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1 Tópicos Avanzados de Base de Datos CFE Tópicós Avanzadós de Base de Datós Sistema de Información CFE Sistema de información para apoyar el control de los empleados de CFE así como el control de las plantas, puestos y capacitaciones de estos empleados, apoyándonos de las tecnologías de la información 10-12-2012 Mihael Gómez Sánchez Miguel Ángel Marrón Ríos Eladio Castañeda Vega Iván Pérez Hernández

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Sistema de Información CFE

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T ó p i c o s A v a n z a d o s d e B a s e d e D a t o s

CFE

Tó picós Avanzadós de Base de Datós

Sistema de Información CFE Sistema de información para apoyar el control de los empleados de CFE así como el control de las plantas,

puestos y capacitaciones de estos empleados, apoyándonos de las tecnologías de la información

10-12-2012

Mihael Gómez Sánchez

Miguel Ángel Marrón Ríos

Eladio Castañeda Vega

Iván Pérez Hernández

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Sistema de Información CFE

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CFE

Contenido Objetivo General ..............................................................................................................................3

Objetivos Específicos ......................................................................................................................3

Justificación ......................................................................................................................................4

Modelo Relacional ...........................................................................................................................5

Diccionario de Datos .......................................................................................................................6

Cubo Generado para la Minería de Datos. .......................................................................................10

Descripción dela Minería de Datos aplicada y fundamentación de su uso ...........................10

Graficas del Modelo Utilizado ......................................................................................................11

Algoritmo de predicción para empleado .....................................................................................11

Algoritmo de predicción para empleado .....................................................................................12

MDX con la consulta generada para la predicción de empleado......................................................13

MDX con la consulta generada para la predicción de capacitación ..................................................14

Mapa de Navegación ........................................................................................................................15

Conclusión ......................................................................................................................................16

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CFE

Objetivo General

Administrar los procesos de control de empleados, plantas, puestos y otros

relacionados con la finalidad de controlar los datos de empleados de forma

automatizada manteniendo centralizada la información del sistema contando con

una base de datos actualizada y oportuna.

Objetivos Específicos

1) Obtener información del empelado en la planta.

2) Información oportuna y segura del empleado.

3) Alta del empleado en la planta y asignación del puesto de la misma.

4) Automatizar el control de empleados en las plantas.

5) Sincronización de los empleados con otras plantas.

6) Conocer los diferentes tipos de plantas.

7) Modificación de la información de puestos en las diferentes plantas.

8) Tener información de las plantas y puestos.

9) Actualización de la información del empleado.

10) Facilitar a los directivos la información de los empleados en las plantas y los

diferentes puestos que hay en cada una.

11) Contar con la información del empleado precisa y oportuna en pagina web.

12) Contar con información de los puestos, plantas y capacitaciones en la

pagina web de manera oportuna y segura.

13) Disponer de una pagina web para la consulta de los clientes de la

información general de la base de datos del sistema.

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CFE

Justificación

La necesidad de controlar de una manera más eficiente y eficaz para mejorar la

productividad nos lleva a realizar esta proyecto que sin duda resolverá los

problemas de tiempo y control, al final se resolverán dichos problemas y nos dará

una imagen para futuros proyectos que podamos realizar, los beneficios

primeramente serán para la empresa, probando el sistema en una de sus plantas,

en segundo término si se hace un excelente trabajo nosotros como equipo o micro

empresa tendremos una apertura de mercado.

Los beneficios de este sistema es la automatización del control de empleados,

actualización de tecnología, ahorro de dinero y tiempo. Este sistema repercutirá en

la forma de trabajo de los sindicatos, poniéndolos a la vanguardia de las

instituciones y poder tener un progreso de manera más rápida, aunado a la

comodidad de sus empleados o sindicalizados.

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CFE

Modelo Relacional

Este modelo detalla la relación que hay entre cada una de las tablas así como su

cardinalidad y la nomenclatura.

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Diccionario de Datos

Nombre de la Tabla: Tabla Empleados

Descripción de la Tabla: Esta tabla describe los campos y la longitud que tiene

para el registro de los empleados

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CFE

Nombre Tabla: Tabla Estado Capacitación

Descripción: La siguiente tabla muestra los campos requeridos para el registro del

estado de capacitación así como los datos requeridos por otra por otras tablas.

Nombre Tabla: Tabla Empleados

Descripción: La siguiente tabla muestra los datos requeridos para el registro y

control de los empleados.

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CFE

Nombre Tabla: Tabla Planta

Descripción: Esta tabla muestra los datos requeridos para el registro y control de

las plantas.

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CFE

Nombre Tabla: Tabla Puesto

Descripción: Esta tabla muestra los campos y claves requeridos para el registro y

control de los puestos.

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CFE

Cubo Generado para la Minería de Datos.

Descripción dela Minería de Datos aplicada y fundamentación de su

uso

La minería de datos para la realización del proyecto la aplicamos en base a los

datos mas importantes o relevantes de las tablas seleccionadas, esto para poder

predecir con precisión la información que se requiere para el análisis o estudio la

estructura laboral de comisión federal de electricidad.

Los campos que se van a predecir son los que se requieren para obtener la

información mas completa posible, es por ello que el proyecto de minera a de

datos aplicado en esta materia se lleva a cabo con herramienta especializadas en

la materia, como lo es Visual Studio y la base de datos SQL server, con estas

herramientas es posible generar un sistema de información competo y confiable

para desarrollar la minería de datos optima para el proyecto en curso.

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CFE

Graficas del Modelo Utilizado

Algoritmo de predicción para empleado

El siguiente algoritmo de predicción muestra el conjunto de datos que pueden predecir el

campo de “NUMERO_EMPLEADO”, podemos observar que el conjunto de datos con

mayor incidencia es EDAD_EMPLEADO y “CVE_PLANTA”, pudiendo observar el mayor

numero de datos para el creación, diseño e implementación de la minería de datos.

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CFE

Algoritmo de predicción para empleado

El siguiente algoritmo de predicción muestra el conjunto de datos que pueden predecir el campo

de “CAP_DURACION_CAPACITACION”, podemos observar que el conjunto de datos con mayor

incidencia es “CAP_FCHA_CAPACITACION”, pudiendo observar el mayor numero de datos para el

creación, diseño e implementación de la minería de datos.

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CFE

MDX con la consulta generada para la predicción de empleado

SELECT

[EMPLEADO].[EMP NUMERO EMPLEADO],

t.[PUE_CVE_PUESTO],

t.[PLA_CVE_PLANTA],

t.[EMP_EDAD_EMPLEADO]

From

[EMPLEADO]

PREDICTION JOIN

OPENQUERY([dsCFE],

'SELECT

[PUE_CVE_PUESTO],

[PLA_CVE_PLANTA],

[EMP_EDAD_EMPLEADO],

[EMP_NUMERO_EMPLEADO]

FROM

[dbo].[EMPLEADO]

') AS t

ON

[EMPLEADO].[PUE CVE PUESTO] = t.[PUE_CVE_PUESTO] AND

[EMPLEADO].[PLA CVE PLANTA] = t.[PLA_CVE_PLANTA] AND

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CFE

[EMPLEADO].[EMP EDAD EMPLEADO] = t.[EMP_EDAD_EMPLEADO] AND

[EMPLEADO].[EMP NUMERO EMPLEADO] = t.[EMP_NUMERO_EMPLEADO]

MDX con la consulta generada para la predicción de capacitación

SELECT

[CAPACITACION].[CAP TIPO CAPACITACION],

t.[CAP_DURACION_CAPACITACION],

t.[CAP_FECHA_CAPACITACION]

From

[CAPACITACION]

PREDICTION JOIN

OPENQUERY([dsCFE],

'SELECT

[CAP_TIPO_CAPACITACION],

[CAP_DURACION_CAPACITACION],

[CAP_FECHA_CAPACITACION]

FROM

[dbo].[CAPACITACION]

') AS t

ON

[CAPACITACION].[CAP FECHA CAPACITACION] = t.[CAP_FECHA_CAPACITACION] AND

[CAPACITACION].[CAP DURACION CAPACITACION] = t.[CAP_DURACION_CAPACITACION] AND

[CAPACITACION].[CAP TIPO CAPACITACION] = t.[CAP_TIPO_CAPACITACION]

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Mapa de Navegación

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CFE

Conclusión

Este proyecto nos dejo claro como es que se manejan una minería de datos,

utilizable para grandes cantidades de datos almacenados en una base de datos de

una empresa grande. El cubo realizado para poder obtener la minería de datos

fue elaborado de 4 dimensiones, esto con el fin de precisar cada dato.

Para poder obtener precisión a la hora de hacer nuestra minería de datos, se

requiere que la base de datos haya sido realizada correctamente, de lo contrario

los datos arrojados no serian los adecuados. A si mismo, las consultas de SQL

debe ser las apropiadas a los datos que queremos que nos arroje la predicción.

La elaboración de la página web fue realizada basándonos en la predicción de la

tabla empleado, la cual se tomo en cuenta ya que es la que cuenta con más

campos y se pueden predecir mejor los datos.

La interfaz del proyecto es la adecuada a la empresa en este caso CFE.

Con la realización de este proyecto podremos tener de manera adecuada y

automatizada el control de empleados en la empresa, esto con el fin de poder

tener un mayor control dentro de la misma.

Poder detallar adecuadamente el manejo de nuestra empresa es el punto principal

de cualquier organización, para ello es necesario conocer explícitamente el

funcionamiento de la empresa para poder saber que es lo que necesita y así poder

modificar o hacer los ajustes necesarios para mantener siempre a la vanguardia a

nuestro sistema.