Thesis (M.S.C.I.T.)--Regis University, Denver, Colo., 2008. / Title from PDF title page (viewed on Feb. 02, 2009). Includes bibliographical references.

En la empresa MC Express existen múltiples base de datos para cada proceso, la información que se muestra muchas veces no es la correcta, dando como resultado informes erróneos que afectan directamente en las decisiones de la alta dirección. Es así que se optó por asegurar la calidad de los datos cuando se extraigan, transformen y carguen de las bases de datos de compras y ventas, ayudados por la guía metodológica de Amón y Jiménez al momento de elegir la mejor técnica de depuración de datos durante el proceso ETL. Finalmente, se pudo reducir el alto índice de error en los datos, cometidos por la extracción de datos de múltiples fuentes, que al no ser analizadas como corresponde, produce consultas con errores en la información, contribuyendo así en la malas decisiones por parte de la alta dirección, y que conllevan a la pérdida de tiempo, dinero, oportunidades de nuevos negocios, y hasta la banca rota de las empresas.

En la empresa MC Express existen múltiples base de datos para cada proceso, la información que se muestra muchas veces no es la correcta, dando como resultado informes erróneos que afectan directamente en las decisiones de la alta dirección. Es así que se optó por asegurar la calidad de los datos cuando se extraigan, transformen y carguen de las bases de datos de compras y ventas, ayudados por la guía metodológica de Amón y Jiménez al momento de elegir la mejor técnica de depuración de datos durante el proceso ETL. Finalmente, se pudo reducir el alto índice de error en los datos, cometidos por la extracción de datos de múltiples fuentes, que al no ser analizadas como corresponde, produce consultas con errores en la información, contribuyendo así en la malas decisiones por parte de la alta dirección, y que conllevan a la pérdida de tiempo, dinero, oportunidades de nuevos negocios, y hasta la banca rota de las empresas. / Tesis

Thesis (M. Inf. Sc.)--University of Pretoria, 2002. / Summaries in Afrikaans and English. Includes bibliographical references.

Made available in DSpace on 2014-06-12T15:58:51Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4735_1.pdf: 1533660 bytes, checksum: aa67a9072a7931fd4026194587808e0f (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2003 / Os Sistemas de Informação têm evoluído naturalmente, impulsionados pelo aumento do volume de dados tratado e armazenado, pela disponibilidade de novas e mais baratas tecnologias para manipulação dos dados e por demandas mais complexas por informação e conhecimento, originadas do usuário. Este, por sua vez, teve o seu perfil expandido: se antes era preponderantemente de nível operacional, hoje apresenta com maior freqüência o nível de gerência e executivo, o que exige uma visão progressivamente mais ampla e corporativa do negócio. Diante deste cenário, tecnologias para o tratamento da informação foram desenvolvidas para o atendimento às novas demandas, especialmente voltadas para a modelagem do negócio sob uma nova ótica a dimensional e a recuperação de informações e conhecimento diretamente pelo usuário final. No centro das novas tecnologias está o Data Warehouse, grande repositório integrador dos dados corporativos do negócio. Os esquemas atualmente existentes para a modelagem dimensional de Data Warehouse em SGBDs relacionais estrela e, sua derivação, flocos de neve são simples o suficiente para proporcionar a compreensão do modelo pelo usuário final e para possibilitar um excelente desempenho no processamento de consultas. No entanto, não atacam diretamente questões que consideramos importantes: a) permitir que o usuário final realize, sem a intervenção do projetista de banco de dados, a concepção da modelagem de seu negócio; b) permitir que o usuário final diretamente implemente as modificações requeridas na modelagem dimensional decorrentes da alteração do negócio ou das alterações de sua visão do negócio e; c) poder ser genérico a fim de permitir que qualquer modelagem dimensional realizada possa ser implementada sobre os mesmos projetos lógico e físico de bancos de dados relacionais. Para atender a estas questões propusemos neste trabalho um esquema para modelagem dimensional implementada em SGBD relacional genérico que

En la empresa MC Express existen múltiples base de datos para cada proceso, la información que se muestra muchas veces no es la correcta, dando como resultado informes erróneos que afectan directamente en las decisiones de la alta dirección. Es así que se optó por asegurar la calidad de los datos cuando se extraigan, transformen y carguen de las bases de datos de compras y ventas, ayudados por la guía metodológica de Amón y Jiménez al momento de elegir la mejor técnica de depuración de datos durante el proceso ETL. Finalmente, se pudo reducir el alto índice de error en los datos, cometidos por la extracción de datos de múltiples fuentes, que al no ser analizadas como corresponde, produce consultas con errores en la información, contribuyendo así en la malas decisiones por parte de la alta dirección, y que conllevan a la pérdida de tiempo, dinero, oportunidades de nuevos negocios, y hasta la banca rota de las empresas.

The thesis is primary focused on the integrated data warehouse, particularly on a subset -- dependent data marts. The main objectives of this thesis are design the methodology of development and maintenance of dependent data marts and verification methodology usefulness in the real organization. The first part deals with the theoretical definition of terms. It focuses particularly on the definition of terms from Business Intelligence area especially data warehousing and data marts. Each of the terms is described in detail in separate chapters. Business Intelligence area puts emphasis on description of individual components. In data warehousing area are described the data warehouse concepts and content of layers in a data warehouse. Finally, the data mart area is designed to describe dependent and independent data marts and also "special "cases of data marts, likely the semantic layer, and a sandbox. The second part focuses on the design methodology itself. At the beginning of this part is analysis of the existing methodologies and assess their usefulness with connection to designed methodology. The following part describes the current situation in the approach to the development and maintenance of dependent data marts in the organization. At the end of the second part is designed own methodology, which is based in part on the analysis methodology and in part on the analysis of current situation. The third part focuses on usability and usefulness evaluation of methodology in the organization. Evaluation is based on the methodology of criticism from employees in the organization who are directly engaged in designing and maintaining dependent data marts. Finally, the fourth and final part will focus on the description of an alternative solution that could be considered as one of the ways to sustainable development of data warehouse in the organization. It's about comparison architecture based on utilization of semantic layer as oppose to the "three layers" concept of data warehouse by Bill Inmon, which is implemented in the organization. The output evaluates alternative solutions to the current solution.