Visión general de los datos

Clase 5 de 63 • Fundamentos de Bases de Datos 2017

Resumen

¿Qué es un dato?

Un dato es algo que nos va a permitir describir un objeto. Ese objeto global lo vamos a poder llamar “Entidad”. Una entidad puede estar llena de datos.

Existen 3 niveles de Abstracción en las Bases de Datos:

Conceptual: Se tiene que empezar a modelar una Base de Datos dependiendo de lo que se quiere hacer basado en los conceptos de “entidad” y “relación”.
Lógico: El diagrama lógico nos va a resolver ciertas dudas de consistencia, para evitar crear loops o evitar que tenga cosas que no tengan sentido en nuestro proyecto.
Físico: Es finalmente cómo lo va a ver la Base de Datos.

Ivan Robles

student•

Apuntes de la clase!!

Recordemos que un dato no representa nada, a menos que lo explotemos o lo consultemos de manera correcta, así estos datos se convierten en información. Siendo así que estos datos representados en alguna grafica a un tiempo determinado, se pueden convertir en un historial o una estadistica.

Definiciones:
Entidad: Abstracción de un objeto que tiene características.
Relación: Como se comportan los objetos con respecto a otros objetos.

Yesica Lizeth Cortés Pineda

teacher•

Como yo lo veo un dato es todo pero no es nada, lo importante es la información que podemos obtener a partir del análisis de los datos y que nos permite tomar decisiones.

Ivan Robles

student•

El dato es todo pero no es nada a la vez. 🤔

Eso nos pone a reflexionar acerca de lo pequeños que somos en este vasto universo que cada día se expande mas, dentro y fuera de nuestras cabezas. 😲

Ricardo Celis

teacher•

Diseño conceptual: en esta parte describimos de forma independiente al sistema gestor de bases de datos, toda la estructura que tendrá nuestro sistema. Esta parte es fundamental y es clave para el diseño de una base de datos exitosa. En este tutorial te voy a explicar cómo funciona el modelo entidad-relación que forma parte del diseño conceptual.

Diseño lógico: Esta fase toma como base lo desarrollado durante la fase conceptual y nos permite desarrollar más a profundidad los datos producto de las diferentes relaciones entre las entidades. Aquí vamos a tener una vista previa de cómo el motor de bases de datos va a ver nuestro esquema o mapa de implementación.

Diseño físico: Aquí procedemos a implementar nuestra base de datos de la forma más eficiente posible al sistema de gestión de bases de datos de nuestra elección. Es aquí donde llevamos nuestra estructura general a la forma requerida por el sistema de gestión de bases de datos que elegimos para nuestro proyecto.

Juan Diego Silva Garcia

student•

Muy buena explicación Ricardo, tenemos que tener en cuenta que un Motor de bases de datos no es lo mismo que una base de datos, por ejemplo MongoDB es un motor de base datos.

Ricardo Celis

teacher•

Eso es verdad, muchas gracias por aclarar ese punto =)

Joaquin Araujo

student•

Los datos se transforman en información cuando se les da sentido, cuando se les da un contexto.

Ricardo Celis

teacher•

esa parte me parece muy importante de este video, buen aporte!

Yesica Lizeth Cortés Pineda

teacher•

Sipi, y a partir de la información puedes tomar decisiones, en todos los aspectos de la vida hacemos este proceso, aunque no lo sepamos siempre trabajamos con bases de datos, nuestro cerebro es un gran gestor de datos 😄

Ricardo Celis

teacher•

Qué es una entidad:

Una entidad es una abstracción del mundo real, por ejemplo una casa y va a tener ventanas, puertas, habitaciones etc, además van a existir otras entidades, por ejemplo en una casa viven personas, éstas serían una segunda entidad.

Yesica Lizeth Cortés Pineda

teacher•

Sipi los datos son los objetos que representan esa entidad

Pedro Alberto De La Cruz Hernandez

student•

Niveles de Abstracción de las Bases de Datos

Conceptual: Definimos los conceptos de que vamos a diseñar/modelar. Iniciamos a usar los objetos de entidades y relaciones.

Lógico: En el diagrama logico resolveremos dudas de consistencias que pudieron quedar del nivel conceptual.

Físico: Como lo va a ver la base de datos. Este es el paso previo a pasar el modelo a lenguaje SQL.

Julio César Maldonado Delgado

student•

Excelente aporte

diana cueva zamora

student•

Aarón Espasandín

student•

¿Qué es un dato?
Algo que me permite describir una entidad

¿Qué valor tienen los datos?
Ninguno, hasta que se convierte en información.
Dato (valor del bitcoin 2012) -> Información (Gráfica del valor del bitcoin de 2012 a ahora)

Tres Niveles de Abstracción:

Conceptual: ¿Qué voy a diseñar?
Entidades: Nuevo objeto con características (objeto de una tienda; carrito de la compra)
Relación: Cómo se va a comportar ese objeto con otros (un objeto puede estar en muchos carritos y un carrito tener muchos objetos)
Lógico: Desarrollar en profundidad los datos de los productos de las diferentes relaciones entre las entidades.
Físico: Cómo lo va a ver mi base de datos (Paso previo a pasar el modelo a SQL)

José Alberto Ortiz Vargas

student•

La **información **es el resultado de un conjunto de datos.

Marcelo Fontana

student•

y la forma de combinar esos datos y resumir los mismos para representar dicha información

giordano díaz merino

student•

Un dato es un pedazo de información que describe las características, propiedades o acciones de un objeto.
La importancia de un dato llega cuando nos es necesario MEDIR el cambio de cierto característica, propiedad o acción de ese objeto a lo largo del tiempo, también nos sirve para compararlo con otros objetos.

Lo inmensamente grande del poder que nos da el poder registrar esos datos es que PODEMOS COMPARAR el estado o forma de determinado objeto sea con su pasado, presente, futuro u otros objetos aparte de este.

Gisse Peralta

teacher•

Los datos tienen un proceso para convertirse en información. Para ello debemos visualizarlos en gráficos o en reportes. Y luego poder tomar decisiones conforme al análisis de los datos (convertidos en información).

Jairo Hernandez Useche

student•

Un dato por si solo no es nada, solo perdura en el tiempo pero si lo exploto, lo convierto en informacion que me sirve para tomar decisiones.

Joseph Darwin Carhuaz Villagomez

student•

Un dato es aquello que me permite describir un “objeto”.

Hinder Adrian Alvarez Perlaza

student•

y cuando procesamos los datos es que obtenemos información 😃

Marco Alexander Mateo Mateo

student•

¡Excelente explicacion!

Usuario anónimo

user•

Si es muy buena.

Iván Toro

student•

Los datos se convierten en información y la información a decisiones de valor.

Salvador Salva

student•

Entidades y relaciones

Usuario anónimo

user•

Lo fundamental.

edwar enrique vilchez serrano

student•

Un dato es la representación lógica de un objeto.
Niveles de las BD
Conceptual que es lo que deseo diseñar
Aquí tenemos las entidades permite reunir las características comunes de los objetos y las relaciones que es la forma en como se unen los objetos.

Posteriormente tendremos un diagrama lógico

Y por último tendremos un diagrama físico

Carlos Uriel de Jesus Sánchez González

student•

1- Un dato es algo que nos va a permitir describir un objeto. Ese objeto global lo vamos a poder llamar “Entidad”. Una entidad puede estar llena de datos.

2- Existen 3 niveles de Abstracción en las Bases de Datos:

Conceptual: Se tiene que empezar a modelar una Base de Datos dependiendo de lo que se quiere hacer basado en los conceptos de “entidad” y “relación”.
Lógico: El diagrama lógico nos va a resolver ciertas dudas de consistencia, para evitar crear loops o evitar que tenga cosas que no tengan sentido en nuestro proyecto.
Físico: Es finalmente cómo lo va a ver la Base de Datos.

4- Un dato no representa nada, a menos que lo explotemos o lo consultemos de manera correcta, así estos datos se convierten en información. Siendo así que estos datos representados en alguna grafica a un tiempo determinado, se pueden convertir en un historial o una estadistica.

5- Entidad: Abstracción de un objeto que tiene características.

6- Relación: Como se comportan los objetos con respecto a otros objetos.

7- Identificar las entidades: donde se detectan los elementos u objetos de los que se requiere mantener la información.

8- Identificar las relaciones: donde se define la cardinalidad (como por ejemplo, un jefe, varios subirdinados) y el grado de participación de las entidades en la relación (si son de caracter obligatorio o pueden ser prescindibles).

9- Identificar los atributos: se deben identificar los atributos que identifican a la entidad (hace referencia a la llave o clave primaria, como por ejemplo nuestro DNI) y los atributos que la constituyen (como por ejemplo, color de cabello, estatura, edad, etc.).

10- Depuración del modelo: En este punto se debe analizar lo desarrollado, para verificar que con el modelo planteado no se repita información dando cabida a múltiples ocurrencias, que las entidades definidas realmente vayan a recibir información, etc.

11- ¿Que es un dato?

- Un número, Una palabra, Un adjetivo, Una característica, Una imagen, Una transacción, Una estadística, Un código

12- Los datos se convierten en información

Felipe Osorio

student•

Si un dato no significara nada no estaría allí. Un dato se puede resumir en una representación simbólica (alfanumérica), que está hay, que perdura en el tiempo.

Smerlyn Javier Eusebio Bonifacio

student•

José Carlos Quichiz Santome

student•

Proceso general para la definición de nuestra base de datos:
Niveles de abstracción:

Conceptual: comenzamos a conceptualizar todos los actores/objetos/entidades de nuestro modelo de negocio y como se relacionan entre ellos, puede ser escrito.
Lógico: Pasamos a diagramar lo que conceptualizamos en el paso anterior con el fin de aterrizar la idea y solucionar algún problema lógico o dudas que hayan surgido en el paso anterior.
Físico: Adaptamos nuestro modelo lógico a nuestro motor(es) de base de datos para poder pasar a implementarlo en esta y empezar a llenar data.

Pablo Martinez

student•

Apuntes de clase:

¿ Que es un dato?
Un dato como tal es algo que me permite describir un objeto, ese objeto lo podemos llamar una entidad y esa entidad está llena de datos.
Un dato como tal no representa nada, un dato perdura en el tiempo sirve para llevar un registro y los datos tienen un proceso para convertirse en información

                        Tres niveles de abstracción

Conceptual: Es tener el concepto de que voy a diseñar, vamos a tener dos objetos principales entidades y relaciones

Entidad: puede ser un objeto o una abstracción de un objeto que tiene características.

Relación: como se comporta esos objetos con respecto a otros objetos

Lógico: Es un diagrama lógico que va a resolver ciertas dudas de consistencias que posiblemente voy a generar en un modelo conceptual para evitar que se repitan los cosas

Físico: Es el diagrama físico que va ser o el nivel de abstracción físico, como lo va a ver mi base de datos

Facundo Nicolás García Martoni

teacher•

Muy buena tu forma de explicar, Pedro ;)

Visión general de los datos

Introducción al Curso Fundamentos de Bases de Datos

¡Vamos a renovar este curso!

Introducción al Curso de Bases de Datos

Teoría general de Bases de Datos

Propósito general de las Bases de Datos

Tipos de Bases de Datos y sus aplicaciones en la industria

Visión general de los datos

Tipos de Datos

Diferentes tipos de Bases de Datos

Reto ¿Hadoop y Blockchain podrían cambiar una Base de Datos tradicional?

Bases de Datos Relacionales

¿Qué es una Entidad?

¿Qué es una Relación?

Características o datos de una Entidad

¿Ya aparecieron las llaves?

Índices e Indexación

Constraints o Restricciones

Capas de abstracción del modelo Entidad-Relación

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 1) Identificar Cuáles son las Entidades Resuelven Nuestro Problema

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 2): Identificación de las Relaciones de las Entidades.

Metodología básica de 9 pasos con Barker (Paso 3): Entidades y Relaciones

Metodología de Diseño (Correcciónes del paso 2 y 3)

Metodología de Diseño (Paso 4): Asignar Atributos a las Entidades.

Metodología de Diseño (Solución del paso 4): Terminando de Asignar Atributos a las Entidades

Metodología de Diseño (Pasos 5, 6 y 7) 5. Generar un diagrama conceptual, 6. Modelo lógico, 7. Identificar nuevos atributos que generan nuestras entidades débiles.

Metodología de Diseño (Paso 8): Construir el Diagrama del Modelo Físico

Metodología de Diseño (Paso 9): Pasar al estándar de la base de datos (SQL)

Reto con el paso 4 de la Metodología de Diseño

Bases de Datos NO Relacionales y Otros tipos de Bases de Datos

Atomicidad y consistencia

Aislamiento y durabilidad

Bases de Datos In-Memory (Cambio de árboles a columnar)

Otros tipos de Bases de Datos en la industria

Bases de Datos In-Memory con indexación de columnar

Definiendo el Proyecto y Generando Entidades de PlatziStore: Pasos 1 y 2

Definir la Estructura de la Tabla Cliente del Proyecto: Pasos 3 y 4

Terminando de Estructurar Nuestras Tablas (Continuación del paso 4)

Metodología de Diseño (Paso 5): Diagrama Conceptual

Metodología de Diseño (Paso 6 y 7): Modelo Lógico y Entidades Débiles

Solución de atributos de entidad del proyecto - Atributos adicionales a entidad débil creada

Metodología de Diseño (Paso 8)

Llevando nuestro proyecto a SQL (Paso 9)

Terminando la Implementación del Proyecto (Paso 9)

Dependencias funcionales

Normalización, llevando el proyecto hasta tercera forma normal (primera forma normal)

Normalización, llevando mi proyecto hasta tercera forma normal (segunda forma normal)

Normalización, llevando mi proyecto hasta tercera forma normal (Cuarta y quinta forma normal)

Comenzando con SQL

DDL: Data Definition Language y DML: Data Manipulation Language

ACID desde lo no relacional

CAP

Scale Out y Scale Up

¿Scale out o Scale up?

DBMS en nube para poder iniciar una aplicación propia

IMPORTANTE: Preparación del entorno de trabajo

Estructura básica de un Query

Aprendiendo a Hacer más Querys

Estructura básica del Query con más de una tabla

Estructura básica del Query con más de una tabla 2

Tuplas y más tuplas

Insertar registros

Joins

Noo SQL Aplicado, Planteando el Problema

Aplicando NoSQL: Colecciones y Shards

Aplicando noSQL: Integración de Comunicaciones y Hardware en una Base de Datos Scale OUT

Aplicando noSQL: Integrando JSON a Bases de Datos No Relacionales

Conclusiones del curso