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FUNDAMENTOS INTELIGENCIA NEGOCIOS II - Coggle Diagram
FUNDAMENTOS INTELIGENCIA NEGOCIOS II
BASE DE DATOS
Conjunto de datos que sirve a aplicaciones al centralizar y clasificar datos
Sistema de administravión de bases de datos (DBMS)
Permite centralizar y administrar datos
PROBLEMAS CON EL SISTEMA TRADICIONAL
Sistema
eficaz
brinda a usuarios datos: precisos, oportunos, relevantes
Empresas sin centralizar datos, no hay integridad, desactualización
Consecuencias
Redundancia e inconsistencia de datos:
datos duplicados
Dependencia de programa-datos:
Acoplamiento de datos almacenados en archivos
Inflexibilidad:
No responde correctamente a requerimientos de información no anticipados, información costosa recuperarla
Seguridad defectuosa de datos:
acceso a información fuera de control (quién, cuando accede a datos)
Incapacidad para compartir datos entre aplicaciones y tenerlos disponibles:
datos no centralizados; datos diferentes
SISTEMA GESTOR DE BASE DE DATOS (DBMS)
Programas que almacenan, cambian y extraen información en base de datos
Acceso de usuarios con herramientas de consulta y generación de informes
Conceptos en un DBMS
Tablas, claves primarias, relaciones, operaciones (seleccionar, unir, proyectar, modificar, eliminar)
TIPOS DE BASES DE DATOS
Relacionales
Datos como tablas bidimensionales
Ejemplos: Microsoft Acces, DB2, Oracle, MySQL
No relacionales
Computación en la nube, grandes cargas de trabajo para servicios web, almacenar nuevos tipos de datos
Modelo de datos felxible, manejan grandes conjuntos de datos
Aceleran consultas simples contra volúmenes de datos estructurados y no estructurados
En web, medios, gráficos, y otras formas de datos
Ejemeplos: Oracle, Mongo DB, FireBase
En Nube
Colecciones de contenido estructuado o no estructurado en una plataforma
Modelo Tradicional
Ejecutado en infraestructura de un departamento de TI
Modelo bases de datos como servicios (DBaaS)
Suscripción basado en tarifas
Proveedor mantiene infraestructura física y base de datos
Cliente administra contenido y operaciones
Ejemplos; Amazon, Oracle, Microsoft Azure