TABD - Introducción

Bases de Datos AvanzadasBases de Datos AvanzadasIntroducciónIntroducciónCurso MaestríaCurso Maestría

PorPorElizabeth León Guzmán, Ph.DElizabeth León Guzmán, Ph.D..

Profesora Asociada Profesora Asociada Ingeniería de SistemasIngeniería de SistemasGrupo de Investigación MIDASGrupo de Investigación MIDAS

TABD - Introducción

1. ¿Qué son Bases de Datos? Datos, Información, Conocimiento

2. Modelos de Bases de Datos E/R

3. Integracion de Datos

4. Análisis de Datos

5. Recuperación de Datos

Agenda

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¿Qué es un dato?

Hecho individual acerca de algo de interés para alguien

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¿Qué es información?Datos relacionados

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Los datos son la materia prima bruta

INFORMACIÓNINFORMACIÓN

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Generación de Datos

Web (e-commerce) Supermercados(compras) Bancos (transacciones con tarjetas)

Comercial

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Generación de Datos

Satélites (sensores)Telescopios Microarrays (información genética)Simulaciones

CientíficoCientífico

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Datos

Datos almacenados

Bases de datos Web Archivos (excel, pdf, txt, etc)

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Modelo Relacional

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KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos

Nos referimos al

Conocimiento

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¿Qué es conocimiento?Información co-relacionada

Patrones!

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Algo peor que no tener información disponible es tener mucha información

Y no saber qué hacer con ella.

Información

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KDD Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos

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Necesidad de Análisis“Conocimiento”

● Entender mejor el ambiente

● Seguimiento a transacciones diarias: evaluar como funciona la organización

● Evaluaciones y estrategías tácticas:● Promociones● Porción del mercado controlado● Atracción de nuevos clientes● Globalización● Ambiente cultural● Tecnología

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INTEGRARINTEGRAR ANALIZARANALIZAR

RECUPERARRECUPERAR

BDBDBDBD

BDBD

Optimización

Grandes repositoriosDescripción,

Algoritmos inteligentes

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Integrar Información

BODEGA DE

DATOS

BODEGA DE

DATOS

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Bodegas de DatosData Warehousing

Estructura del Proceso de Acceso a Datos y Entrega de Información en BI

Diseño y ConstrucciónModelos OLAP

OLAP

Modelos Molap / Rolap

Data Warehouse

ETLC Fuentes de datos

Calidad de datos

Data Quality

Data Warehouse

Score CardsReportes y ConsultasAnálisis OLAP Agregaciones Minería de datos

Metadata Integrada para Acceder Bases de Datos y Fuentes OLAPMetadata Integrada para Acceder Bases de Datos y Fuentes OLAP

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Analizar Información

Análisis Exploratorio Minería de Datos

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Análisis Exploratorio

Hacer uso de las habilidades humanas para el reconocimiento de patrones.

Una imagen vale más que mil palabras.

l 10th percentile

l 25th percentile

l 75th percentile

l 50th percentile

l 10th percentile

Gráficas de CajaGráficas de DispersiónHistogramas

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OLAP

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Minería de Datos

Uso de métodos inteligentesmétodos inteligentes para extraer conocimiento (búsqueda de oro!oro!) .

Minería de

datos

DatosConocimiento

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Minería de datosPaso del KDD,

Que descubre “conocimiento” en grandes conjunto de datosUsa métodos como:

Inteligenciaartificial

Aprendizaje

de Máquina Estadistica

Mineria de datosMineria de datosMineria de datosMineria de datos

Bases de datos

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Minería de datos

No es…

• Buscar un número telefónico en un directorio

• Buscar en Google

• Generar histogramas de salarios por grupos de edades diferentes

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es…

• Encontrar grupos de personas con similares hobbies.

• ¿Hay mas probabilidad de desarrollar cáncer si se vive cerca de una línea de poder?

Minería de datos

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Inteligencia de Negocios(BI)

Integración Análisis

Estructura del Proceso de Acceso a Datos y Entrega de Información en BI

Diseño y ConstrucciónModelos OLAP

OLAP

Modelos Molap / Rolap

Data Warehouse

ETLC Fuentes de datos

Calidad de datos

Data Quality

Data Warehouse

Score CardsReportes y ConsultasAnálisis OLAP Agregaciones Minería de datos

Metadata Integrada para Acceder Bases de Datos y Fuentes OLAPMetadata Integrada para Acceder Bases de Datos y Fuentes OLAP

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Recuperar InformaciónConsultas (queries) sobre los repositorios de datos

Datos estructuradosDatos estructurados Datos no estructuradosDatos no estructurados

TextoAudioVideo

imagenesIndices

DB

Informaciónestructurada

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Sistemas de Recuperación de Información

System(Db,

www,etc)

Query

SystemSystemquery

matched toobject stored

Query

SystemSystemRanking objectsTop ranking objects

System(Db,

www,etc)

Query refined

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Aplicaciones IR

Bibliotecas digitales: acceso a libros, revistas, etc.

Motores de búsqueda (search engines) tales como: Google, Yahoo search y Live Search (MSN Search)

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Optimización: Indices