Diseño de Centro de Datos

Qué es un Centro de Datos?

Un centro de datos es un lugar en el que se almacenan, procesan y distribuyen grandes cantidades de datos. Se brinda acceso a ellos a través de redes de computadoras. Estos centros son esenciales para la mayoría de las empresas y organizaciones, ya que permiten el funcionamiento de muchos de los sistemas informáticos y componentes relacionados, como sistemas de telecomunicaciones y procesos que se necesitan para llevar a cabo las operaciones diarias. Los centros de datos suelen utilizarse para alojar servidores, y sistemas de almacenamiento de datos, y pueden utilizarse para alojar una amplia variedad de aplicaciones y servicios, como la nube pública, la nube privada y el almacenamiento en línea. Por lo general, incluye fuentes de alimentación redundantes o de respaldo, conexiones de comunicación de datos redundantes, controles ambientales (por ejemplo, aire acondicionado, supresión de incendios) y varios dispositivos de seguridad.

Los centros de datos son instalaciones físicas o virtuales donde se almacena, procesa y distribuye información y tecnología de la información. Estos centros son esenciales para la mayoría de las organizaciones, ya que albergan los sistemas críticos de negocio, como los sistemas de información, bases de datos, aplicaciones y servicios de red.

Las tecnologías utilizadas en los centros de datos incluyen servidores, almacenamiento, redes y software. Los servidores son los dispositivos que alojan y ejecutan los sistemas de información y aplicaciones. El almacenamiento es responsable de guardar y recuperar la información. Las redes permiten la comunicación entre los servidores y dispositivos, así como el acceso a Internet y a otras redes. El software es responsable de administrar y controlar los recursos del centro de datos.

La comunicación y las redes juegan un papel fundamental en los centros de datos, ya que permiten la transmisión de información entre los servidores y dispositivos, así como el acceso a los servicios de Internet. Los protocolos de comunicación utilizados en los centros de datos incluyen TCP/IP, DNS, DHCP, entre otros. Además, las redes de comunicaciones deben ser seguras y confiables para proteger los datos almacenados y garantizar la disponibilidad de los servicios.

Una de las tecnologías más importantes en los centros de datos es la Tecnología Tier, que es un estándar utilizado para clasificar los centros de datos en función de su capacidad y disponibilidad. La clasificación se basa en tres niveles: Tier 1, Tier 2 y Tier 3. Tier 1 es el nivel más básico y se utiliza para centros de datos pequeños y de baja disponibilidad. Tier 2 es el nivel intermedio y se utiliza para centros de datos de tamaño mediano y con una disponibilidad moderada. Tier 3 es el nivel más avanzado y se utiliza para centros de datos grandes y de alta disponibilidad.

La tecnología Tier tiene ventajas y desventajas. Una ventaja es que permite a las organizaciones seleccionar el nivel de servicio que mejor se adapte a sus necesidades. Sin embargo, también existen desventajas, como el alto costo de implementar y mantener los centros de datos de alta disponibilidad.

Los ISP (Proveedores de servicios de Internet) juegan un papel importante en los centros de datos, ya que proporcionan conectividad a Internet y servicios de red. Los ISP ofrecen diferentes niveles de servicio y velocidades de conexión, y es importante seleccionar el proveedor adecuado para garantizar la disponibilidad y rendimiento de los servicios de red.

La teoría de la información juega un papel fundamental en la analítica y el aprovechamiento de los datos en los centros de datos. Los algoritmos de análisis de datos y la inteligencia artificial permiten a las organizaciones extraer información valiosa de los datos almacenados en los centros de datos y utilizarla para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento del negocio.

La analítica de datos permite a las organizaciones realizar un seguimiento de su rendimiento y detectar tendencias y patrones en sus operaciones. Esto puede ser utilizado para mejorar la eficiencia y reducir los costos. Además, la inteligencia artificial permite a las organizaciones automatizar tareas y procesos para aumentar la productividad y mejorar la calidad de los servicios.

Los centros de datos también incluyen sistemas de almacenamiento de datos como los Data Warehouse y los Data Marts, que son utilizados para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos estructurados e no estructurados.

Un Data Warehouse es un sistema de almacenamiento de datos que se utiliza para almacenar datos históricos de una organización, y se utiliza para generar informes y analíticas. Es un sistema centralizado y permite una vista única de los datos de toda la organización.

Por otro lado, los Data Marts son sistemas de almacenamiento de datos que se utilizan para almacenar datos de un área específica de una organización. Son sistemas descentralizados y se utilizan para proporcionar informes y análisis para un departamento o área específica.

Además, las tecnologías en la nube, como Amazon Web Services, Microsoft Azure y Google Cloud, están ganando popularidad en los centros de datos, ya que permiten a las organizaciones almacenar y procesar grandes cantidades de datos de forma escalable y rentable. Estas tecnologías también ofrecen una mayor flexibilidad, ya que los usuarios pueden acceder a sus datos desde cualquier lugar y en cualquier momento. Sin embargo, también existen desventajas, como la seguridad y la privacidad de los datos, ya que los datos están almacenados en servidores de terceros.

Los Data Warehouse y los Data Marts juegan un papel importante en la gestión de datos en los centros de datos, ya que proporcionan un sistema centralizado o descentralizado para almacenar y gestionar grandes cantidades de datos. Estos sistemas permiten a las organizaciones generar informes y analíticas para tomar decisiones basadas en datos.

En comparación, las tecnologías en la nube ofrecen una mayor flexibilidad y escalabilidad para almacenar y procesar datos, pero no siempre proporcionan la misma capacidad de análisis y generación de informes que los Data Warehouse y los Data Marts. Sin embargo, es común que las organizaciones utilicen ambos sistemas de almacenamiento de datos en conjunto, utilizando las tecnologías en la nube para almacenar y procesar grandes cantidades de datos, y luego utilizando los Data Warehouse y los Data Marts para analizar y generar informes.

En cuanto al Data Mining y el Big Data, estos enfoques se benefician enormemente de la existencia de sistemas de almacenamiento de datos como los Data Warehouse y los Data Marts, ya que proporcionan una gran cantidad de datos estructurados e no estructurados para su análisis. El Data Mining utiliza técnicas de inteligencia artificial para extraer patrones y conocimiento útil de los datos almacenados en estos sistemas, mientras que el Big Data utiliza herramientas y tecnologías para procesar y analizar grandes cantidades de datos.

Tecnologías Tier:

Una de las principales características de los centros de datos es su alta disponibilidad y seguridad. Para medir estos aspectos, se utilizan las tecnologías Tier, que se dividen en cuatro categorías: Tier 1, Tier 2, Tier 3 y Tier 4. Tier 1 es la menos robusta y se utiliza para aplicaciones que no requieren una alta disponibilidad, mientras que Tier 4 es la más robusta y se utiliza para aplicaciones que requieren una alta disponibilidad y escalabilidad.

La Certificación TIR es una clasificación para centros de datos que se basa en el estándar ANSI/TIA-942. Este estándar fue creado por miembros de la industria, consultores y usuarios para estandarizar el proceso de diseño de los centros de datos. El estándar se enfoca en ingenieros y expertos en la materia, pero también incluye una parte que es importante conocer al contratar servicios de alojamiento en un centro de datos: Los Tiers. Este sistema de clasificación fue creado por el Uptime Institute para clasificar la fiabilidad y disponibilidad de los centros de datos.

La Certificación TIR se divide en cuatro niveles, conocidos como Tiers. Cada nivel representa un nivel de fiabilidad y disponibilidad diferente para el centro de datos. Los Tiers son:

  • Tier 1: El nivel más básico, con una disponibilidad del al menos el 99,671% y una sola fuente de alimentación y enfriamiento.
  • Tier 2: Un nivel mejorado, con una disponibilidad del al menos el 99,741% y dos fuentes de alimentación y enfriamiento.
  • Tier 3: Un nivel aún mejorado, con una disponibilidad del al menos el 99,982% y dos fuentes de alimentación y enfriamiento independientes.
  • Tier 4: El nivel más alto, con una disponibilidad del al menos el 99,995% y dos fuentes de alimentación y enfriamiento independientes y un sistema de contingencia adicional.

Al elegir un centro de datos con certificación TIR, los clientes pueden estar seguros de que el centro de datos ha sido evaluado y cumple con los estándares de fiabilidad y disponibilidad establecidos. Esto ayuda a garantizar que los servicios de alojamiento en el centro de datos serán confiables y estarán disponibles en todo momento.

Además de la disponibilidad y fiabilidad, la Certificación TIR también evalúa otros aspectos importantes de los centros de datos, como la seguridad, el rendimiento, la escalabilidad y la sostenibilidad.

La seguridad es esencial en un centro de datos, ya que los datos almacenados son valiosos y deben protegerse contra accesos no autorizados y ataques cibernéticos. La Certificación TIR evalúa la seguridad física y lógica del centro de datos, incluyendo las medidas de protección contra incendios y desastres naturales.

El rendimiento es otro aspecto importante, ya que los clientes esperan que sus servicios de alojamiento en el centro de datos sean rápidos y eficientes. La Certificación TIR evalúa el rendimiento del centro de datos mediante pruebas de rendimiento y mediciones de velocidad de red.

La escalabilidad es esencial para los centros de datos, ya que los clientes pueden necesitar aumentar o reducir el uso de sus servicios de alojamiento en el futuro. La Certificación TIR evalúa la escalabilidad del centro de datos mediante un análisis de la capacidad de expansión y la flexibilidad del sistema.

La sostenibilidad es cada vez más importante en el mundo de los centros de datos, ya que los clientes buscan reducir su huella de carbono y ahorrar energía. La Certificación TIR evalúa la sostenibilidad del centro de datos mediante un análisis de la eficiencia energética y las medidas de reducción de emisiones de carbono.

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El costo de implementar una de las Tiers de la Certificación TIR puede variar ampliamente dependiendo de varios factores, como el tamaño del centro de datos, la ubicación, la complejidad de la infraestructura, entre otros. Sin embargo, a manera de orientación, se puede decir que en general, el costo de implementar un Tier aumenta a medida que aumenta el nivel de la certificación.

Diseño de Centro de Datos

Al igual que la definicion de Cento de Datos, el diseño es una disciplina clave en la era digital actual, ya que estos espacios son el corazón de la informática empresarial y la tecnología de la información. Los centros de datos son lugares en los que se almacenan, procesan y distribuyen grandes cantidades de datos, y son esenciales para la mayoría de las empresas y organizaciones.

Para diseñar un centro de datos, es necesario tener en cuenta varios factores, como la ubicación, la infraestructura, la seguridad, la escalabilidad, entre otros.

Ubicación: La ubicación del centro de datos es importante porque debe estar cerca de las personas y empresas que utilizarán los servicios que ofrece. Además, debe estar en una zona con un suministro de energía y conexión a Internet fiable y de alta velocidad.

Infraestructura: La infraestructura del centro de datos incluye elementos como los servidores, el sistema de almacenamiento de datos, las redes de computadoras y los sistemas de enfriamiento. Es importante asegurarse de que todos estos elementos sean compatibles y trabajen juntos de manera eficiente.

Seguridad: La seguridad del centro de datos es importante para proteger los datos almacenados y garantizar la disponibilidad de los servicios. Se pueden utilizar medidas de seguridad físicas, como cámaras de vigilancia y personal de seguridad, y medidas de seguridad lógicas, como contraseñas y autenticación de dos factores.

Escalabilidad: Es importante que el centro de datos sea escalable, es decir, que pueda expandirse y adaptarse a los cambios en el uso y la demanda. Esto puede incluir la adición de más servidores y sistemas de almacenamiento de datos, así como la actualización de la infraestructura y la red.

Evaluación de la capacidad: determinar la cantidad de equipos y almacenamiento necesarios para cumplir con los requisitos de la carga de trabajo.

Diseño de la infraestructura: incluye la elección de los equipos de red, alimentación eléctrica y enfriamiento, así como la configuración de racks y salas.

Continuidad del negocio: incluye la planificación para situaciones de desastre y la implementación de medidas de seguridad para proteger los datos.

Conectividad: asegurar que el centro de datos esté conectado a las redes internas y externas de manera adecuada.

Monitoreo y administración: implementar herramientas para monitorear el rendimiento y administrar el centro de datos.

Escalabilidad: la capacidad de agregar o eliminar fácilmente recursos según sea necesario para adaptarse a los cambios en la carga de trabajo.

Cumplimiento: garantizar que el centro de datos cumpla con todos los estándares regulatorios y de la industria relevantes para la seguridad y privacidad de los datos.

Eficiencia energética: implementar medidas para reducir el consumo eléctrico y el impacto ambiental.

Rentabilidad: diseñar el centro de datos para que sea rentable en términos de construcción inicial y mantenimiento y operación continuos.

Una vez que se ha diseñado y construido el centro de datos, es necesario gestionarlo y mantenerlo. Esto incluye la supervisión de la infraestructura y el rendimiento de los servidores, el monitoreo de la seguridad y la disponibilidad de los servicios, y el mantenimiento de los sistemas de enfriamiento.

Sistemas de Informacion, ERP, CRM, y Algunos Ejemplos:

Un sistema de información es un conjunto de componentes interrelacionados que recolectan, procesan, almacenan y distribuyen información para apoyar la toma de decisiones y la gestión de las operaciones de una organización. Los sistemas de información son esenciales para el funcionamiento eficiente de cualquier organización, ya que proporcionan información valiosa para la toma de decisiones, la planificación y el control de las operaciones.

Los sistemas de información se pueden clasificar en tres categorías: sistemas de información operativa, sistemas de información de gestión y sistemas de información de apoyo a la toma de decisiones.

Los sistemas de información operativa son aquellos que apoyan las operaciones diarias de una organización, como el seguimiento de inventarios o la generación de facturas. Estos sistemas proporcionan información en tiempo real para ayudar a las organizaciones a responder rápidamente a los cambios en el entorno de negocio.

Los sistemas de información de gestión son aquellos que apoyan a los gerentes en la toma de decisiones estratégicas y tácticas, como el análisis de ventas o el seguimiento de presupuestos. Estos sistemas proporcionan información detallada sobre las operaciones de la organización, lo que permite a los gerentes tomar decisiones informadas.

Los sistemas de información de apoyo a la toma de decisiones son aquellos que ayudan a los usuarios a analizar información para apoyar la toma de decisiones, como los sistemas de inteligencia empresarial. Estos sistemas proporcionan información consolidada y analítica para ayudar a los usuarios a comprender las tendencias y patrones en los datos.

Los sistemas ERP (Enterprise Resource Planning) y CRM (Customer Relationship Management) son dos tipos de sistemas de información ampliamente utilizados en las organizaciones.

Un sistema ERP es un sistema de información empresarial que integra diferentes áreas de una organización, como finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Los sistemas ERP ayudan a las organizaciones a mejorar la eficiencia y productividad al proporcionar una visibilidad y control centralizado sobre los procesos de negocio.

Un sistema CRM es un sistema de información que ayuda a las empresas a gestionar sus relaciones con los clientes, incluyendo actividades de marketing, ventas y servicio al cliente. Los sistemas CRM permiten a las empresas tener una visión completa del cliente, desde el primer contacto hasta la venta, y proporcionan información valiosa para mejorar la relación con el cliente y aumentar las ventas.

Existen diferentes tipos de sistemas ERP y CRM, cada uno con características y funcionalidades específicas. Algunos ejemplos de sistemas ERP son: SAP, Oracle, Microsoft Dynamics, Infor. Algunos ejemplos de sistemas CRM son: Salesforce, Microsoft Dynamics, Zoho CRM, Pipedrive.

En cuanto a los sistemas de información, existen dos tipos: los sistemas propietarios y los sistemas de código abierto o open source. Los sistemas propietarios son aquellos que son desarrollados, distribuidos y soportados por una sola compañía, mientras que los sistemas open source son aquellos cuyo código fuente es abierto y puede ser modificado y distribuido libremente por cualquier persona.

Los sistemas de información propietarios son aquellos que son desarrollados, distribuidos y soportados por una sola compañía. Estas compañías poseen el derecho de propiedad intelectual sobre el software, y su distribución y uso están limitados a los términos y condiciones específicos establecidos por la compañía desarrolladora. Los usuarios deben adquirir una licencia para utilizar el software, y no tienen acceso al código fuente.

Algunas de las ventajas de los sistemas de información propietarios incluyen un soporte técnico confiable y una amplia gama de funcionalidades y características. Sin embargo, también existen desventajas como costos elevados para adquirir y mantener el software, y la dependencia de la compañía desarrolladora para futuros cambios y actualizaciones. Es importante evaluar cuidadosamente las necesidades de la organización y considerar los costos y beneficios antes de seleccionar un sistema de información propietario.

Los sistemas open source son aquellos cuyo código fuente es abierto y puede ser modificado y distribuido libremente por cualquier persona. Esto significa que cualquier usuario puede ver, modificar y distribuir el software, siempre y cuando cumplan con los términos y condiciones establecidos por la licencia del software open source. Estos sistemas son generalmente gratuitos para descargar e instalar, y no requieren de licencias para su uso.

Algunas de las ventajas de los sistemas open source incluyen costos reducidos, flexibilidad y personalización, y una comunidad activa de desarrolladores y usuarios que contribuyen al mejoramiento y actualización del software. Sin embargo, también existen desventajas como la falta de soporte técnico oficial y la falta de garantías y responsabilidades por parte de la compañía desarrolladora. Es importante evaluar cuidadosamente las necesidades de la organización y considerar los costos y beneficios antes de seleccionar un sistema open source.

En esta ocasión vamos a profundizar en los sistemas ERP propietarios, y vamos a presentar una lista no exhaustiva de algunos de los sistemas ERP propietarios más populares en el mercado: SAP ERP, Oracle E-Business Suite, Microsoft Dynamics, Infor, Epicor ERP, Sage ERP, JD Edwards EnterpriseOne, SYSPRO ERP, QAD Enterprise Applications y IFS Applications.

A continuacion te presento una lista no exclusiva de algunos ERP Propietarios:

SAP ERP es uno de los sistemas ERP más populares y ampliamente utilizados en el mundo. Fue desarrollado por la empresa alemana SAP y lanzado en 1972. Este sistema es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. SAP ERP utiliza lenguajes de programación como ABAP y Java, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y IBM AIX.

Ventajas:

 

  • Proporciona una visibilidad y control centralizado sobre los procesos de negocio.
  • Permite la integración de diferentes áreas de la organización.
  • Ofrece una amplia variedad de módulos y funcionalidades.
  • Cuenta con una gran cantidad de recursos y documentación disponibles.

Desventajas:

 

  • Puede ser costoso de implementar y mantener.
  • Puede requerir una gran cantidad de recursos humanos y técnicos para operar.
  • Puede requerir una gran cantidad de tiempo para ser implementado.

Oracle E-Business Suite es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa Oracle. Fue lanzado en 1979 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Oracle E-Business Suite utiliza lenguajes de programación como PL/SQL y Java, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

Ventajas:

  • Proporciona una visibilidad y control centralizado sobre los procesos de negocio.
  • Permite la integración de diferentes áreas de la organización.
  • Ofrece una amplia variedad de módulos y funcionalidades.
  • Cuenta con una gran cantidad de recursos y documentación disponibles.

Desventajas:

 

  • Puede ser costoso de implementar y mantener.
  • Puede requerir una gran cantidad de recursos humanos y técnicos para operar.
  • Puede requerir una gran cantidad de tiempo para ser implementado.

Microsoft Dynamics: Es un sistema de información empresarial desarrollado por Microsoft. Microsoft Dynamics es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Fue lanzado en 2002, y utiliza lenguajes de programación como C# y VB.NET, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Azure.

Ventajas:

  • Proporciona una visibilidad y control centralizado sobre los procesos de negocio.
  • Permite la integración de diferentes áreas de la organización.
  • Ofrece una amplia variedad de módulos y funcionalidades.
  • Cuenta con una gran cantidad de recursos y documentación disponibles.
  • Integración nativa con otras soluciones de Microsoft como Office y Azure.

Desventajas:

  • Puede ser costoso de implementar y mantener.
  • Puede requerir una gran cantidad de recursos humanos y técnicos para operar.
  • Puede requerir una gran cantidad de tiempo para ser implementado.

Infor: Es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa Infor. Infor es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Fue lanzado en 2002, y utiliza lenguajes de programación como Java y .NET, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

Ventajas:

  • Proporciona una visibilidad y control centralizado sobre los procesos de negocio.
  • Permite la integración de diferentes áreas de la organización.
  • Ofrece una amplia variedad de módulos y funcionalidades.
  • Cuenta con una gran cantidad de recursos y documentación disponibles.

Desventajas:

  • Puede ser costoso de implementar y mantener.
  • Puede requerir una gran cantidad de recursos humanos y técnicos para operar.
  • Puede requerir una gran cantidad de tiempo para ser implementado.

Epicor ERP: es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa Epicor. Fue lanzado en 1984 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Epicor ERP utiliza lenguajes de programación como C# y VB.NET, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

Sage ERP: es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa Sage. Fue lanzado en 1981 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Sage ERP utiliza lenguajes de programación como C# y VB.NET, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

JD Edwards EnterpriseOne: es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa Oracle. Fue lanzado en 2000 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. JD Edwards EnterpriseOne utiliza lenguajes de programación como PL/SQL y Java, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

SYSPRO ERP: es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa SYSPRO. Fue lanzado en 1978 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. SYSPRO ERP utiliza lenguajes de programación como .NET y Java, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

QAD Enterprise Applications: es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa QAD. Fue lanzado en 1979 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. QAD Enterprise Applications utiliza lenguajes de programación como Java y C#, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

IFS Applications: es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa IFS. Fue lanzado en 1983 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. IFS Applications utiliza lenguajes de programación como Java y .NET, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

Macola EXTRA ERP es un sistema de información empresarial desarrollado por la empresa Exact. Fue lanzado en 2013 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Macola EXTRA utiliza lenguajes de programación como C# y VB.NET, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows. La caracteristica principal es su capacidad de adaptarse a la industria específica y la flexibilidad para personalizarlo a las necesidades de cada empresa.

Los sistemas de información ERP open source son aquellos cuyo código fuente es abierto y puede ser modificado y distribuido libremente por cualquier persona. Estos sistemas son desarrollados por una comunidad de programadores y usuarios en lugar de una sola empresa, y están diseñados para ser flexibles y escalables para adaptarse a las necesidades de diferentes organizaciones.

Uno de los sistemas ERP open source más populares es Odoo (anteriormente conocido como OpenERP). Fue lanzado en 2005 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Odoo utiliza el lenguaje de programación Python y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

Otro sistema ERP open source es Tryton, es un sistema ERP desarrollado por una comunidad de programadores y usuarios. Fue lanzado en 2008 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros. Tryton utiliza el lenguaje de programación Python y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

ERPNext es un sistema ERP open source desarrollado con el lenguaje de programación Python y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Fue lanzado en 2009 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros.

xTuple ERP es un sistema ERP open source desarrollado con lenguajes de programación como JavaScript, Python y SQL. Se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Fue lanzado en 2007 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros.

ADempiere es un sistema ERP open source desarrollado con lenguajes de programación Java y PL/SQL. Se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Fue lanzado en 2006 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros.

Dolibarr ERP es un sistema ERP open source desarrollado con lenguajes de programación PHP y SQL. Se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Fue lanzado en 2002 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros.

Openbravo ERP es un sistema ERP open source desarrollado con lenguajes de programación Java y SQL. Se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Fue lanzado en 2006 y es una solución integral que abarca módulos para finanzas, producción, inventario, compras, recursos humanos, entre otros.

Entre las ventajas de los sistemas ERP open source se encuentra la posibilidad de acceder al código fuente y modificarlo para adaptarse a las necesidades específicas de la organización, la posibilidad de obtener soporte técnico de una comunidad de usuarios y programadores, y generalmente son más económico que los sistemas propietarios. Sin embargo, también existen desventajas como puede ser la falta de soporte técnico de parte de una empresa especializada, la falta de actualizaciones y mejoras regulares, y puede requerir habilidades técnicas para personalizar y mantener el sistema.

Los sistemas de información CRM propietarios son aquellos que son desarrollados, distribuidos y soportados por una sola compañía. Estos sistemas están diseñados para ayudar a las organizaciones a mejorar su relación con los clientes, aumentar las ventas y mejorar la eficiencia del servicio al cliente.

Uno de los sistemas CRM propietarios más populares es Salesforce CRM. Fue lanzado en 1999 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. Salesforce CRM utiliza lenguajes de programación como Java y Apex, y se ejecuta en la plataforma de la nube de Salesforce. Este sistema es ampliamente utilizado en un gran número de empresas y ofrece una amplia variedad de funcionalidades y personalizaciones.

Otro sistema CRM propietario es Oracle Siebel CRM. Fue lanzado en 1993 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. Oracle Siebel CRM utiliza lenguajes de programación como Java y C++, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux. Este sistema ofrece una amplia variedad de funcionalidades y personalizaciones, y es utilizado por un gran número de empresas en diferentes industrias.

Otro sistema CRM propietario es Microsoft Dynamics CRM. Fue lanzado en 2003 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. Microsoft Dynamics CRM utiliza lenguajes de programación como C# y JavaScript, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows. Este sistema es ampliamente utilizado por empresas que ya utilizan otras soluciones de Microsoft, como Office y Dynamics GP.

SAP CRM: es un sistema CRM propietario desarrollado por la empresa SAP. Fue lanzado en 2003 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. SAP CRM utiliza lenguajes de programación como ABAP y Java, y se ejecuta en plataformas como Microsoft Windows y Linux.

SugarCRM: es un sistema CRM propietario desarrollado por la empresa SugarCRM. Fue lanzado en 2004 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. SugarCRM utiliza lenguajes de programación como PHP y JavaScript, y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

Zoho CRM: es un sistema CRM propietario desarrollado por la empresa Zoho. Fue lanzado en 2005 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. Zoho CRM utiliza lenguajes de programación como PHP y JavaScript, y se ejecuta en plataformas como la nube, Linux, Windows y macOS.

Entre las ventajas de los sistemas CRM propietarios se encuentra la posibilidad de obtener soporte técnico de parte de una empresa especializada, la disponibilidad de actualizaciones y mejoras regulares, y la posibilidad de personalizar el sistema para adaptarse a las necesidades específicas de la organización. Sin embargo, también existen desventajas como el costo generalmente más alto en comparación con los sistemas open source, y la falta de acceso al código fuente para modificarlo a gusto.

Los sistemas de información CRM open source son aquellos cuyo código fuente es abierto y puede ser modificado y distribuido libremente por cualquier persona. Estos sistemas son desarrollados por una comunidad de programadores y usuarios en lugar de una sola empresa, y están diseñados para ayudar a las organizaciones a mejorar su relación con los clientes, aumentar las ventas y mejorar la eficiencia del servicio al cliente.

Uno de los sistemas CRM open source más populares es SugarCRM. Fue lanzado en 2004 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. SugarCRM utiliza el lenguaje de programación PHP y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Este sistema ofrece una amplia variedad de funcionalidades y personalizaciones, y es utilizado por un gran número de empresas en diferentes industrias.

Otro sistema CRM open source es Vtiger CRM. Fue lanzado en 2004 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. Vtiger CRM utiliza el lenguaje de programación PHP y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS. Este sistema ofrece una amplia variedad de funcionalidades y personalizaciones, y es utilizado por un gran número de empresas en diferentes industrias.

Suite CRM: es un sistema CRM open source desarrollado por la comunidad de SuiteCRM. Fue lanzado en 2013 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. SuiteCRM utiliza el lenguaje de programación PHP y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

Oro CRM: es un sistema CRM open source desarrollado por la comunidad de OroCRM. Fue lanzado en 2012 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. OroCRM utiliza el lenguaje de programación PHP y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

FatFree CRM: es un sistema CRM open source desarrollado por la comunidad de FatFreeCRM. Fue lanzado en 2007 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. FatFreeCRM utiliza el lenguaje de programación Ruby y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

Espo CRM: es un sistema CRM open source desarrollado por la comunidad de EspoCRM. Fue lanzado en 2013 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. EspoCRM utiliza el lenguaje de programación PHP y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

Zurmo CRM: es un sistema CRM open source desarrollado por la comunidad de ZurmoCRM. Fue lanzado en 2011 y es una solución integral que abarca módulos para el seguimiento de ventas, marketing, servicio al cliente, entre otros. ZurmoCRM utiliza el lenguaje de programación PHP y se ejecuta en plataformas como Linux, Windows y macOS.

Entre las ventajas de los sistemas CRM open source se encuentra la posibilidad de acceder al código fuue y modificarlo para adaptarse a las necesidades específicas de la organización, el bajo costo o incluso la gratuidad, y la posibilidad de obtener soporte técnico de parte de una comunidad de usuarios y desarrolladores. Sin embargo, también existen desventajas como la falta de soporte técnico de parte de una empresa especializada, el riesgo de errores o problemas técnicos debido a la falta de actualizaciones regulares y la necesidad de tener habilidades técnicas para modificar el código fuente.

La Ciencia de Datos

La ciencia de datos es el estudio de cómo recopilar, almacenar, procesar y analizar grandes conjuntos de datos para obtener insights y tomar decisiones informadas. Esta disciplina se ha vuelto cada vez más importante en el contexto de los negocios, ya que permite mejorar la eficiencia, aumentar los ingresos y tomar decisiones estratégicas más informadas.

Un centro de datos también puede utilizarse para llevar a cabo minería de datos, que es el proceso de descubrir patrones y tendencias ocultos en grandes conjuntos de datos. Estos patrones y tendencias pueden ser utilizados para mejorar la eficiencia, aumentar los ingresos y tomar decisiones estratégicas más informadas.

 

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Que tecnología debo aprender?

Para dominar el diseño y la gestión de centros de datos, es necesario estudiar varias disciplinas, como la ingeniería informática, la informática empresarial y la administración de sistemas. También es importante tener conocimientos en bases de datos, redes de computadoras y sistemas operativos. Además, es útil conocer sobre la inteligencia de negocios, el data mining y el big data, ya que estas disciplinas son cada vez más importantes en el mundo empresarial.

Base de Datos, DataMart, Warehouse, ETL

Una base de datos es un conjunto de información organizada de manera lógica y accesible de manera electrónica. 

Un data Warehouse es una base de datos especialmente diseñada para el almacenamiento y análisis de grandes conjuntos de datos históricos.

Un Datamart es una base de datos que se utiliza para almacenar y analizar datos de una sola área de un negocio. 

Un clúster es un conjunto de servidores que trabajan juntos para proporcionar alta disponibilidad y escalabilidad. 

ETL es el proceso de extraer datos de diferentes fuentes, transformarlos y cargarlos en un data Warehouse o en un datamart.

Algunos ejemplos de bases de datos son MySQL, Oracle y Microsoft SQL Server. Algunos ejemplos de data warehouses son Amazon Redshift y Google BigQuery. Algunos ejemplos de datamarts son Snowflake y Microsoft Azure Synapse. Algunos ejemplos de clústeres son Apache Hadoop y Apache Spark.

Las Tablas

En SQL Server, una tabla es una estructura de almacenamiento de datos que almacena información en filas y columnas. Cada fila representa un registro y cada columna representa un campo. Las tablas se utilizan para almacenar y organizar información en una base de datos.

Las tuplas, también conocidas como filas o registros, son las unidades de información almacenadas en una tabla. Cada tupla contiene un conjunto de valores, uno para cada columna de la tabla.

Por lo tanto, en SQL Server, una tabla es una estructura de almacenamiento que contiene un conjunto de tuplas o filas, cada una de las cuales contiene un conjunto de valores para cada columna de la tabla.

  • Tablas: Una tabla es una estructura de datos en una base de datos que almacena información en filas y columnas. Cada fila representa un registro y cada columna representa un campo.
  • Registros: Un registro es una fila de una tabla que contiene los datos de una entidad. Por ejemplo, en una tabla de clientes, cada registro representa un cliente individual.
  • Campos: Un campo es una columna de una tabla que contiene un tipo específico de información. Por ejemplo, en una tabla de clientes, un campo podría ser “nombre” o “dirección”.
  • Relaciones: Las relaciones son la forma en que se vinculan las tablas entre sí en una base de datos. Por ejemplo, una tabla de clientes podría tener una relación con una tabla de pedidos, ya que cada pedido estaría asociado a un cliente específico.
  • Claves: Las claves son campos o conjuntos de campos que se utilizan para identificar de manera única un registro en una tabla. Por ejemplo, un número de identificación o un correo electrónico podrían ser claves en una tabla de clientes.
  • Restricciones: Las restricciones son reglas que se aplican a una tabla o campo para garantizar la integridad de los datos. Por ejemplo, una restricción podría ser que un campo no puede ser nulo o que un campo debe tener un valor único.
  • Los índices: Son estructuras de datos que se utilizan para mejorar el rendimiento en la búsqueda y recuperación de datos en una base de datos. Un índice es similar a un índice alfabético en un libro, ya que proporciona una forma rápida de encontrar un registro específico en una tabla. Los índices pueden ser creados en uno o varios campos de una tabla, y pueden ser únicos o no únicos. Los índices se utilizan para acelerar las operaciones de búsqueda y ordenamiento, y también pueden ser utilizados para garantizar la integridad de los datos mediante la creación de restricciones de clave única.

📝EJERCICIOS Y CONSULTAS BASICAS DE SQL BASICAS, TABLAS Y RELACIONES Y VISTAS

Cuantas tablas puede tener una base de datos en SQLServer?

En SQL Server, no hay un límite específico para el número de tablas que se pueden almacenar en una base de datos. Sin embargo, el rendimiento de una base de datos puede verse afectado si se tiene un gran número de tablas. Es recomendable mantener un buen diseño de base de datos y tener un buen esquema de particionamiento si se tiene un gran número de tablas, esto ayudara a mantener un rendimiento adecuado en la base de datos. Además, es recomendable utilizar índices y estrategias de optimización adecuadas para mejorar el rendimiento de las consultas.

Definición Tecnología OLAP y Cubos, Dashboard, Informes y Modelos de Datos.

La Tecnología OLAP (On-Line Analytical Processing) es una técnica de análisis y procesamiento de datos multidimensionales que permite a los usuarios obtener información de manera rápida y sencilla. Esta tecnología se utiliza principalmente en sistemas de Business Intelligence (BI) y en sistemas de gestión de datos empresariales.

Un cubo OLAP es una estructura de datos multidimensional que se utiliza para almacenar información de forma organizada y fácil de acceder. Los cubos OLAP están compuestos por dimensiones y medidas. Las dimensiones son las categorías de la información, como el tiempo, el lugar, el producto, etc., mientras que las medidas son los valores numéricos relacionados con las dimensiones, como las ventas, los costos, etc. Los cubos OLAP se pueden crear a partir de una variedad de fuentes de datos, incluyendo bases de datos relacionales, hojas de cálculo y archivos de texto.

Los dashboards son una herramienta de visualización de datos que permite a los usuarios ver la información de manera gráfica e interactiva. Los dashboards se pueden utilizar para mostrar información en tiempo real, lo que permite a los usuarios tomar decisiones informadas de manera rápida. Los dashboards se pueden personalizar para mostrar diferentes tipos de información, como gráficos, tablas y mapas.

Los informes son otra herramienta de BI que se utiliza para presentar información de manera clara y concisa. Los informes se pueden generar a partir de una variedad de fuentes de datos, incluyendo cubos OLAP, bases de datos relacionales y hojas de cálculo. Los informes se pueden personalizar para mostrar diferentes tipos de información, como tablas, gráficos y mapas.

Los modelos de datos son una representación lógica de los datos y su relación entre sí. Estos modelos se utilizan para describir cómo se almacena y se accede a la información en un sistema de gestión de datos. Los modelos de datos se pueden crear a partir de una variedad de fuentes de datos, incluyendo bases de datos relacionales, hojas de cálculo y archivos de texto.

Al final cada una de estas tecnologias, se unen para formar un tablero o dashboard dinamico, con el cual los Gerentes y la Administracion podran tomar las mejores desiciones basadas en datos fiables.

La tecnología de la información

La tecnología de la información también está en constante evolución, y el uso de la inteligencia de negocios, el data mining y el big data está creciendo rápidamente. La inteligencia de negocios es el uso de la tecnología de la información para apoyar la toma de decisiones empresariales. El data mining es el proceso de extraer información valiosa de grandes conjuntos de datos. El big data es el término utilizado para describir conjuntos de datos muy grandes y complejos que requieren herramientas y tecnologías especializadas para ser procesados y analizados.

Los sistemas de información son conjuntos de componentes que interactúan entre sí para recopilar, procesar y distribuir información. Algunos ejemplos de sistemas de información son los sistemas de gestión empresarial (ERP, por sus siglas en inglés) y los sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM). ERP son sistemas que integran todas las áreas de una empresa, incluyendo finanzas, producción, inventario, compras y ventas, mientras que CRM son sistemas que se utilizan para gestionar la interacción con los clientes y para obtener insights sobre ellos.

Las fuentes de datos

Una fuente de datos o información es un origen desde donde se obtiene información para ser utilizada. Es un medio para recopilar, almacenar y procesar la información necesaria para cualquier propósito, ya sea para una investigación, un análisis, un estudio, entre otros.

Existen diferentes tipos de fuentes de datos, como las estadísticas gubernamentales, las encuestas, las bases de datos, los archivos, las publicaciones científicas, entre otras. Algunas son primarias, es decir, que se recolectan directamente de la fuente original y otras son secundarias, es decir, que se obtienen a partir de otras fuentes ya existentes.

Es importante mencionar que la calidad de la información dependerá de la calidad de la fuente de datos, ya que una fuente confiable proporcionará información precisa y veraz, mientras que una fuente no confiable puede proporcionar información inexacta o engañosa. Por lo tanto es importante evaluar y verificar la calidad y confiabilidad de las fuentes de datos antes de utilizarlas.

Las fuentes de datos se clasifican en dos categorías principales: primarias y secundarias.

  • Fuentes de datos primarias: Son aquellas que se recolectan directamente de la fuente original, es decir, son los datos obtenidos por primera vez. Estas fuentes son consideradas como las más confiables ya que los datos son recolectados directamente de la fuente original. Ejemplos de fuentes de datos primarias son encuestas, experimentos, entrevistas, entre otros.

  • Fuentes de datos secundarias: Son aquellas que se obtienen a partir de otras fuentes ya existentes. Estos datos ya han sido recolectados y procesados previamente. Estas fuentes pueden ser menos precisas que las fuentes primarias, ya que la información puede haber sido malinterpretada o modificada en algún momento. Ejemplos de fuentes de datos secundarias son libros, artículos, informes, estadísticas gubernamentales, entre otros.

Existen otras fuentes de datos como:

  • Fuentes de datos locales: Son aquellas que se encuentran almacenadas en el mismo equipo o dispositivo donde se ejecuta el programa o aplicación que accede a ellas. Por ejemplo, un archivo de Excel almacenado en el disco duro de una computadora o una base de datos SQLite almacenada en un teléfono móvil.
  • Fuentes de datos remotas: Son aquellas que se encuentran almacenadas en un equipo o dispositivo diferente al que se está accediendo. Por ejemplo, una base de datos MySQL alojada en un servidor web o un archivo de Excel almacenado en una nube.
  • Fuentes de datos distribuidas: Son aquellas que se encuentran almacenadas en varios equipos o dispositivos diferentes, y que se accede a ellas a través de una red. Por ejemplo, un sistema de bases de datos distribuidas, como MongoDB, que almacena datos en varios servidores.
  • Fuentes de datos web: Son aquellas que se encuentran almacenadas en un sitio web y se accede a ellas mediante una conexión a Internet. Por ejemplo, una API web que proporciona acceso a datos, o una página web que contiene datos que se pueden extraer automáticamente mediante técnicas de web scraping.

Algunos Sitios Web de Fuentes de Datos Gratuitas:

A continuación te presento una lista con 10 Sitios Web donde podras ver y consumir datos de forma gratuita, solo tienes que crear una cuenta o asociarla con un cuenta de correo o red social:

  1. Kaggle (https://www.kaggle.com/): Es una plataforma de aprendizaje automático y ciencia de datos que ofrece una gran cantidad de conjuntos de datos gratuitos para descargar e investigar. Kaggle es una excelente fuente para obtener datos y aprender sobre problemas de análisis de datos reales. También cuenta con una gran comunidad de usuarios que comparten conocimientos y soluciones, lo que lo convierte en un recurso valioso para los científicos de datos y los estudiantes.

  2. Google Trends (https://trends.google.com/trends/): Es una herramienta de Google que proporciona datos de búsqueda sobre tendencias en Internet. Google Trends es una excelente fuente para obtener datos sobre tendencias en búsqueda en línea, y es útil para entender los patrones de búsqueda y el interés de los usuarios en diferentes temas.

  3. Data.gov (https://www.data.gov/): Es un portal de datos abiertos del gobierno de los Estados Unidos que proporciona una gran cantidad de conjuntos de datos gratuitos sobre una variedad de temas. Data.gov es una excelente fuente para obtener datos gubernamentales y estadísticas de los Estados Unidos.

  4. World Bank Data (https://data.worldbank.org/): Es una fuente de datos que proporciona una gran cantidad de estadísticas e indicadores sobre el desarrollo económico y social en todo el mundo. World Bank Data es una excelente fuente para obtener datos económicos y estadísticas de países de todo el mundo.

  5. Common Crawl (https://commoncrawl.org/): Es una gran cantidad de datos web recolectados de forma gratuita, que incluyen millones de páginas web, imágenes, videos y PDFs. Common Crawl es una excelente fuente para obtener datos de internet y utilizarlo para análisis de datos, NLP y web scraping.

  6. Open Street Maps (https://www.openstreetmap.org/): Es una fuente de datos de mapas abiertos que proporciona información geográfica gratuita para uso personal y comercial. Open Street Maps es una excelente fuente para obtener datos de mapas y utilizarlos para análisis geográficos.

  7. US Census Bureau (https://www.census.gov/data.html): Es una fuente de datos del censo de los Estados Unidos que proporciona información sobre población, economía y geografía. US Census Bureau es una excelente fuente para obtener datos demográáficos y estadísticas de los Estados Unidos.

  8. Eurostat (https://ec.europa.eu/eurostat/data/database): Es una fuente de datos estadísticos de la Unión Europea que proporciona información sobre economía, población, comercio, entre otros temas. Eurostat es una excelente fuente para obtener datos económicos y estadísticas de la Unión Europea.

  9. Data.gov.au (https://data.gov.au/): Es un portal de datos abiertos del gobierno de Australia que proporciona una gran cantidad de conjuntos de datos gratuitos sobre una variedad de temas. Data.gov.au es una excelente fuente para obtener datos gubernamentales y estadísticas de Australia.

  10. Data.gov.uk (https://data.gov.uk/): Es un portal de datos abiertos del gobierno del Reino Unido que proporciona una gran cantidad de conjuntos de datos gratuitos sobre una variedad de temas. Data.gov.uk es una excelente fuente para obtener datos gubernamentales y estadísticas del Reino Unido.

Fuentes de Datos Nacionales de Republica Dominicana

Fuente: https://1.bp.blogspot.com/-9jIbEb7WoCE/YDT7KduRNaI/AAAAAAAA4DE/nm212eunhzolq_Y3mzjw47nkcUFFEuZowCLcBGAsYHQ/s0/Flag_of_the_Dominican_Republic.gif

Algunas de las principales fuentes de datos nacionales de República Dominicana incluyen:

  • Instituto Nacional de Estadística (INE) (https://www.ine.gob.do/): Es el organismo encargado de recolectar, procesar y difundir las estadísticas oficiales de la República Dominicana. Ofrece una gran variedad de datos económicos, sociales y demográficos.

  • Banco Central de la República Dominicana (BCRD) (https://www.bancentral.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y supervisar el sistema financiero del país. Ofrece una gran variedad de datos económicos, financieros y monetarios.

  • Ministerio de Agricultura (MAG) (https://www.mag.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y supervisar la industria agrícola del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre producción agrícola, comercio y precios.

  • Ministerio de Medio Ambiente y Recursos Naturales (MARENA) (https://www.marena.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y supervisar el uso y conservación de los recursos naturales del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre la biodiversidad, el cambio climático, la gestión de agua, entre otros temas relacionados con el medio ambiente.

  • Ministerio de Salud Pública (MSP) (https://www.msp.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y supervisar el sistema de salud del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre la salud, enfermedades, vacunaciones, entre otros temas relacionados con la salud pública.

  • Instituto de Recursos Hidráulicos y de Electrificación (IRHE) (https://www.irhe.gob.do/): Es el organismo encargado de planificar, desarrollar y administrar los recursos hídricos y el sistema eléctrico del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre el uso y la disponibilidad de recursos hídricos y el sistema eléctrico.

  • Instituto Nacional de la Vivienda (INAVI) (https://www.inavi.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y supervisar el mercado de la vivienda del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre el mercado inmobiliario, la construcción, el acceso a la vivienda, entre otros temas relacionados con la vivienda.

  • Instituto Nacional de la Seguridad Social (INSS) (https://www.inss.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y administrar el sistema de seguridad social del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre seguridad social, salud, empleo, entre otros temas relacionados con el bienestar social.

  • Ministerio de Educación (MINERD) (https://www.minerd.gob.do/): Es el organismo encargado de regular y supervisar el sistema educativo del país. Ofrece una gran variedad de datos sobre la educación en la República Dominicana.

  • Instituto de Estudios del Mar (IEM) (https://iems.org.do/): Es una institución científica y académica que se dedica al estudio y la investigación del mar y el litoral de la República Dominicana. Ofrece una gran variedad de datos sobre el medio marino y el litoral.

La inteligencia de negocios

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La inteligencia de negocios es el proceso de utilizar datos y tecnologías para obtener insights y tomar decisiones informadas en un negocio. Las aplicaciones de la inteligencia de negocios incluyen el análisis de datos para mejorar la eficiencia, la toma de decisiones estratégicas y la identificación de oportunidades de negocio. Algunos ejemplos de herramientas de inteligencia de negocios son Excel, Tableau, QlikView y Microsoft Power BI.

La inteligencia de negocios (BI, por sus siglas en inglés) es una disciplina que utiliza tecnologías, herramientas y procesos para recopilar, integrar, analizar y presentar datos de diferentes fuentes con el objetivo de apoyar el tomar decisiones en una empresa. BI se basa en la idea de que una empresa puede mejorar sus operaciones y su rendimiento si tiene acceso a información precisa y oportuna.

La BI se divide en tres áreas principales: la recopilación y almacenamiento de datos, el análisis y la presentación de datos.

La recopilación y almacenamiento de datos es el primer paso en la BI. Esta tarea consiste en recopilar y almacenar datos de diferentes fuentes, como sistemas de información de la empresa, bases de datos externas, redes sociales, entre otros. Una vez que los datos se han recopilado y almacenado, se deben limpiar y transformar para que sean utilizables en el análisis.

El análisis de datos es la segunda etapa de la BI. En esta etapa, los datos se utilizan para generar informes, tablas, gráficos y otros elementos visuales que permiten a los usuarios obtener información significativa de los datos. Estos elementos visuales son utilizados para identificar patrones, tendencias y relaciones en los datos que no serían evidentes en una simple

vista de los datos crudos. El análisis de datos también puede incluir técnicas de minería de datos, aprendizaje automático, análisis estadístico y análisis predictivo para ayudar a los usuarios a tomar decisiones informadas.

La presentación de datos es la tercera etapa de la BI. En esta etapa, los datos se presentan en un formato fácil de entender, como tablas, gráficos, mapas y paneles de control, para que los usuarios puedan analizar y comprender la información. Los paneles de control son una herramienta común en BI que permite a los usuarios ver informes y gráficos en tiempo real, lo que les permite tomar decisiones rápidas y precisas.

La BI también utiliza herramientas de software especializadas para recopilar, integrar, analizar y presentar datos. Los sistemas de BI suelen incluir herramientas de minería de datos, análisis estadístico, análisis predictivo, visualización de datos y paneles de control. Los sistemas de BI también pueden integrarse con otros sistemas de la empresa, como sistemas de información de recursos humanos, sistemas de información financiera y sistemas de gestión de inventarios, para obtener una visión completa de los datos de la empresa.

Un aspecto importante de la BI es la colaboración y el trabajo en equipo. Los usuarios de BI incluyen a los gerentes, los ejecutivos, los analistas y otros profesionales de la empresa que necesitan acceder a los datos para tomar decisiones informadas. La BI también se utiliza para crear una cultura de datos en la empresa, fomentando la toma de decisiones basadas en datos y la colaboración entre los departamentos.

Aqui te dejo un video en Excel, para que vean los diferentes analisis que podemos hacer con datos, tratando la informacion para la inteligencia del Negocio.

Conclusíon

En conclusión, los centros de datos son espacios físicos en los que se almacenan, procesan y transmiten datos y se brinda acceso a ellos a través de redes de computadoras. Son esenciales para la mayoría de las empresas y organizaciones y se utilizan para medir la alta disponibilidad y la seguridad de los sistemas. La ciencia de datos es una disciplina que se basa en el uso de grandes conjuntos de datos para obtener insights y tomar decisiones informadas. Los sistemas de información, como ERP y CRM, son herramientas esenciales para la gestión y el análisis de datos en un negocio. Las bases de datos, los data warehouses y los datamarts son importantes para almacenar y analizar grandes conjuntos de datos. 

La tecnología OLAP y los cubos son útiles para el an lisis multidimensional de datos. Los dashboards, los informes y los modelos de datos son herramientas importantes para visualizar y presentar los datos de manera clara y fácil de entender. Las fuentes de datos pueden ser locales, remotas o distribuidas y se pueden encontrar en la red de Internet. Las tablas, los registros, los campos, las relaciones, las claves y las restricciones son elementos importantes de una base de datos. La inteligencia de negocios es un proceso que utiliza datos y tecnologías para obtener insights y tomar decisiones informadas en un negocio. 

La gestión y el análisis de datos son esenciales para el funcionamiento de la mayoría de las empresas y organizaciones y pueden mejorar la eficiencia, aumentar los ingresos y tomar decisiones estratégicas más informadas.

Para dominar el diseño y la gestión de centros de datos, es necesario estudiar disciplinas como la ingeniería informática, la informática empresarial y la administración de sistemas, y conocer sobre tecnologías como bases de datos, redes de computadoras y sistemas operativos. Además, es útil conocer sobre la inteligencia de negocios, el data mining y el big data, ya que estas disciplinas son cada vez más importantes en el mundo empresarial.

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