DATA WAREHOUSE Y     MINERIA DE DATOS

DEFINICIÓN

™ Una data warehouse, Es un proceso de extracción no trivial para identificar patrones que sean válidos, novedosos, potencialmente útiles y entendibles, a partir de los datos. Y donde cada punto en algún momento es de suma importancia. Para la elaboración de una data warehouse es necesario anteriormente conocer bien los requerimientos del negocio y hacer un estudio profundo de las fuentes externas que nos van a suministrar los datos. además  crear un buen diseño del área de transformación de datos.

™ En cambio la minería de datos es la etapa del análisis referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos en el sentido académico el término data mining es una etapa dentro de un proceso mayor llamado extracción de conocimiento en bases de datos.

VENTAJAS

Entre algunas ventajas de data warehouse están:

™ Proporciona información clave para la toma de decisiones empresariales.

™ Mejora la calidad de las decisiones tomadas.

™ Especialmente útil para el medio y largo plazo.

™ Son sistemas relativamente sencillos de instalar si las fuentes de datos y los objetivos están claros.

™ útiles en el almacenamiento de análisis y consultas de históricos.

™ Proporciona un gran poder de procesamiento de información.

™ Permite una mayor flexibilidad y rapidez en el acceso a la información.

™ Facilita la toma de decisiones en los negocios.

Entre algunas ventajas de la minería están:

™ Los modelos son fáciles de entender.

™ Enormes bases de datos pueden ser analizadas.

™ La minería de datos descubre información que no se esperaba obtener.

™ Los Modelos Son Confiables

™ Los modelos se construyen de manera rápida.

DESVENTAJAS

Data warehouse

™ No es muy útil para la toma de decisiones en tiempo real debido al largo tiempo de procesamiento que puede requerir. En cualquier caso la tendencia de los productos actuales (junto con los avances del hardware) es la de solventar este problema convirtiendo la desventaja en una ventaja.

™ Requiere de continua limpieza, transformación e integración de datos.

™ Mantenimiento.

™ En un proceso de implantación puede encontrarse dificultades ante los diferentes objetivos que pretende una organización.

™ Una vez implementado puede ser complicado añadir nuevas fuentes de datos.

™ Requieren una revisión del modelo de datos, objetos, transacciones y además del almacenamiento.

™ Tienen un diseño complejo y multidisciplinar.

™ Requieren una restructuración de los sistemas operacionales.

™ Tienen un alto coste.

Minería de datos

™ Lo informal de esta actividad conduce a la informalidad, desarrollándose en distintos niveles: mediana minería, minería a pequeña escala y minería artesanal.

™ Un aspecto que caracteriza a los involucrados es que actúan de manera premeditada, al margen de la ley, por lo general esta es una característica de los mineros que utilizan maquinaria e invierten en métodos tecnificados, a diferencia de otro sector que trabaja sin maquinaria pesada.

™ Un buen sector de los informales aun teniendo medios para desarrollarse legalmente, no lo hacen, no pagan impuestos y no permiten el desarrollo de las comunidades donde se produce la extracción. A diferencia de otro grupo humano que ha decidido ingresar al mundo de la legalidad.

™ Los extractores informales conocen las reglas y saben cómo evadirlas; promueven operaciones ilícitas; compran la producción de quienes

¿SERIA APLICABLE AL PROYECTO?

El data warehouse considero que no seria aplicable al  proyecto   y el resguardo de los datos, y principalmente en nuestro sistema de inscripción y control de notas.

ya que se sabe que la integridad y seguridad de los datos no es una de las mejores opciones que este modelo brinda, y es indiscutible en todo sistema la integridad, confiabilidad

La minería de datos si seria aplicable ya que  tiene una gran capacidad de manipulación y manipulación de grandes volúmenes de datos. Y que además es una unidad de ventajas tomadas de  diversas áreas de estudio, como la estadística, computación gráfica, etc.

ERIKA GUADALUPE GUTIÉRREZ GONZÁLEZ  GG200105