Semana 2

INTRODUCCIÓN A LAS BASES DE DATOS

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2. Análisis

2.1 Lineamientos metodológicos de recopilación de requerimientos

2.1.1. Análisis. Concepto

El análisis en bases de datos se refiere al proceso de examinar y evaluar datos almacenados en una base de datos para extraer información significativa y tomar decisiones informadas. Este análisis puede incluir diversas técnicas y herramientas que permiten comprender mejor los datos y sus relaciones.

Consulta de Datos

Limpieza y Preparación de Datos

Componentes del Análisis en Bases de Datos

Exploración de datos

Análisis estadístico

Modelado de datos

Interpretación y presentación de resultados

2.1.1. Análisis. Concepto

Tipos de Análisis en Bases de Datos

• Análisis Descriptivo: Resume las características de los datos, como promedios, sumas y conteos.
• Análisis Predictivo: Utiliza modelos estadísticos para predecir futuros comportamientos o resultados basados en datos históricos.
• Análisis Prescriptivo: Proporciona recomendaciones sobre acciones a tomar basadas en los datos analizados.

2.1.1. Análisis. Concepto

Herramientas Comunes

• Sistemas de Gestión de Bases de Datos (DBMS): MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, entre otros.

• Herramientas de Análisis: R, Python (con bibliotecas como Pandas y Matplotlib), Tableau y Power BI.

2.1.1. Análisis. Concepto

Importancia del Análisis en Bases de Datos

El análisis en bases de datos permite a las organizaciones:Tomar Decisiones Informadas: Basadas en datos concretos y análisis rigurosos.Identificar Oportunidades: Descubrir tendencias y patrones que pueden conducir a nuevas oportunidades de negocio. Optimizar Procesos: Mejorar la eficiencia operativa mediante la comprensión de los datos. .

2.1.2. Estructuras de las entradas, procesos y salidas

Entradas en las bases de datos

Las entradas son los datos que se introducen en el sistema de gestión de bases de datos (DBMS) para ser almacenados, procesados y utilizados posteriormente. Estas entradas pueden pro

• Datos Manuales: Información ingresada por usuarios a través de formularios, interfaces gráficas o aplicaciones.
• Datos Automatizados: Información capturada automáticamente desde sensores, sistemas IoT, logs de aplicaciones o procesos automáticos.
• Importación de Archivos: Datos cargados desde archivos como CSV, Excel o XML.
• APIs: Intercambio de datos entre aplicaciones mediante interfaces de programación.
• Sistemas Externos: Integraciones con otros sistemas empresariales (ERP, CRM, etc.).

Ejemplo: En un sistema de gestión de inventarios, las entradas pueden incluir productos, cantidades, precios y proveedores.

2.1.2. Estructuras de las entradas, procesos y salidas

Procesos en bases de datos

El proceso es el conjunto de operaciones que realiza el DBMS para organizar, analizar y gestionar los datos. Este incluye:

• Almacenamiento: Los datos se estructuran en tablas, con filas y columnas que representan registros y atributos respectivamente.
• Consultas: Uso de lenguajes como SQL para recuperar o manipular datos según las necesidades del usuario.
• Validación: Verificación de que los datos ingresados cumplan con las reglas y restricciones definidas (por ejemplo, claves primarias únicas).
• Procesamiento de Transacciones: Garantía de que las operaciones en la base de datos sean consistentes, aisladas y duraderas (propiedades ACID).
• Indexación: Optimización para acelerar las consultas y búsquedas.
• Análisis: Uso de herramientas y algoritmos para extraer patrones, realizar cálculos o generar estadísticas.

Ejemplo: En un sistema de inventarios, el proceso puede incluir la búsqueda de productos en stock, actualización de cantidades o generación de reportes de ventas.

2.1.2. Estructuras de las entradas, procesos y salidas

Salidas en bases de datos

Las salidas son los resultados obtenidos tras procesar los datos. Estas salidas pueden presentarse de diferentes formas:

• Consultas: Respuestas a solicitudes específicas realizadas por los usuarios, como "mostrar todos los productos agotados".
• Reportes: Informes generados con datos procesados, como análisis de ventas, tendencias o estadísticas.
• Exportación de Datos: Los datos procesados pueden exportarse a formatos como PDF, CSV o Excel.
• Visualizaciones: Gráficos, dashboards o tableros interactivos que muestran información procesada de manera visual.
• Integración con Sistemas Externos: Resultados enviados a otras aplicaciones mediante APIs o integraciones directas.

Ejemplo: En un sistema de inventarios, las salidas pueden incluir un reporte mensual de ventas o una lista de productos con bajo stock.

2.1.2. Estructuras de las entradas, procesos y salidas

Relación entre entradas, proceso y salidas

El flujo de trabajo en una base de datos sigue este esquema:

Entradas: Los datos ingresan al sistema desde diversas fuentes

Proceso: Los datos son organizados, analizados y procesados para cumplir con los requisitos del usuario.

Salidas: Los resultados procesados son presentados en un formato útil para la toma de decisiones.

2.1.3. Herramientas de estudios de factibilidad

Factibilidad operacional

Factibilidad financiera

Factibilidad económica

2.1.4. Reporte de estudio de factibilidad

Un estudio de factibilidad en bases de datos evalúa la viabilidad técnica, operacional y económica de implementar o modificar un sistema de bases de datos. Este reporte analiza aspectos clave como la capacidad técnica, los costos asociados y los beneficios esperados.

1. Factibilidad Técnica

2. Factibilidad Operacional

3. Factibilidad Económica

Se enfoca en determinar si los recursos tecnológicos actuales son suficientes para implementar el sistema de bases de datos. Esto incluye evaluar hardware, software y la infraestructura de red. Por ejemplo, en un estudio realizado sobre bases de datos distribuidas, se diseñó un programa intermedio que permite responder como un servidor básico DNS, demostrando la viabilidad técnica de este enfoque en entornos distribuidos.

Analiza si el sistema será funcional y aceptado por los usuarios finales. Esto incluye la evaluación de procesos internos, capacitación del personal y facilidad de uso. Un caso relevante es el análisis de consolidación de bases de datos para informes de crédito, donde se implementó un servicio web que optimizó la gestión y acceso a la información.

Evalúa los costos y beneficios del proyecto, considerando aspectos como la inversión inicial, los costos de mantenimiento y el retorno esperado. Un estudio sobre el uso de bases de datos climáticos exploró la viabilidad económica de integrar datos satelitales y de estaciones meteorológicas, mostrando un impacto positivo en la toma de decisiones estratégicas.

El reporte de factibilidad de bases de datos es esencial para garantizar que los recursos sean utilizados eficientemente y que el sistema sea útil y sostenible a largo plazo. Este análisis permite identificar riesgos y planificar estrategias para mitigarlos.

2.1.5. Requerimientos de hadware y softwere

Para diseñar, implementar y gestionar bases de datos de manera eficiente, es fundamental contar con los recursos de hardware y software adecuados. A continuación, se detallan los requisitos más comunes.

Requisitos de Hardware Procesador (CPU): Un procesador Intel XEON Dual con un mínimo de 4 núcleos, velocidad de 3 GHz o superior, y soporte para Turbo es ideal para garantizar un rendimiento óptimo en sistemas de bases de datos. Memoria RAM: Se recomienda al menos 64 GB de RAM para manejar grandes volúmenes de datos y múltiples conexiones simultáneas. Almacenamiento: Espacio de disco inicial de 5 GB como mínimo, con una unidad de disco duro dedicada para el sistema de bases de datos. Es preferible usar discos SSD para mejorar la velocidad de lectura/escritura.

2.1.5. Requerimientos de hadware y softwere

Requisitos de SoftwareSistema Operativo: Los sistemas operativos compatibles incluyen Windows Server (2003, 2008, 2012), Linux (Red Hat, Ubuntu), y AIX. Es importante verificar la versión específica que soporta el software de gestión de bases de datos. Gestores de Bases de Datos: Entre las opciones más utilizadas están Oracle Database, Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL y MongoDB. Cada uno tiene sus propios requisitos mínimos de sistema. Herramientas Complementarias: En algunos casos, puede ser necesario software adicional para la gestión de datos, como herramientas de ETL (Extract, Transform, Load) o aplicaciones de monitoreo de rendimiento.

2.1.5. Requerimientos de hadware y softwere

Consideraciones Adicionales: Conectividad de Red: Una conexión de red estable y de alta velocidad es esencial para bases de datos distribuidas o en la nube. Escalabilidad: Es importante prever la posibilidad de aumentar los recursos de hardware (como RAM o almacenamiento) según crezca la base de datos. Seguridad: Implementar firewalls, cifrado y software de seguridad para proteger los datos sensibles.

Referencias bibliográficas

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• Este libro es una referencia clave para entender los conceptos básicos y avanzados sobre bases de datos, incluyendo entradas, procesos y salidas.
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• Este texto proporciona una descripción detallada sobre el diseño y funcionamiento de los sistemas de bases de datos.
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• Este libro aborda temas fundamentales sobre bases de datos, incluyendo estructuras de datos, procesamiento y resultados.
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Evalúa si un proyecto o sistema propuesto puede ser llevado a cabo dentro de la estructura y recursos existentes de una organización. Esto incluye considerar si el personal, los procesos y las tecnologías actuales son adecuados para soportar la implementación y operación del nuevo sistema.

Implica el análisis de costos y beneficios para determinar si el proyecto es viable desde una perspectiva económica. Se utilizan herramientas como análisis de costo-beneficio, presupuestos y proyecciones financieras. Estas herramientas ayudan a calcular el retorno de inversión (ROI) y el punto de equilibrio.

Se enfoca en el impacto económico general del proyecto, evaluando factores como el impacto en el mercado, la competitividad y los beneficios económicos a largo plazo. Herramientas como estudios de mercado, análisis de sensibilidad y simulaciones económicas son esenciales para este tipo de evaluación