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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.rights.licenseLicencia Creative Commons Atribución-Sin Derivados 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0)spa
dc.contributorBossero, Julio Césarspa
dc.creatorOsores, Hernán Alejandrospa
dc.date2023spa
dc.date.accessioned2024-11-13T14:49:51Z-
dc.date.available2024-11-13T14:49:51Z-
dc.identifierhttps://ror.org/01bmj8t37spa
dc.identifier.citationOsores, H. A. (2023). Como maneja el Data Warehouse el paso del tiempo. [Tesis de Maestría en Informática, Universidad Nacional de La Matanza]. Repositorio Digital UNLaM. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2421spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/2421spa
dc.descriptionLos sistemas transaccionales manejan enormes cantidades de datos organizados de forma tal que puedan ser utilizados por las aplicaciones operacionales existentes. Se basan en un modelo de entidad – relación, protección de integridad, altas, bajas, modificaciones y eficiencia en los procesos. La filosofía del Data Warehouse es diferente, se modelan los datos a partir de dimensiones y las herramientas de acceso a los datos se basan en una tecnología de procesamiento analítico, distinta al procesamiento transaccional de los sistemas operacionales. Este proceso es denominado por Kimball ETL (Extract – Transform - Load) el sistema de ETL es una actividad que no es muy visible para el usuario final, consume fácilmente el 70 por ciento de los recursos necesarios para la implementación y mantenimiento de un Data Warehouse típico. Tiene la tarea crítica de convertir el caos de datos del mundo operacional en un mundo ordenado de información. Este proceso asimila datos procedentes de tecnologías heterogéneas dentro de un entorno integrado y consistente, apto para ser consumido por los procesos de soporte de decisiones. Una de las tareas importantes en el proceso ETL es asociar un nuevo identificador a cada registro de dimensión y evitar la dependencia de las claves definidas en las fuentes a ello Kimball lo llama clave subrogada. Existen distintas formas de tratar los datos históricos en los sistemas de tipo Data Warehouse. El paso del tiempo en estos sistemas tiene varias maneras de ser tratado y dependerá del interés por mantener la historia en determinados datos o elementos. La naturaleza cambiante de los datos hace que debamos tomar decisiones para manejar estos cambios y las técnicas que permiten realizarlo toman particular interés en los profesionales de negocios y analistas. En el presente trabajo veremos porque los sistemas transaccionales no pueden resolver los inconvenientes que se producen al momento de tomar decisiones. Luego veremos cómo realizar y que variantes debemos tener en cuenta en el proceso ETL para generar y actualizar los contenidos de un Data Warehouse. Se muestran las técnicas para manejar la historia en los Data Warehouse, se diseña y construye un DW para la toma de decisiones en el área académica para la Secretaría Académica de la Universidad Nacional de La Matanza.spa
dc.descriptionFil: Osores, Hernán Alejandro. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfspa
dc.format.extent140 p.spa
dc.languagespaspa
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanzaspa
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/spa
dc.subjectANALISIS DE DATOSspa
dc.subjectPROCESAMIENTO DE DATOSspa
dc.subjectALMACENAMIENTO DE DATOSspa
dc.subjectPROTECCION DE DATOSspa
dc.subject.otherRepositorio de datosspa
dc.titleComo maneja el Data Warehouse el paso del tiempospa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisspa
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestríaspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
Aparece en las colecciones: Maestría en Informática

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