EVOLUCION DE EVOLUCION DE SISTEMAS DE SISTEMAS DE

SOPORTE DE DECISIÓNSOPORTE DE DECISIÓN

La evoluciónLa evolución

1960: creación de aplicaciones 1960: creación de aplicaciones individuales- Fortran, COBOL – Tarjetas individuales- Fortran, COBOL – Tarjetas perforadas. perforadas.

Cintas magnéticas: único medio para Cintas magnéticas: único medio para almacenar grandes volúmenes de datos, almacenar grandes volúmenes de datos, pero de acceso secuencial.pero de acceso secuencial.

1965: crecimiento del uso de archivos 1965: crecimiento del uso de archivos master y de cintas magnéticas. Gran master y de cintas magnéticas. Gran cantidad de datos redundantes.cantidad de datos redundantes.

Problemas:Problemas:– Necesidad de sincronizar datos por Necesidad de sincronizar datos por

actualizaciónactualización– Complejidad de mantenimiento de Complejidad de mantenimiento de

programasprogramas– Complejidad de desarrollo de nuevos Complejidad de desarrollo de nuevos

programasprogramas– Necesidad de gran cantidad de Necesidad de gran cantidad de

hardware para soportar todos los hardware para soportar todos los archivos masterarchivos master

1970: advenimiento de almacenamiento 1970: advenimiento de almacenamiento en discoen disco

Direct Access Storage Device (DASD)Direct Access Storage Device (DASD) El tiempo requerido para ir al registro n+1 El tiempo requerido para ir al registro n+1

era significativamente menor que el era significativamente menor que el tiempo requerido para barrer una cintatiempo requerido para barrer una cinta

Nuevo tipo de software: Database Nuevo tipo de software: Database management system (DBMS)management system (DBMS)

1975:Acceso más rápido a los datos.1975:Acceso más rápido a los datos. Online transaction processing (OLTP)Online transaction processing (OLTP) Reservas de pasajes, cajeros de bancos, Reservas de pasajes, cajeros de bancos,

etcetc

1980: PCs y fourth generation 1980: PCs y fourth generation languages (4GLs)languages (4GLs)

El usuario podía controlar datos y El usuario podía controlar datos y sistemas en forma directasistemas en forma directa

Se podía implementar un Se podía implementar un Management Information System Management Information System (MIS)(MIS)

Paradigma de una base de datos Paradigma de una base de datos únicaúnica

Etapas evolutivas del entorno arquitecturadoEtapas evolutivas del entorno arquitecturado

Programa de extracciónPrograma de extracción

Es el programa Es el programa mas simplemas simple

Recorre un archivo Recorre un archivo o base de datoso base de datos

Usa criterios para Usa criterios para seleccionar datosseleccionar datos

Transporta los Transporta los datos a otro datos a otro archivo o base de archivo o base de datosdatos

Se volvió popular porque:Se volvió popular porque:

Puede mover datos sin conflictos en Puede mover datos sin conflictos en términos de performance cuando los términos de performance cuando los datos deben ser analizados en masa.datos deben ser analizados en masa.

Hay un corrimiento en el control de Hay un corrimiento en el control de los datos. El usuario es el dueño de los datos. El usuario es el dueño de los datos y los controla.los datos y los controla.

La red arañaLa red araña

1) hay extracciones1) hay extracciones 2) hay extracciones2) hay extracciones

de las extraccionesde las extracciones 3) hay extracciones 3) hay extracciones

de las extracciones de las extracciones de las extracciones, de las extracciones, ….….

Problema: patrón Problema: patrón fuera de controlfuera de control

Problemas que surgen con las arquitecturas Problemas que surgen con las arquitecturas que evolucionan naturalmenteque evolucionan naturalmente

Desafíos:Desafíos:– Falta de credibilidad de los datosFalta de credibilidad de los datosReconciliar la info de los distintos Reconciliar la info de los distintos

departamentos es difícildepartamentos es difícil– ProductividadProductividadCuando se usa la red araña, la info es Cuando se usa la red araña, la info es

costosa en el acceso y lleva mucho costosa en el acceso y lleva mucho tiempo para crearlatiempo para crearla

– Carencia de habilidad para transformar Carencia de habilidad para transformar datos en informacióndatos en información

No se logra la productividadNo se logra la productividad

Sistema de Soporte a la DecisiónSistema de Soporte a la Decisión (DSS) (DSS)

Un DSS es una herramienta de Business Un DSS es una herramienta de Business Intelligence que permite realizar el análisis Intelligence que permite realizar el análisis de las diferentes variables de negocio para de las diferentes variables de negocio para apoyar una decisión:apoyar una decisión:– Permite extraer y manipular información de Permite extraer y manipular información de

una manera flexible una manera flexible – Ayuda en decisiones no estructuradas Ayuda en decisiones no estructuradas – Permite al usuario definir, interactivamente, Permite al usuario definir, interactivamente,

qué información necesita, y cómo combinarla. qué información necesita, y cómo combinarla.

Sistema de Soporte a la DecisiónSistema de Soporte a la Decisión (DSS) (DSS)

– Suele incluir herramientas de simulación, Suele incluir herramientas de simulación, modelización, etc. modelización, etc.

– Puede combinar información de los sistemas Puede combinar información de los sistemas transaccionales internos con otra externa a la transaccionales internos con otra externa a la empresa. empresa.

– Su principal característica es la capacidad de Su principal característica es la capacidad de análisis multidimensional que permite análisis multidimensional que permite profundizar en la información hasta llegar al profundizar en la información hasta llegar al nivel de detalle, analizar datos desde nivel de detalle, analizar datos desde diferentes perspectivas, realizar proyecciones diferentes perspectivas, realizar proyecciones de información para pronosticar lo que puede de información para pronosticar lo que puede ocurrir en el futuro, análisis de tendencias, ocurrir en el futuro, análisis de tendencias, análisis prospectivo, etc...análisis prospectivo, etc...

Integración de datos en el entorno Integración de datos en el entorno arquitecturadoarquitecturado

Tipos de datos:Tipos de datos:– Datos primitivos (DP)Datos primitivos (DP)– Datos derivados (DD)Datos derivados (DD)

Diferencias:Diferencias:– DP son datos detallados sobre la operación DP son datos detallados sobre la operación

diaria de la compañía. DD han sido resumidos diaria de la compañía. DD han sido resumidos o calculadoso calculados

– DP pueden ser actualizados. DD pueden ser DP pueden ser actualizados. DD pueden ser recalculados.recalculados.

– DP son los datos operacionales. DD son los DP son los datos operacionales. DD son los resultados del DSS resultados del DSS

Niveles de la arquitecturaNiveles de la arquitectura

EjemploEjemplo

System Development Life Cycle System Development Life Cycle (SDLC)(SDLC)

DW: Data WarehousingDW: Data Warehousing

Existen muchas definiciones para el Existen muchas definiciones para el DW, la más conocida fue propuesta DW, la más conocida fue propuesta por Inmon (considerado el padre de por Inmon (considerado el padre de las Bases de Datos) en 1992:las Bases de Datos) en 1992:

"Un DW es una colección de datos "Un DW es una colección de datos orientados a temas, integrados, no-orientados a temas, integrados, no-volátiles y variante en el tiempo, volátiles y variante en el tiempo, organizados para soportar organizados para soportar necesidades empresariales".necesidades empresariales".

DW: Data WarehousingDW: Data Warehousing

En 1993, Susan Osterfeldt publica una En 1993, Susan Osterfeldt publica una definición que sin duda acierta en la clave definición que sin duda acierta en la clave del DW:del DW:

"Yo considero al DW como algo que provee "Yo considero al DW como algo que provee dos beneficios empresariales reales: dos beneficios empresariales reales: Integración y Acceso de datos. DW elimina Integración y Acceso de datos. DW elimina una gran cantidad de datos inútiles y no una gran cantidad de datos inútiles y no deseados, como también el procesamiento deseados, como también el procesamiento desde el ambiente operacional clásico".desde el ambiente operacional clásico".

Patrones del empleo del hardwarePatrones del empleo del hardware

Esta diferencia fundamental muestra por qué la Esta diferencia fundamental muestra por qué la mezcla de los dos entornos en la misma máquina mezcla de los dos entornos en la misma máquina y al mismo tiempo no funciona.y al mismo tiempo no funciona.

Se puede optimizar o bien para el procesamiento Se puede optimizar o bien para el procesamiento operacional, o bien para el procesamiento de operacional, o bien para el procesamiento de data warehousedata warehouse

Re-ingeniería de softwareRe-ingeniería de software

La remoción de volúmenes masivos de datos La remoción de volúmenes masivos de datos tiene un efecto beneficioso pues hace el entorno tiene un efecto beneficioso pues hace el entorno de producción mucho más maleable (fácil de de producción mucho más maleable (fácil de corregir, reestructurar, monitorear e indexar)corregir, reestructurar, monitorear e indexar)

En una re-ingeniería, el único paso más En una re-ingeniería, el único paso más importante es ir al entorno de DWimportante es ir al entorno de DW

Monitoreo del entorno DWMonitoreo del entorno DW

El mantenimiento del ambiente DW El mantenimiento del ambiente DW implica:implica:– Monitoreo de los datos residentes en el Monitoreo de los datos residentes en el

DWDW– Análisis del uso de los datosAnálisis del uso de los datos

Monitoreo del entorno DWMonitoreo del entorno DW

Resultados importantes:Resultados importantes:– Identificar el crecimiento (Dónde? Cuál? Identificar el crecimiento (Dónde? Cuál?

A qué velocidad?)A qué velocidad?)– Identificar los datos que se usanIdentificar los datos que se usan– Calcular el tiempo de respuesta que Calcular el tiempo de respuesta que

tiene el usuario finaltiene el usuario final– Determinar quiénes usan el DW (Cuánto Determinar quiénes usan el DW (Cuánto

y cuándo la usan?)y cuándo la usan?)

Perfiles de datos que se crean:Perfiles de datos que se crean:

Un catálogo de todas las tablas en el Un catálogo de todas las tablas en el almacénalmacén

Un perfil de los contenidos de dichas Un perfil de los contenidos de dichas tablastablas

Un perfil de crecimiento de las tablas en el Un perfil de crecimiento de las tablas en el DWDW

Un catálogo de los índices disponibles para Un catálogo de los índices disponibles para entrada a las tablasentrada a las tablas

Un catálogo de las tablas de resumen y las Un catálogo de las tablas de resumen y las fuentes del resumenfuentes del resumen

ConclusiónConclusión

Si no se monitorea el uso de los datos, no Si no se monitorea el uso de los datos, no hay más remedio que en forma continua hay más remedio que en forma continua comprar nuevos recursos comprar nuevos recursos computacionales.computacionales.

Cuando se logra monitorear la actividad y Cuando se logra monitorear la actividad y el uso de los datos, se puede determinar el uso de los datos, se puede determinar qué datos no son usados.qué datos no son usados.

Es posible, o lógico, mover los datos no Es posible, o lógico, mover los datos no usados a medios menos caros.usados a medios menos caros.