el Análisis orientados a la toma de decisiones?

05. Análisis orientados a la toma de decisiones

El análisis orientado a la toma de decisiones es un enfoque sistemático y estructurado utilizado para evaluar y seleccionar la mejor opción entre varias alternativas posibles. Se basa en la recopilación y análisis de datos relevantes, considerando diferentes factores y criterios para tomar decisiones informadas. Este tipo de análisis implica varios pasos, que pueden incluir: Definición del problema: Se identifica claramente el problema o la decisión que se debe tomar. Es importante comprender las metas y objetivos generales para abordar el problema de manera efectiva. Recopilación de datos: Se recopilan datos relevantes y se realiza una investigación adecuada. Esto puede implicar buscar información, recopilar datos cuantitativos y cualitativos, realizar entrevistas u obtener opiniones de expertos. Identificación de criterios y alternativas: Se establecen los criterios que se utilizarán para evaluar las alternativas y se generan diferentes opciones o soluciones posibles. Evaluación y comparación de alternativas: Se analiza cada alternativa en función de los criterios establecidos. Esto puede implicar el uso de técnicas como el análisis costo-beneficio, el análisis de riesgos, el análisis de impacto, entre otros. Toma de decisiones: Se elige la mejor alternativa o se clasifican las alternativas en función de los resultados del análisis. Es posible que se utilicen métodos como la matriz de decisión, el árbol de decisiones o el análisis multicriterio para apoyar este proceso. Implementación y seguimiento: Una vez tomada la decisión, se pone en marcha y se realiza un seguimiento para evaluar su efectividad y realizar ajustes si es necesario. El análisis orientado a la toma de decisiones proporciona un marco estructurado para abordar problemas complejos y tomar decisiones racionales y fundamentadas. Ayuda a minimizar la influencia de sesgos o decisiones basadas en intuición, al permitir evaluar de manera objetiva las opciones disponibles. Es especialmente útil en entornos empresariales y organizacionales, donde las decisiones estratégicas pueden tener un impacto significativo en el éxito y el rendimiento general.

06

Lenguaje estructurado

El lenguaje estructurado es un enfoque de programación que se centra en la organización y estructura lógica del código. Se basa en el principio de que un programa se puede dividir en unidades lógicas más pequeñas y controlar el flujo de ejecución mediante estructuras de control bien definidas. Algunas características y conceptos clave del lenguaje estructurado son: Secuencialidad: El código se ejecuta secuencialmente, de arriba a abajo, siguiendo el orden de las instrucciones. Estructuras de control: Se utilizan estructuras de control como bucles (por ejemplo, bucle while, bucle for) y condicionales (por ejemplo, if-else) para controlar el flujo del programa. Bloques de código: Se agrupan instrucciones relacionadas en bloques de código, lo que facilita la lectura y comprensión del programa. Evitación de saltos incondicionales: Se evitan los saltos incondicionales, como los saltos goto, que pueden dificultar la comprensión y el mantenimiento del código. Modularidad: Se fomenta la creación de módulos o subrutinas que realizan tareas específicas y se pueden reutilizar en diferentes partes del programa. Abstracción: Se utilizan variables y constantes para representar valores y simplificar la manipulación de datos. El lenguaje estructurado se contrapone a los enfoques de programación no estructurados, como el lenguaje ensamblador, donde los saltos incondicionales y la falta de estructuras de control pueden hacer que el código sea más difícil de entender y mantener. Lenguajes como C, Pascal, Ada y Java son ejemplos de lenguajes estructurados. Estos lenguajes proporcionan sintaxis y características específicas para implementar las estructuras de control y permiten una programación más organizada y legible. El lenguaje estructurado tiene varias ventajas, como la legibilidad del código, la facilidad de mantenimiento, la modularidad y la facilidad de depuración. Además, es una base sólida para el desarrollo de software escalable y estructurado.

06. METODOLOGÍA

07

Árboles de decisión

07. árboles de decisión

Los árboles de decisión son un método de análisis y modelado utilizado en la toma de decisiones y la resolución de problemas. Se basan en la representación gráfica de un árbol invertido, donde cada nodo interno representa una decisión basada en una condición o atributo, y cada rama representa una opción o resultado diferente. En un árbol de decisión, se comienza con un nodo raíz que plantea una pregunta o condición inicial. A medida que se desciende por el árbol, se toman decisiones basadas en las respuestas a las preguntas anteriores o en la evaluación de los atributos relevantes. Finalmente, se llega a las hojas del árbol, que representan las decisiones o resultados finales. Algunas características y conceptos clave de los árboles de decisión son: Atributos y características: Los árboles de decisión se basan en atributos o características relevantes para el problema o decisión en cuestión. Estos atributos se utilizan para dividir los datos o casos en diferentes ramas del árbol. Nodos de decisión: Los nodos de decisión representan una pregunta o una condición que se evalúa para tomar una decisión. Estas preguntas se basan en los atributos relevantes y permiten dividir el conjunto de datos en subconjuntos más pequeños. Nodos de resultado: Los nodos de resultado, también conocidos como hojas del árbol, representan una decisión final o un resultado. Pueden ser clasificaciones, valores numéricos o cualquier otro resultado deseado. Entropía y ganancia de información: En el proceso de construcción del árbol, se utilizan medidas como la entropía y la ganancia de información para evaluar la relevancia y la pureza de los atributos en la toma de decisiones. Estas medidas ayudan a determinar la mejor división de los datos en cada paso del árbol. Pruning o poda: Los árboles de decisión pueden ser propensos a sobreajuste (overfitting) cuando se ajustan demasiado a los datos de entrenamiento y no generalizan bien con nuevos datos. La poda o pruning es un proceso que busca simplificar el árbol y reducir su complejidad para mejorar la capacidad de generalización. Los árboles de decisión son utilizados en una variedad de campos, como la inteligencia artificial, el análisis de datos, la minería de datos y la toma de decisiones en negocios. Son especialmente útiles cuando se requiere explicabilidad y comprensión del razonamiento detrás de una decisión. Además, se pueden combinar con otros algoritmos y técnicas, como el ensamblaje de árboles (random forest), para mejorar aún más su rendimiento y precisión.

08

Tablas de decisión

08. Tablas de decisión

Las tablas de decisión, también conocidas como tablas de verdad o tablas de reglas, son herramientas utilizadas para representar y organizar las reglas de decisión en un formato tabular y estructurado. Son especialmente útiles en el análisis y diseño de sistemas basados en reglas, como sistemas expertos y sistemas de toma de decisiones automatizados. En una tabla de decisión, se representan las diferentes combinaciones de condiciones o atributos que se evalúan para tomar una decisión. Cada fila de la tabla representa un caso o situación particular, y cada columna representa una condición o atributo específico. La intersección entre una fila y una columna contiene el resultado o acción que se debe tomar para esa combinación particular de condiciones. Las tablas de decisión pueden tener dos partes principales: Encabezado de la tabla: En el encabezado se enumeran las condiciones o atributos que se evalúan para tomar la decisión. Cada columna representa una condición y se le asigna un nombre descriptivo. Cuerpo de la tabla: El cuerpo de la tabla contiene las filas que representan las combinaciones de condiciones y las acciones resultantes. Cada fila incluye los valores de las condiciones y la acción asociada. Por ejemplo, supongamos que estamos construyendo un sistema de recomendación de películas basado en reglas. Podríamos tener las siguientes condiciones: género de la película, clasificación por edades y disponibilidad en streaming. Las acciones podrían ser "recomendar", "no recomendar" o "sin acción". Una posible tabla de decisión sería:

En este ejemplo, cada fila representa una combinación de condiciones y la acción asociada. La tabla de decisión permite tener una representación clara y estructurada de las reglas de decisión, lo que facilita su comprensión y mantenimiento. También se puede utilizar para generar código o reglas en un sistema automatizado de toma de decisiones. Las tablas de decisión son particularmente útiles cuando hay un número limitado de combinaciones de condiciones y acciones, y cuando se necesita una representación visual y fácilmente comprensible de las reglas de decisión. Sin embargo, a medida que el número de condiciones y combinaciones aumenta, las tablas de decisión pueden volverse complejas y difíciles de manejar, por lo que en esos casos pueden utilizarse otras técnicas más avanzadas, como los árboles de decisión o las reglas de producción.