RT Dissertation/Thesis
T1 Contribución a las tecnologías de representación de datos para sistemas eficientes de inteligencia de negocio
A1 Sendin Raña, Pablo
K1 1203.18 Sistemas de Información, Diseño Componentes
K1 1203.12 Bancos de Datos
K1 1209.03 Análisis de Datos
AB Tradicionalmente, las bases de datos relacionales se han utilizado para obtenerinformación en los sistemas de Inteligencia de Negocio (Business Intelligence). Amedida que dichos sistemas utilizaban mayor volumen de datos, han sido necesariosnuevos paradigmas y herramientas de análisis. Hoy en día, los sistemas OLAP(On-Line Analytical Processing) se encargan de gestionar información estratégica yde proporcionar un análisis rápido, multidimensional, interactivo y consistente dela información contenida en los almacenes de datos. Además, el paradigma AQL(Associative Query Logic) aplicado a Inteligencia de Negocio permite definir herramientasque gestionan todos los datos en memoria, lo que permite un análisisextremadamente rápido de grandes cantidades de datos.En esta tesis se presentan contribuciones en dos áreas de los sistemas de Inteligenciade Negocio. Primero, describimos nuestra experiencia en la migración de unsistema de gestión de base de datos relacional real y de gran tamaño, a un sistemaOLAP que se apoya en una capa relacional subyacente que conforma un almacénde datos. Como resultado, se han generado contribuciones en la optimización delsistema ROLAP de código abierto. Hemos desarrollado una memoria cache que evitalos problemas de diseño y mantenimiento de soluciones tradicionales que utilizantablas agregadas para mejorar el rendimiento del sistema (en términos de tiempo derespuesta). En nuestra solución, el proceso cold start genera datos agregados paraalimentar la memoria cache, obtenidos a partir del almacén de datos relacional, conlo que se reducen los tiempos de respuesta. Con este procedimiento se asegura elacceso concurrente a los datos y la consistencia de los mismos, cuando se efectúanmodificaciones en el almacén de datos. Además, se mejora la funcionalidad del sistemaOLAP con la definición de dimensiones calculadas, que permiten definir nuevasmedidas en tiempo real, sin la necesidad de rediseñar el cubo multidimensional.En segundo lugar, presentamos nuestra experiencia en el desarrollo de una herramientade Inteligencia de Negocio para entorno web, según el paradigma AQL. Lahemos desarrollado como herramienta de código abierto multiplataforma. Se utilizantécnicas de compresión de datos para el almacenamiento de grandes cantidades dedatos en memoria principal. El rendimiento de nuestra solución es comparable alde herramientas comerciales (tomando a QlikView como referencia) en términos decompresión, tiempo de carga y tiempo de respuesta. Además se proponen soluciones para solucionar algunos problemas detectados en la descripción de las patentes deQlikView, las cuales pueden ayudar en el desarrollo de otras herramientas propietariaso de código abierto.
YR 2016
FD 2016-01-29
LK http://hdl.handle.net/11093/502
UL http://hdl.handle.net/11093/502
LA spa
DS Investigo
RD 21-sep-2024