DATA ARQUITECT

QUE ES DATA ARQUITECT

Un arquitecto de datos es una persona designada para ser responsable del diseño, estructura, organización y mantenimiento de datos para una empresa o proyecto. Así como un arquitecto diseña cuidadosamente los planes para un edificio, un arquitecto de datos de mapas a cabo con cuidado la estructura y organización de los datos pertinentes para una empresa o proyecto. Un arquitecto de datos puede trabajar para una sola empresa y se centran exclusivamente en los datos internos o de trabajo para un grupo de bases de datos múltiples y ayudar a las empresas con sus datos.
Un arquitecto de datos se llena una serie de funciones y mantiene una serie de responsabilidades Los datos arquitecto se encarga de evaluar la utilización de los datos y los datos relacionados directamente con los objetivos y las prácticas de una empresa de una manera que ofrece resultados claros. Los datos arquitecto debe asegurar la exactitud y la accesibilidad de todos los datos importantes, y él o ella es responsable de conocer qué datos es importante y por qué. El arquitecto de datos a menudo actúa como un intermediario, deducir las necesidades de datos de un grupo particular y explicar la importancia y el uso de los datos más relevantes para ellos.
Hay una serie de herramientas que un arquitecto utiliza los datos a lo largo de su carrera. Más allá de las bases de datos de base, un arquitecto de datos a menudo crea un procedimiento denominado registro de metadatos. Esto es, en cierto sentido, una base de datos que cataloga lo que se dispone de datos en oposición a la catalogación de los datos reales Un registro de metadatos pueden organizar los datos en una forma mucho más masiva que una base de datos, porque no es necesario para contener la información en sí, sino sólo para referencia.
Casi todos los datos arquitectos están familiarizados con los datos orientada a lenguajes tales como SQL.. En un intento por simplificar un sistema bastante complicado, SQL es un lenguaje consultar datos sobre la base de recuperar los datos almacenados de acuerdo a las relaciones matemáticas. En lugar de almacenar los números, las bases de datos SQL representan todos los tipos de información en términos matemáticos y utilizar herramientas matemáticas para ordenar la información. Otros datos orientada a idiomas, tales como XML, es probable que sean herramientas de regular los datos de un arquitecto. Los datos arquitecto es una nueva profesión posible gracias a la cada vez más masiva capacidad de recogida de datos por computadora, y es probable que continúe a ganar popularidad a medida que más y exige más información a gran escala organización.

Ventajas de PLC:
· Movilida

.Flexibilidad
·Fácil de instalar para configuraciones en interiores
·Estabilidad
·Complementa a las soluciones de cable e inalámbricas
Desventajas de PLC:
· La instalación y el alto rendimiento dependen de la arquitectura de la red eléctrica

Falta de estándares y pautas
· Problemas de interoperabilidad con distintos tipos de equipamiento.

.El precio actual, ya que el mercado tiene aún que desarrollarse.



iMac (Pantalla plana): Usa la última versión del software del iPod
Last Modified on: March 28, 2002
Article: 88315

El presente documento describe un problema detectado entre versiones anteriores del software del iPod y equipos iMac (pantalla plana) y ofrece su solución.

Es posible que el iPod no aparezca en el escritorio.
Es posible que aparezcan mensajes de alerta durante los procesos de copia de información desde y hacia el iPod.

Es posible que el iPod o el equipo no respondan.
Productos afectados
iMac (pantalla plana)

Software iPod 1.0.2 y anteriores
SoluciónLa versión 1.0.4 del software del iPod (y las posteriores) incluyen mejoras para los iMac (pantalla plana). Si dispones de una versión anterior a 1.0.4, actualiza a la última versión disponible.
Comprueba que tu iPod se mantiene al día descargando la Actualización de software
Para más información acerca de la versión del software instalada en un iPod, consulta el artículo 60984:

La última versión del software de Oracle

Oracle Corp. Anuncia hoy sus planes para el lanzamiento de una nueva versión de su software básico por primera vez en cuatro años. Pero clientes como Mark Showers ya han decidido mantenerse al margen.

11 Jul 2007 THE WALL STREET JOURNAL
O
Oracle lanza una actualización de su sistema de gestión de bases de datos, llamado "version 11g", el cual permite que las compañías recuperen y entiendan su información digital. Pero Showers, director general de información del gigante agrícola Monsanto Co., dice que es probable que su compañía tarde al menos dos o tres años en comenzar a migrar a la versión 11g desde el programa anterior, 10g, el doble de lo que le llevó antes a Monsanto a hacer el cambio.

REFERENCIAS

(http://www.apple.com/es/swupdates/


http://apuntes.rincondelvago.com/data-architect.html

http://www.laflecha.net/canales/empresas/noticias/la-ultima-version-del-software-de-oracle-no-entusiasma-a-las-companias

ENTIDAD RELACION



Este tema se trata de cómo realizar diagramas de entidad relación extendida. Se pretende que con este tema nosotros los alumnos aprenderemos a realizar diagramas con dichos problemas que senos presentan dia con dia ya que por medio de ellos logramos saber como esta conformado una entidad que son id-nombre, cliente, tienda o empresa, ect.
Bueno yo hice esta investigación espero que me sirva y les sirva para comparar mi investigación con la de ustedes.

Diagramas Entidad Relación ER

Los diagramas o modelos entidad-relación (a veces denominado por su siglas, E-R “Entity relationship”) son una herramienta para el modelado de datos de un sistema de información. Estos modelos expresan entidades relevantes para un sistema de información, sus inter-relaciones y propiedades.
El modelado entidad-relación es una técnica para el modelado de datos utilizando diagramas entidad relación. No es la única técnica pero sí la más utilizada. Brevemente consiste en los siguientes pasos:

1. Se parte de una descripción textual del problema o sistema de información a automatizar (los requisitos).
2. Se hace una lista de los sustantivos y verbos que aparecen.

3. Los sustantivos son posibles entidades o atributos.

4. Los verbos son posibles relaciones.
5. Analizando las frases se determina la cardinalidad de las relaciones y otros detalles.
6. Se elabora el diagrama (o diagramas) entidad-relación.

7. Se completa el modelo con listas de atributos y una descripción de otras restricciones que no se pueden reflejar en el diagrama.









Dado lo rudimentario de esta técnica se necesita cierto entrenamiento y experiencia para lograr buenos modelos de datos.
El modelado de datos no acaba con el uso de esta técnica. Son necesarias otras técnicas para lograr un modelo directamente implementable en una base de datos. Brevemente:
Transformación de relaciones múltiples en binarias.
Normalización de una base de datos de relaciones (algunas relaciones pueden transformarse en atributos y viceversa).
Conversión en tablas (en caso de utilizar una base de datos relacional).
Formalmente, los diagramas E-R son un lenguaje gráfico para describir conceptos. Informalmente, son simples dibujos o gráficos que describen la información que trata un sistema de información y el software que lo automatiza. Los elementos de dicho lenguaje se describen a continuación, por orden de importancia.
ENTIDADES

Una entidad es cualquier “objeto” discreto sobre el que se tiene información. Se representa mediante un rectángulo o “caja” etiquetada en su interior mediante un nombre. Ejemplos de entidades habituales en los sistemas de información son: factura, persona, empleado, etc.
Cada ejemplar de una entidad se denomina instancia.Por ejemplo,”carlos ch y doris ar” pueden ser dos instancias distintas de la entidad “persona”. Las instancias no se representan en el diagrama. No obstante, se pueden documentar aparte porque son útiles para inicializar la base de datos resultante. Por ejemplo, los departamentos existentes de una empresa pueden ser relevantes como datos iniciales de la entidad “departamento”.
RELACIONES

Una relación describe cierta interdependencia (de cualquier tipo) entre entidades. Se representa mediante un rombo etiquetado en su interior mediante un verbo. Además, dicho rombo debe unirse mediante líneas con las entidades que relaciona (es decir, los rectángulos). Una relación no tiene sentido sin las entidades que relaciona. Por ejemplo: una persona (entidad) trabaja (relación) para un departamento.


Transformación del modelo entidad-relación al modelo relacional
Para transformar un modelo entidad-relación a modelo relacional seguiremos las siguientes reglas:
Toda entidad del modelo entidad-relación se transforma en una tabla.
Cualquier atributo de una entidad se transforma en un campo dentro la tabla, manteniendo las claves primarias.
Las relaciones N:M se transforman en una nueva tabla que tendrá como clave primaria la concatenación de los atributos clave de las entidades que relaciona.
En las relaciones 1: N se pueden tener dos casos:
Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también con cardinalidad mínima uno, entonces se propaga el atributo de la entidad que tiene cardinalidad máxima 1 a la que tiene cardinalidad máxima N, desapareciendo el nombre de la relación. Si existen atributos en la relación éstos también se propagarán.

Si la entidad que participa con cardinalidad máxima uno lo hace también cardinalidad mínima cero, entonces se crea una nueva tabla formada por las claves de cada entidad y los atributos de la relación. La clave primaria de la nueva tabla será el identificador de la entidad que participa con cardinalidad máxima N.
En el caso de las relaciones 1:1 también pueden darse dos casos:
Si las entidades poseen cardinalidades (0,1), la relación se convierte en una tabla.

Si una de las entidades posee cardinalidad (0,1) y la otra (1,1), conviene propagar la clave de la entidad con cardinalidad (1,1) a la tabla resultante de la entidad con cardinalidad (0,1). Si ambas entidades poseen cardinalidades (1,1) se puede propagar la clave de cualquiera de ellas a la tabla resultante de la otra.
En el caso de las relaciones N-arias se aplica la misma regla que para las relaciones N:M
En el caso de las relaciones reflexivas supondremos que se trata de una relación binaria con la particularidad que las dos entidades son iguales y aplicaremos las reglas vistas en los puntos anteriores.
Veamos algunos ejemplos.
Relaciones N: M
Supongamos el siguiente modelo entidad-relación.





En este caso la relación “compra” se transforma en una nueva tabla cuya clave primaria estará formada por los atributos dni, que es la clave primaria de cliente, y código, que es la clave primaria de producto. Además tendrá como campo fecha compra, ya que este atributo forma parte de la relación.
El modelo relacional quedaría de la siguiente forma (en negrita las claves primarias):
CLIENTE (dni,nombre,apellidos)
PRODUCTO(código,descripción)
COMPRAS(dni_cliente,código_producto,fecha_compra)
Relaciones 1: N
Veamos ahora el caso de una relación 1:N. En el siguiente modelo entidad-relación un empleado pertenece a un único departamento (debe pertenecer a uno obligatoriamente), y un departamento tiene 1 o más empleados.



En este caso se propaga el atributo código de departamento a la tabla EMPLEADO. El modelo relacional quedaría de la siguiente manera:
EMPLEADO(dni,nombre,salario,código_departamento)
DEPARTAMENTO(código,nombre,localización)
Imaginemos ahora que pudiera darse el caso de que hubiera empleados que no pertenecieran a ningún departamento.





En este caso la entidad que participa con cardinalidad máxima 1, DEPARTAMENTO, también lo hace con cardinalidad mínima 0, ya que puede haber empleados que no pertenezcan a ningún departamento. Así pues, se crea una nueva tabla formada por dni de EMPLEADO y código de DEPARTAMENTO. En esta nueva tabla dni de EMPLEADO será la clave primaria. El modelo relacional quedaría de la siguiente forma:
EMPLEADO(dni,nombre,salario)
DEPARTAMENTO(código,nombre,localización)
PERTENECE(dni_empleado,código_departamento)


Relaciones 1:1
Veamos ahora el caso de una relación 1:1 a través del siguiente ejemplo. En el siguiente modelo entidad-relación un equipo de fútbol tiene a un único presidente y un presidente preside a un único club de fútbol.





En este ejemplo, tal y como dicen las reglas, podemos propagar la clave de cualquier tabla a la tabla resultante de la otra. Es decir, tenemos dos opciones, o mover la clave de PRESIDENTE a EQUIPO o mover la clave de EQUIPO a PRESIDENTE. El modelo relacional podría quedar de cualquiera de las dos formas siguientes:
EQUIPO(código,nombre,año_fundación)
PRESIDENTE(dni,nombre,código_equipo)
EQUIPO(código,nombre,año_fundación,dni_presidente)
PRESIDENTE(dni,nombre)
Relaciones reflexivas
Veamos ahora como quedaría en el modelo relacional la siguiente relación reflexiva. En el siguiente modelo entidad-relación un ALUMNO es delegado de varios ALUMNOS y un ALUMNO tiene obligatoriamente un delegado y sólo a uno.








Como podemos observar en las reglas de transformación, en este caso la relación reflexiva se trata como si fuera una relación binaria con la particularidad de que las dos entidades son iguales. Al tratarse de una relación 1:N se propagará la clave de la entidad ALUMNO a la entidad ALUMNO, quedando el modelo relacional de la siguiente forma:
ALUMNO(num_expediente,nombre,num_expediente_delegado)

Ventajas de las Bases de Datos:

Ventajas de las Bases de Datos:

Los Datos
Independencia de estos respecto de los tratamientos y viceversa.
Mejor disponibilidad de los mismos.
Mayor eficiencia en la recogida, codificación y entrada.
Los Resultados
Mayor coherencia.
Mayor valor informativo.
Mejor y más normalizada documentación de la informa
Los Usuarios :
Acceso más rápido y sencillo de los usuarios finales.
Más facilidades para compartir los datos por el conjunto de los usuarios.
Mayor flexibilidad para atender a demandas cambiantes.

Independencia de los datos respecto a los tratamientos y viceversa: Un cambio en los tratamientos no imponga un nuevo diseño lógico y/o físico de la base de datos.
Coherencia de los resultados: En todos los tratamientos se utilizan los mismos datos, por lo que los resultados de estos son coherentes y comparables.
Mejor disponibilidad de los datos para el conjunto de los usuarios: Éstos se comparten entre las aplicaciones, existiendo una mayor disponibilidad y transferencia.
Mayor valor informativo: El valor informativo del conjunto de datos es superior a la suma del valor informativo de los elementos individuales.
Mejor y más normalizada documentación: La mayoría de los SGBD incluyen una descripción de los datos dentro del sistema.
Mayor eficiencia en la captura, validación e ingreso de datos al sistema: Por no existir redundancia.
Reducción del espacio de almacenamiento: Disminución de redundancias y las técnicas de compactación hacen que disminuya el espacio en disco.

La implantación
Costosa en equipos (lógico y físico).
Ausencia de estándares.
Larga y difícil puesta en marcha.
Rentabilidad a mediano plazo.

Los usuarios
Personal especializado.
Desfase entre teoría y práctica.
Desventajas de las Bases de Datos:

o Instalación costosa: Equipos: Nuevas instalaciones o ampliaciones, sistemas operativos, compiladores, SGBD comerciales, computadores más poderosos, etc.
o Personal especializado: Se requiere de conocimientos específicos.
o Desfase entre teoría y práctica: Muchos asumen a ciertas funcionalidades como un hecho cuando en realidad son estudios teóricos.

HOLA YO SOY IVONNE

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