Cómo crear su propia bodega de datos espaciales
Date
2009-11
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Universidad Inca Garcilaso de la Vega
Abstract
Hoy, la información se ha convertido en el núcleo central de cualquier organización, a partir de ella se toman diversas decisiones que pueden significar mejoras en los procesos y por ende mejorar los niveles de productividad y competitividad.
Debido al crecimiento acelerado de la misma, los métodos tradicionales eran incapaces de extraer información útil de una forma rápida y eficiente, quedando gran cantidad de datos disgregados.
A partir de esto, surge la necesidad de crear herramientas que sean capaces de manejar en forma óptima los grandes volúmenes de datos, recolectarlos y agruparlos con base en las actividades del negocio, a esta herramienta se le denomino Datawarehouse, la cual sirve como apoyo para el análisis en búsqueda determinar tendencias y patrones, que logren convertir la información en conocimiento. [1]
Una información completa con un alto nivel de precisión y efectividad es sinónimo de un alto nivel de productividad, por tal motivo las empresas han fijado su atención en los datos de tipo espacial, los cuales anteriormente pasaban desapercibidos en la búsqueda de conocimiento, dando origen a los Spatial Datawarehouse.
En este artículo se guiara al lector a través de diversos pasos: extracción, selección, limpieza, integración y mantenimiento de datos mediante un ejemplo que permita la creación de una bodega de datos espaciales en el sector eléctrico.
Description
Presentación que se llevó a cabo durante el I Congreso Internacional de Computación y Telecomunicaciones COMTEL 2009 del 18 al 20 de noviembre de 2009 en Lima, Perú. COMTEL, es un certamen organizado por la Facultad de Ingeniería de Sistemas, Cómputo y Telecomunicaciones de la Universidad Inca Garcilaso de la Vega, que congrega a profesionales, investigadores y estudiantes de diversos países con el fin de difundir e intercambiar conocimientos, mostrar experiencias académicas-científicas y soluciones para empresas en las áreas de Computación, Telecomunicaciones y disciplinas afines.
Keywords
Ingeniería de Sistemas, Computación, Bases de datos, Spatial data warehouse, Datawarehouse, Esquema multidimensional, OLAP, ROLAP, MOLAP, HOLAP, Computer sciences, Data bases