Un almacén de datos es una base de datos diseñada para dar soporte al proceso de toma de decisiones en una organización. Un sistema de almacén de datos integra en un único repositorio, información histórica procedente de distintas fuentes de datos operacionales de la organización o externas a ella. Para que el almacén de datos sea en todo momento un reflejo fiel de la organización a la que sirve, debe ser actualizado periódicamente. Este proceso puede consumir muchos recursos, y en algunos casos inhabilitar el almacén de datos para los usuarios. En organizaciones donde el sistema debe estar disponible para los analistas en todo momento, el mantenimiento del almacén se convierte en un punto crítico del sistema. Por este motivo la investigación en estrategias eficientes de mantenimiento de almacenes de datos ha recibido la atención de los investigadores desde la aparición de esta tecnología. El mantenimiento de un almacén de datos se realiza en tres fases: extracción de datos de las fuentes, transformación de los datos y actualización del almacén. En este trabajo de tesis se han abordado, las fases de transformación y principalmente la fase de actualización. Para la fase de transformación se ha desarrollado un sistema que permite realizar tareas de limpieza moderada de los datos, integración de formato e integración semántica. Pero, el trabajo principal se ha centrado en la fase de actualización, para ella se han definido e implementado dos algoritmos que permiten realizar la actualización del almacén de datos de forma incremental y en línea, es decir evitando inhabilitar el almacén de datos durante el mantenimiento. Los algoritmos se basan en una estrategia multiversión, que permite mantener un número ilimitado de versiones de los datos actualizados, permitiendo de esta manera que los usuarios accedan a una misma versión del almacén mientras éste se está actualizando. / García Gerardo, C. (2008). Un sistema para el mantenimiento de almacenes de datos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2505 / Palancia

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El Data warehouse, una herramienta clave en la inteligencia de negocios, almacena información crucial de una organización, como las universidades, y esto se debe a que lo utilizan para obtener, ya sea una acreditación o mejorar la calidad académica. Este trabajo se enfocó en elaborar una revisión sistemática de la literatura centrada en la obtención de indicadores para poder medir la satisfacción académica a través de un data warehouse, para ello se revisaron artículos y tesis en español de los últimos seis años, utilizando dos bases de datos y un sistema de varias revistas; los cuales nos permitieron obtener resultados, sobresaliendo las metodologías en inteligencia de negocios, herramientas para elaborar un data warehouse y cuadros de mando que se encargan de medir la satisfacción académica en universidades. Se busca que el estudio elaborado sirva como base en investigaciones posteriores incrementando así el interés y motivar a otros investigadores al hecho de profundizar más en este tema.

A partir de la introducción del modelo de datos multidimensional como formalismo de modelado para Almacenes de Datos (ADs), se han realizado distintas propuestas metodológicas para capturar la estructura del AD a nivel conceptual. Las soluciones propuestas parten de diferentes aspectos de diseño: los requisitos de usuario, el análisis del esquema de la base de datos operacional o una combinación de ambos (técnicas mixtas). Model Driven Architecture (MDA) es un nuevo estándar para el desarrollo de sistemas dirigido por modelos. MDA propone tres puntos de vista: Computation Independent Model (CIM), Platform Independent Model (PIM) and Platform Specific Model (PSM). Esta tesis, se enmarca en el área del diseño de ADs con MDA (una metodología para el diseño conceptual de ADs). Este método, es empleado con una metodología compuesta y consiste de tres fases. La primera fase, esta dedicada a examinar el esquema ER de la base de datos operacional, generando los esquemas multidimensionales candidatos para el AD. La solución a esta fase, se ha abordado en el contexto de MDA para esto, hemos definido un conjunto de reglas de transformación entre el PIM Entidad Relación (ER) y el PIM On-Line Analytical Processing (OLAP). En la segunda fase, los requisitos de usuario son recogidos por medio de entrevistas. El propósito de las entrevistas es obtener información acerca de las necesidades de análisis de los usuarios. Como base para esta fase, adaptamos un método de elicitación de requisitos basado en metas. La tercera fase, contrasta la información obtenida en la segunda fase, con los esquemas multidimensional candidatos formados en la primera fase generando así, la mejor solución (soportada por las bases datos operacionales) que mejor reflejan los requisitos de usuario. / Zepeda Sánchez, LZ. (2008). Metodología para el diseño conceptual de almacenes de datos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2506 / Palancia