Registro:
| Documento: | Tesis de Grado |
| Título: | Revisión de cubos de datos con excepciones, implementación y análisis |
| Título alternativo: | Revising data cubes with exceptions: implementation and analysis |
| Autor: | Guarino, Gustavo Alfredo |
| Editor: | Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales |
| Publicación en la web: | 2025-06-12 |
| Fecha de defensa: | 2003 |
| Fecha en portada: | Marzo 2003 |
| Grado Obtenido: | Grado |
| Título Obtenido: | Licenciado en Ciencias de la Computación |
| Departamento Docente: | Departamento de Computación |
| Director: | Minuto Espil, Mauricio |
| Director Asistente: | Vaisman, Alejandro Ariel |
| Idioma: | Español |
| Formato: | PDF |
| Handle: |
http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000786_Guarino |
| PDF: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/download/seminario/seminario_nCOM000786_Guarino.pdf |
| Registro: | https://bibliotecadigital.exactas.uba.ar/collection/seminario/document/seminario_nCOM000786_Guarino |
| Ubicación: | Dep.COM 000786 |
| Derechos de Acceso: | Esta obra puede ser leída, grabada y utilizada con fines de estudio, investigación y docencia. Es necesario el reconocimiento de autoría mediante la cita correspondiente. Guarino, Gustavo Alfredo. (2003). Revisión de cubos de datos con excepciones, implementación y análisis. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de http://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000786_Guarino |
Resumen:
Los Data Warehouses son sistemas complejos que integran y almacenan datos con altos niveles de agregación para ayudar en el proceso de toma de decisiones. Hoy en día la mayoría de los Data Warehouses utilizan el modelo multidimensional para la representación de los datos. Este modelo, aunque es adecuado para el caso general, ralla al querer abarcar algunas situaciones particulares del mundo, como en el caso que ocurran excepciones. Por ejemplo, en una compañía de seguros, la regla general es que todos los clientes se consideren Confiables, si tienen entre cuarenta y cincuenta años de edad; pero en un momento específico del ciclo de vida del Data Warehouse, debido a políticas de negocio, se establece una excepción para los que tengan más de una multa por exceso de velocidad; actualmente, esta situación no se puede tratar usando los modelos existentes, sin tener que modificar la implementación del Data Warehouse. Por este motivo, es interesante estudiar las propuestas existentes acerca de revisión de dimensiones y de recálculo de cubos de datos de bases de datos multidimensionales, y establecer bajo que condiciones son factibles y escalables. Nuestra propuesta implementa los algoritmos propuestos por Minuto y Vaisman para permitir la definición de excepciones en un espacio multidimensional. Desarrollamos la interfaz y los componentes permitiendo la definición y ejecución de revisiones y creando nuevas revisiones en las diferentes dimensiones de los cubos; de este modo, definimos la revisión de las dimensiones y de los cubos multidimensionales, para estudiar la factibilidad de su ejecución en diferentes escenarios, desarrollando pruebas bajo diferentes arquitecturas de acceso a la información de los cubos, y analizando cuantitativamente la escalabilidad de los algoritmos propuestos.
Abstract:
Data Warehouses are complex systems that integrate and store data with high levels 01' aggregation for helping in the decision-making process. Nowadays most of thern use the multidimensional model for data representation. This model, although adequate in the general case, fails to capture some real world situations, for example, when exceptions occur. In an insurance company, for example, the general rule is that a11 the clients can be considered Reliable, if they are between forty and fifty years old; but in a specific moment of the cycle of life of the Data Warehouse, because of business policies, an exception is established fOI those who have more than one fine for high-speed driving; at present, this situation cannot be addressed using the existing models, without having to change the implementation of the Data Warehouse. Thus, it is interesting to study under which conditions previous proposals for revision of dimensions, and recalculation of data cubes 01" multidimensional databases, are feasible and scalable. Our proposal implements the algorithms proposed by Minuto and Vaisrnan for allowing the definition of exceptions in a multidimensional space. We develop the interface and the components allowing the definition and execution of revisions and creating new revisions on the different dimensions of the cubes; thus, revision 01" the dimensions and of the multidimensional cubes are defined, in order to study the feasibleness in different implementation scenarios, developing testing under different architectures of access to the information of the cubes, and analyzing quantitatively the scalability ofthe proposed algorithms.
Citación:
---------- APA ----------
Guarino, Gustavo Alfredo. (2003). Revisión de cubos de datos con excepciones, implementación y análisis. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000786_Guarino
---------- CHICAGO ----------
Guarino, Gustavo Alfredo. "Revisión de cubos de datos con excepciones, implementación y análisis". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2003.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000786_Guarino
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