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PROPUESTA DE OPTIMIZACION DEL MODELO DE DATOS DE LOS SISTEMAS DE INFORMACION DE PRECA S.A

AdS Cairimar Gutiérrez. PROPUESTA DE OPTIMIZACION DEL MODELO DE DATOS DE LOS SISTEMAS DE INFORMACION DE PRECA S.A. Tutor: Ing. Edgar González. Agenda. El Problema. 1. Marco Teórico. 2. Marco Metodológico. 3. Resultados del Diagnóstico. 4. Propuesta del Estudio. 5.

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  1. AdS Cairimar Gutiérrez PROPUESTA DE OPTIMIZACION DEL MODELO DE DATOS DE LOS SISTEMAS DE INFORMACION DE PRECA S.A Tutor: Ing. Edgar González

  2. Agenda El Problema 1 MarcoTeórico 2 MarcoMetodológico 3 Resultados del Diagnóstico 4 Propuesta del Estudio 5 Conclusiones y Recomendaciones 6

  3. El Problema Necesidad Edgar Frank Codd Medio de almacenamiento SQL (Lenguaje estructurado de consulta) Año 1970 Siglo XX (1901 – 2000) Paso ModeloRelacional Ventajas surge Modelo Jerárquico Modelo de Red Programadores y Usuarios finales Ficheros Año 1969 Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  4. El Problema PRECA S.A. Visual FoxPro (Año 1998) SQL Server 7.0 (Año 1999) SQL Server 2000 (Año 2005) SQL Server 2005 (Año 2007) B.D B.D B.D B.D Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  5. El Problema Síntomas Consultas de datos con tiempos de respuestas muy largos. Duplicidad de la información. Inconsistencia de la información. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  6. 1 2 3 Diagnosticar el modelo de datos de los sistemas de información de la empresa Preca S.A. Determinar la factibilidad de las mejores prácticas de desarrollo y mantenimiento para el modelo de datos de los sistemas de información de la empresa Preca S.A. Diseñar el modelo de datos optimizado para los sistemas de información de la empresa Preca S.A. El Problema Objetivos Proponer la optimización del modelo de datos de los sistemas de información de la empresa Preca S.A. ubicada en la ciudad de Barquisimeto Edo. Lara Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  7. El Problema Justificación e Importancia Apoyan Vanguardia necesidad B.D Optimización Sistemas de Información Manejador de Bases de Datos Empresas Análisis Proporcionada Favorecer Indicaciones Área Administrativa Toma de decisiones. Calidad de información Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  8. El Problema Alcances y Limitaciones Rechazo Proponer la optimización del modelo de datos de los sistemas de información de la empresa Preca S.A. Herramientas • Formas Normales • Mejores prácticas Modelo de datos relacional Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  9. Pilecki (2007) Shapiro (2007) Dyess (2007) Mesa (2006) Marco Teórico Antecedentes de la Investigación Optimización del rendimiento de las consultas de SQL Server Ajuste y optimización del rendimiento de MS SQL Server para programadores Nuevas herramientas para Diagnosticar el estado de los índices SQL Server y la Autoparametrización” Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  10. Marco Teórico Bases teóricas • Optimización: Ackoff, R. (1971), Korth, H. y Silberschats, A. (1988). • Modelorelacional: Kroenke (2002), Ramakrishan y Gehrke (2007), Escobar y Chamorro (2008). • Modeloentidadrelación: Ramakrishan y Gehrke (2007), Escobar y Chamorro (2008). • Normalización: Kroenke (2002), Wilton y Colby (2005). • Integridad: Batinni, Ceri y Navathe (1994), Date (2001) y Gilfillan (2003). • Concurrencia: Date (2001), Kroenke (2005) • Escalabilidad: Ramakrishnan (2007), Microsoft Corporation (2009). • Etapas del diseño de base de datos: Ramakrishnan y Gehrke (2007). Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  11. Marco Teórico Operacionalizaciónde Variables Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  12. Marco Metodológico Naturaleza y Diseño de la Investigación PROYECTO FACTIBLE FASE I: DIAGNOSTICA FASE II: DISEÑO DEL PROYECTO FASE III: FACTIBILIDAD MODALIDAD: Campo CARACTER: Descriptivo Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  13. Marco Metodológico Fase I: Diagnóstico Población y Muestra 5 U.E 33 Usuarios 28 U.F Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  14. Marco Metodológico Fase I: Diagnóstico Técnicas e Instrumentos de recolección de datos ObservaciónDirecta. Cuestionario Entrevista Estructurada (DBA) (Especialista Infraestructura) (Usuarios Finales, Expertos) Guiónde Entrevista Fichade Registro Anecdótico Preguntasno dicotómicas del tipo escala de likert Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  15. Marco Metodológico Fase II: Diseño del plan para optimizar el modelo de datos • Formulación de estándares de desarrollo en SQL • Creación de normas y políticas de desarrollo de instrucciones Transact SQL • Creación de plantilla para la documentación de la base de datos Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  16. Marco Metodológico Fase III: Estudio de Factibilidad • FACTIBILIDAD TECNICA (Evaluar) • FACTIBILIDADOPERATIVA (Deseable) • FACTIBILIDAD FINANCIERA Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  17. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 1: Usuarios Finales Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  18. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 1: Usuarios Finales Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  19. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 2: Usuarios Expertos Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  20. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 2: Usuarios Expertos Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  21. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 2: Usuarios Expertos Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  22. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 2: Usuarios Expertos Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  23. Resultado del Diagnóstico Cuestionario 2: Usuarios Expertos Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  24. Resultado del Diagnóstico Dimensión: Diseño lógico Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  25. Resultado del Diagnóstico Dimensión: Diseño lógico Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  26. Resultado del Diagnóstico Dimensión: Diseño Físico Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  27. Resultado del Diagnóstico Dimensión: Diseño Físico Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  28. Resultado del Diagnóstico Dimensión: Diseño Físico Dimensión: Hardware Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  29. Resultado del Diagnóstico Dimensión: Software Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  30. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto 3. Diseño lógico de la Base de Datos 4. Refinamiento de esquemas 2. Diseño conceptual de la Base de Datos. Diseño Físico Software 1. Análisis de Requisitos Diseño Lógico 5. Diseño físico de base de datos Propuestade Optimización Ramakrishnan y Gehrke Hardware Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  31. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto Dimensión diseño lógico: MER Software Diseño Lógico NormasyEstándares Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  32. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto Dimensión diseño lógico: Normalización y Reglas de Negocio Software Teoría de Normalización, Script SQL, Estándares y Mejores prácticas. Objetos SQL Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  33. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto Dimensión diseño físico: Tiempo de Respuesta Software Diseño Lógico SQL Server Profiler, Performance, Manual de mejores practicas Objetos SQL Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  34. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto Dimensión diseño físico: Índices y Estructuras de datos mal diseñada Software Diseño Lógico Mejores Practicas Formas Normales, Recomendaciones Objetos SQL Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  35. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto Dimensión diseño físico: Diccionario de Datos Diseño Lógico Mejores Practicas Objetos SQL Script SQL, Plantilla Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  36. Propuesta del Estudio Descripción del Proyecto Dimensión Software: Inconsistencia de información. Pantalla de proveedores en el modulo de Cuentas por pagar Pantalla de proveedores en el modulo de Compras Diseño Lógico Mejores Practicas Objetos SQL Formas Normales, Claves foráneas. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  37. Propuesta del Estudio Estudio de Factibilidad Factibilidad Técnica. Software  Procesador Intel core 2 duo.  2 Gb de Memoria RAM.  Disco duro de 200 Gb.  Unidad de CD-ROM.  Tarjeta de red.  Monitor de 16”.  Teclado.  Mouse.  Unidad de protección UPS.  Sistema operativo Windows Vista Edición Enterprice Mejores Practicas Objetos SQL Plantilla, Script SQL. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  38. Propuesta del Estudio Estudio de Factibilidad Factibilidad Operativa. •  Reducción de la carga de trabajo. •  Mejoramiento en los tiempos de respuestas al usuario final. • Aceptabilidad. Software Tiempo estimado para la creación y/o modificación del modelo de datos. Mejores Practicas Objetos SQL Plantilla, Script SQL. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  39. Propuesta del Estudio Estudio de Factibilidad Factibilidad Económica. Costo de Hardware y Software Software Costo de Personal Mejores Practicas Objetos SQL Plantilla, Script SQL. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  40. Conclusiones y Recomendaciones Conclusiones • Dimensión Diseño Lógico: • Labase de datos no posee un modelo entidad relación que refleje la visión del sistema. • La base de datos está diseñada sin aplicar la teoría de la normalización. • La base de datos cumple con todas las reglas de negocio. • Dimensión Diseño Físico: • La base de datos presenta lentitud en los tiempos de respuesta. • Existe falta de mantenimiento en los índices. • Se presenta exceso en la creación de índices. • Existen estructuras de datos mal diseñadas. • Existe mala administración de la información temporal. • Existe mala administración de las auditorias de información. • No existe un diccionario de datos. • Hay objetos de datos que proporcionan la misma información. • No hay un estándar para la creación de nombres de las estructuras de datos. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  41. Conclusiones y Recomendaciones Conclusiones • Dimensión Hardware: • La infraestructura tecnológica de los equipos donde descansa el servidor, son las adecuadas. • Dimensión Software: • Existe desfase de información en ciertas estructuras de datos. • Existen pocas claves foráneas. • Las consultas utilizadas por la aplicación no están bien diseñadas. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  42. Conclusiones y Recomendaciones Recomendaciones • Dimensión Diseño Lógico: • Crear modelos entidad relación asociadas con cada área del negocio. • Aplicar la teoría de la normalización. • Dimensión Diseño Físico: • Aplicar los lineamientos indicados en la propuesta para el manejo de los índices. • Aplicar los lineamientos indicados en la propuesta para el manejo de auditoría de información. • Crear y administrar un diccionario de datos. • Aplicar el estándar para la creación de nombres de la estructura de datos indicados en la propuesta. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  43. Conclusiones y Recomendaciones Recomendaciones • Dimensión Hardware: • Esta dimensión no amerita recomendación en vista de que la infraestructura tecnológica de los equipos donde descansa el servidor, son las adecuadas. • Dimensión Software: • Crear y administrar adecuadamente las claves foráneas. • Aplicar los lineamientos indicados en la propuesta para el mejor desempeño de la aplicación. Ads. Cairimar Gutiérrez Tutor: Ing. Edgar González

  44. Ads. Cairimar Gutiérrez GRACIAS POR SU ATENCIÓN www.themegallery.com

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