Sistemas de Información Gerencial

Ing. Pablo Franchi

Gerente de Sistemas

FUCAC (Uruguay)

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Definiciones y Características

• DSS Decision support system (EIS).• Conjunto de herramientas que dan soporte a

la toma de decisiones y a la creación de informes ejecutivos.

• Proveen conocimiento global sobre la empresa.

• Acceso fácil, rápido y consistente a la información.

Evolución

OLTP, Query add hoc

OLTP On Line Transaction Processing

• Información no optimizada para realizar reportes

• Problemas de balance de carga en los servidores

• Reporte add hoc con demoras para su disponibilidad

• Información inflexible y poco global

Evolución

OLTP, Query add hoc

OLAP

OLAP On-line Analytical Processing

• Manejo dinámico de matrices

• Soporte multi-usuario

• Cruzamiento de dimensiones

• Manejo fácil e intuitivo

• Reportes flexibles

• Ilimitada cantidad de dimensiones

Evolución

OLTP, Query add hoc

OLAP

Data Warehouse

Data warehouse

• Datos organizados como el usuario los conoce• Consistencia total de los datos• Read only y redundancias.• Información temporalizada• Metadata Datos sobre los datos• Grandes cantidades de información• MDD Multidimensional Data Bases• Concepto de cubo

Ejemplo de un cubo

Tipos de crédito

Pla

zoTiem

po

# Créditos$ Créditos

Evolución

OLTP, Query add hoc

OLAP

Data Warehouse

Data mining

Data Mining

• Descubrir hechos ocultos en las data warehouse

• Se utiliza para reconocimientos de patrones, asociaciones, secuencias, predicciones para series de tiempo

• Redes neuronales• Arboles de desición• Sistemas expertos

Características deseables (1)•Carga masiva de datos desde y asia Fuentes de datos externas o internas•Agregación de datos mediante jerarquías.•Calculo de nuevos datos basados en reglas de negocio.•Análisis de series de tiempo.•Consultas con alto nivel de complejidad.•Drill-down a través de jerarquías.•Consultas Ad hoc.

Características deseables (2)• Variedad de Plataformas de Software tanto el

cliente como el servidor.• Preparación de los datos: Data Cleaning:

depuración de los datos inconsistentes, Data Description: proveer metadata que describa los valores de columnas o filas y Data transformation: agregar nuevos valores derivados, combinar valores continuos en rangos o remplazar atributos categóricos por valores binarios.

• Requerimientos de Seguridad: Controla el acceso a los datos según un identificador de usuario.

Ejemplos de herramientas

• O3

• Oracle Discoverer

• Cognos

• Gxplorer

FINMuchas Gracias

Pfranchi@fucac.com.uy