Sistema De Informacion Gerencial

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Sistema De Informacion Gerencial

  1. 1. Sistemas de Información Gerencial Ing. Pablo Franchi Gerente de Sistemas FUCAC (Uruguay)
  2. 2. Definiciones y Características <ul><li>DSS Decision support system (EIS). </li></ul><ul><li>Conjunto de herramientas que dan soporte a la toma de decisiones y a la creación de informes ejecutivos. </li></ul><ul><li>Proveen conocimiento global sobre la empresa. </li></ul><ul><li>Acceso fácil, rápido y consistente a la información. </li></ul>
  3. 3. Evolución OLTP, Query add hoc
  4. 4. OLTP On Line Transaction Processing <ul><li>Información no optimizada para realizar reportes </li></ul><ul><li>Problemas de balance de carga en los servidores </li></ul><ul><li>Reporte add hoc con demoras para su disponibilidad </li></ul><ul><li>Información inflexible y poco global </li></ul>
  5. 5. Evolución OLTP, Query add hoc OLAP
  6. 6. OLAP On-line Analytical Processing <ul><li>Manejo dinámico de matrices </li></ul><ul><li>Soporte multi-usuario </li></ul><ul><li>Cruzamiento de dimensiones </li></ul><ul><li>Manejo fácil e intuitivo </li></ul><ul><li>Reportes flexibles </li></ul><ul><li>Ilimitada cantidad de dimensiones </li></ul>
  7. 7. Evolución OLTP, Query add hoc OLAP Data Warehouse
  8. 8. Data warehouse <ul><li>Datos organizados como el usuario los conoce </li></ul><ul><li>Consistencia total de los datos </li></ul><ul><li>Read only y redundancias. </li></ul><ul><li>Información temporalizada </li></ul><ul><li>Metadata Datos sobre los datos </li></ul><ul><li>Grandes cantidades de información </li></ul><ul><li>MDD Multidimensional Data Bases </li></ul><ul><li>Concepto de cubo </li></ul>
  9. 9. Ejemplo de un cubo Tipos de crédito Plazo Tiempo # Créditos $ Créditos
  10. 10. Evolución OLTP, Query add hoc OLAP Data Warehouse Data mining
  11. 11. Data Mining <ul><li>Descubrir hechos ocultos en las data warehouse </li></ul><ul><li>Se utiliza para reconocimientos de patrones, asociaciones, secuencias, predicciones para series de tiempo </li></ul><ul><li>Redes neuronales </li></ul><ul><li>Arboles de desición </li></ul><ul><li>Sistemas expertos </li></ul>
  12. 12. Características deseables (1) <ul><li>Carga masiva de datos desde y asia Fuentes de datos externas o internas </li></ul><ul><li>Agregación de datos mediante jerarquías. </li></ul><ul><li>Calculo de nuevos datos basados en reglas de negocio. </li></ul><ul><li>Análisis de series de tiempo. </li></ul><ul><li>Consultas con alto nivel de complejidad. </li></ul><ul><li>Drill-down a través de jerarquías. </li></ul><ul><li>Consultas Ad hoc. </li></ul>
  13. 13. Características deseables (2) <ul><li>Variedad de Plataformas de Software tanto el cliente como el servidor. </li></ul><ul><li>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. </li></ul><ul><li>Requerimientos de Seguridad: Controla el acceso a los datos según un identificador de usuario. </li></ul>
  14. 14. Ejemplos de herramientas <ul><li>O3 </li></ul><ul><li>Oracle Discoverer </li></ul><ul><li>Cognos </li></ul><ul><li>Gxplorer </li></ul>
  15. 15. FIN Muchas Gracias [email_address]

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