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

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

AdS Cairimar GutiérrezAdS Cairimar Gutiérrez

Tutor: Ing. Edgar González

LOGOAgenda

El Problema1

2

3

4

5

6

Marco Teórico

Marco Metodológico

Resultados del Diagnóstico

Propuesta del Estudio

Conclusiones y Recomendaciones

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Siglo XX (1901 – 2000)

Año 1969Modelo Relacional

Ads. Cairimar Gutiérrez

El Problema


Necesidad

Medio de almacenamiento

Ficheros

Paso

surge

Año 1970

Edgar Frank Codd

SQL (Lenguaje estructurado de consulta)

Modelo de Red

Modelo Jerárquico

Ventajas

Programadores y

Usuarios finales

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PRECA S.A.

B.D B.DB.D B.D

Visual FoxPro(Año 1998)

SQL Server 7.0(Año 1999)

SQL Server 2000(Año 2005)

SQL Server 2005(Año 2007)


El Problema


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Inconsistencia de la información.Duplicidad de la información.

Consultas de datos con tiempos de respuestas muy largos.


El Problema

Síntomas


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1

Diagnosticar el modelo de datos de los sistemas de información de la empresa Preca S.A.

2

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.

3

Diseñar el modelo de datos optimizado para los sistemas de información de la empresa Preca S.A.

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

Objetivos


El Problema


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Empresas

Justificación e Importancia

Sistemas de Información

El Problema


Manejador de Bases de Datos

B.D

Optimización

Favorecer

Toma de decisiones.Calidad de información

Área Administrativa

VanguardiaApoyan

Proporcionada

necesidad

Análisis

Indicaciones

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Alcances y Limitaciones

Proponer la optimización del modelo de datos de los sistemas de información de la empresa Preca S.A.

Herramientas

-Formas Normales-Mejores prácticas

El Problema


Rechazo

Modelo de datos relacional

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http://www.google.co.ve/imgres?imgurl=http://bligoo.com/media/users/0/872/images/rechazo.jpg&imgrefurl=http://manuelgross.bligoo.com/content/view/130716/Como-eliminar-la-resistencia-al-cambio.html&usg=__HgrNrfLR1HUgYJEbqtVhDjq6Su4=&h=181&w=181&sz=12&hl=es&start=1&zoom=1&itbs=1&tbnid=N10K17T7MTG5QM:&tbnh=101&tbnw=101&prev=/images%3Fq%3Drechazo%2Bal%2Bcambio%26hl%3Des%26gbv%3D2%26tbs%3Disch:1

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Pilecki (2007)

Shapiro (2007)

Dyess (2007)

Mesa (2006)


Nuevas herramientas para Diagnosticar

el estado de los índices

SQL Server y la Autoparametrización”

Ajuste y optimización del rendimiento de MS SQL Server para

programadores

Optimización del rendimiento de las consultas de SQL Server

Antecedentes de la InvestigaciónMarco Teórico


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Optimización: Ackoff, R. (1971), Korth, H. y Silberschats, A. (1988). Modelo relacional: Kroenke (2002), Ramakrishan y Gehrke (2007),

Escobar y Chamorro (2008). Modelo entidad relación: 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).


Marco TeóricoBases teóricas


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Variable Concepto Dimensión Indicadores

Optimización del modelo de datos de los sistemas de información

de Preca.

La optimización de un modelo de datos, es la aplicación de normas y políticas sobre un modelo de datos relacional con el propósito de que se obtengan los mejores resultados que se reflejan en las características de un buen modelo de datos relacional.

Diseño lógico

Cantidad de MER oExistencia del MER

Normalización

Reglas de Negocio

Diseño Físico

Tiempo de respuesta

Índices

Cantidad de estructura de datos mal diseñada

Diccionario de Datos

Hardware Velocidad de transferencia de Dato

Software Inconsistencia de información

Operacionalización de Variables


Marco Teórico


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FASE I: DIAGNOSTICA

FASE II: DISEÑO DEL PROYECTO

FASE III: FACTIBILIDAD


Naturaleza y Diseño de la InvestigaciónMarco Metodológico

PROYECTO FACTIBLE

MODALIDAD: Campo

CARACTER: Descriptivo


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Fase I: DiagnósticoMarco Metodológico

Población y Muestra

33 Usuarios

5 U.E

28 U.F

Usuarios CantidadUsuarios del Sistema Central 28

Usuario de “SQL Server Management Studio”

5


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Fase I: DiagnósticoMarco Metodológico

Técnicas e Instrumentos de recolección de datos

Cuestionario Entrevista Estructurada Observación Directa.


Preguntas no dicotómicasdel tipo escala de likert

Guión de Entrevista Ficha de Registro Anecdótico

(Usuarios Finales, Expertos) (Especialista Infraestructura) (DBA)

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Fase II: Diseño del plan para optimizar el modelo de datos

Marco Metodológico

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


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Fase III: Estudio de FactibilidadMarco Metodológico

FACTIBILIDAD TECNICA

FACTIBILIDAD OPERATIVA

FACTIBILIDAD FINANCIERA


(Evaluar)

(Deseable)

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Cuestionario 1: Usuarios FinalesResultado del Diagnóstico


ÍtemRango de Respuestas

TA % DA % NE % ED % TD %

1 La Aplicación del “Sistema Central” es lo suficientemente rápido para dar respuesta.

10 36 18 64



2 La totalidad de los informes o reportes solicitados al departamento de sistema han sido elaborados conformes a sus requerimientos.

8 28 15 54 5 18

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Cuestionario 1: Usuarios FinalesResultado del Diagnóstico




3 Los errores del sistema son debido a que no se aplican las reglas del negocio.

13 46 15 54



4 El “Sistema Central” ha presentado inconsistencia en la información proporcionada a los usuarios

5 18 11 39 12 43

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Cuestionario 2: Usuarios ExpertosResultado del Diagnóstico


Ítem

Rango de Respuestas


1 La base de datos denominada “Preca” posee un modelo conceptual.

5 100



2 Existe información del diseño inicial de la base de datos. 1 20 4 80

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3 El modelo relacional de la base de datos, actualmente cumple con todas las reglas del negocio.

2 40 3 60



4 La base de datos “Preca” está completamente normalizada.

1 20 4 80

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5 La base de datos posee índices que mejoran el rendimiento de las instrucciones de modificación de datos.

1 20 1 20 3 60



6 La desfragmentación de índices es aplicada sobre la base de datos “Preca”.

2 40 3 60

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7 Las tablas del modelo de datos, deben ser reconstruidas debido a un mal diseño inicial.

3 60 2 40



8 La base de datos “Preca” posee un diccionario de datos.

1 20 4 80

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9 Los objetos de la base de datos están documentados. 2 40 3 60



10 La inexistencia de claves foráneas en la base de datos “Preca” genera inconsistencia de información.

4 80 1 20

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Dimensión: Diseño lógicoResultado del Diagnóstico

Indicador Cuestionario Nº 1 Cuestionario Nº 2 Observación

Cantidad de MER o

Existencia del MER.

Del Item 1 se deduce que la visión lógica del sistema, no se reflejaron en papel para poder tener una visión general del sistema.

El Item 2 se apoya en los resultados obtenidos del Item 1, y se llega a inferir que el desarrollo de esta estructura fue diseñada directamente en el SGBD y posteriormente los cambios necesarios se aplicaban directamente al diseño sin documentar o analizar los nuevos requerimientos.

Se realizo una revisión de los diagramas de base de datos existentes, los mismos reflejan la agrupación de un conjunto de tablas sin estar relacionadas físicamente a través de una clave foránea. Por lo tanto se puede decir que no existe modelo entidad relación de la base de datos.


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Dimensión: Diseño lógicoResultado del Diagnóstico


Normalización

Los resultados conducen a inferir, que la estructura de datos posee todos los campos necesarios para proporcionar la información solicitada.

Este ítem demuestra que la base de datos en estudio no está completamente normalizada.

En un análisis de las estructuras de tablas que posee la base de datos se pudo evidenciar que la mayoría de ellas no están diseñadas aplicando la teoría de la normalización.

Reglas de Negocio

Se infiere, que la estructura de datos cuenta con los campos necesarios para cumplir con lasreglas de negocio. Por otro lado es importante resaltar que a pesar que la base de datos cuente con los campos necesarios habría que evaluar si están siendo utilizados de una manera optima, es decir, evitando redundancia.

Los resultados de esta interrogante demuestran que la base de datos cumple todas las reglas de negocio.

A través de una consulta realizada a las tablas del sistema de base de datos, se obtiene como resultado la cantidad de restricciones de chequeo (Check Constraint) que posee la base de datos en estudio; dicho análisis arrojo un resultado de una restricción, el cual no refleja una regla de negocio; simplemente son validaciones dobles en ciertos campos de las tablas para garantizar que el valor de los mismos sea almacenado. Se dice que las validaciones son dobles en vista de que en los procedimientos almacenados existe una validación previa aparte de la validación de chequeo que ofrece los check constraint.


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Dimensión: Diseño FísicoResultado del Diagnóstico


Tiempo de respuesta

En base a los resultados obtenidos en esta interrogante, se puede deducir que existe un problema de rendimiento en la interacción de la aplicación con la base de datos Preca.

A través del monitoreo realizado a la base de datos en estudio, se evaluó el rendimiento de las transacciones ejecutadas en el servidor que posee la base de datos y se observo que los tiempos de respuestas de las transacciones eran lentas.Por otra parte, en el análisis de una traza se observo que existen procesos de la aplicación que mantienen la transacción de base de datos abiertas durante un tiempo considerable. Esto trae como consecuencia el bloqueo prolongado de ciertos recursos, generando de esta manera lentitud en los procesos.

Índices

Del ítem 5 se infiere que existen pocos índices que mejoren el rendimiento de las instrucciones DML que utiliza la base de datos; asimismo, pueden existir índices que estén en desuso o que simplemente, al modificar las instrucciones no se actualizan los índices existentes. Del ítem 6 se obtiene que, parte del bajo desempeño que actualmente tiene la base de datos, puede ser ocasionado por la falta de mantenimiento de los índices.

La observación evidencio la inexistencia de mantenimiento de los índices, además de que existe un exceso en la creación de índices, el cual desmejora el rendimiento de las instrucciones DML como los Insert, delete y update.


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Cantidad de estructura de

datos mal diseñada

El ítem 7, muestra que existe una posibilidad de que existan tablas correspondientes a ciertos módulos que están bien diseñadas, más sin embargo, hay en su mayoría tablas que aplicándoles las formas normales y tomando en cuenta los requerimientos del negocio se pueden mejorar.

El proceso de observación demostró con respecto a este indicador que: - Existen una gran cantidad de tablas temporales creadas físicamente y eliminadas al momento de culminar el proceso.- Existen una gran cantidad de tablas históricas correspondiente a las transferencias de información desde los servidores de tienda al servidor central, el cual ocupan un espacio en disco necesario.- Existen una gran cantidad de tablas pertenecientes a procesos del sistema que fueron implementados y deshabilitados definitivamente.- Existen tablas con información duplicada y con datos adicionales el cual indica la persona que realizo la transacción, solo con el propósito de llevar una auditoria.


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Diccionario de Datos

Del ítem 8, se obtiene que al no poseer un diccionario de datos, causa una desinformación en los desarrolladores, y como consecuencia se crea la duplicación de información a causa del desconocimiento de lo que ya existe en el modelo de datos. Del ítem 9, se infiere que, no existe un estándar de desarrollo de las estructuras de base de datos. De igual forma, se infiere que pueden existir objetos duplicados que ofrezcan el mismo resultado, entre los cuales se pueden mencionar las vistas, procedimientos almacenados y funciones.

La base de datos en estudio no posee la documentación de la base de datos.Por otra parte, no se encontraron tablas documentadas en la base de datos.


Dimensión: Hardware Indicador Cuestionario Nº 1 Cuestionario Nº 2 Entrevista

Velocidad de transferencia

de Dato

La infraestructura tecnológica sobre la cual descansa el servidor se cumple a cabalidad tanto a nivel de software y hardware.

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Dimensión: Software

Resultado del Diagnóstico


Inconsistencia de

información.

Se infiere que las consultas utilizadas por el sistema central no están bien diseñadas, por ende, la aplicación es desfavorecida desde el punto de vista de rendimiento o respuesta al usuario.

Se demuestra que el tener inexistencia de claves foráneas trae como consecuencia, el desfase de información en ciertas tablas de la base de datos.

A través de una consulta realizada a las tablas del sistema de base de datos se pudo constatar la existencia de una cantidad muy pequeña de claves foráneas, lo que en consecuencia puede causar el desfase de información en las diversas áreas de almacenamiento.Adicionalmente se verificaron una cantidad de tablas al azar para verificar la inconsistencia de información.

Además, en una evaluación de las diversas opciones que proporciona el sistema (Pantallas, reportes, páginas web) las cuales hacen uso de la base de datos, se pudo observar que si existen inconsistencia de información.


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Propuesta del EstudioDescripción del Proyecto

DiseñoLógico

DiseñoFísico Software

Propuesta de Optimización

Hardware


Ramakrishnan y Gehrke

1. Análisis de Requisitos

2. Diseño conceptual de la Base de Datos.

3. Diseño lógico de la Base de Datos4. Refinamiento de esquemas

5. Diseño físico de base de datos

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DiseñoLógico

Software

Dimensión diseño lógico: MER

Normas y Estándares


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Software

Dimensión diseño lógico: Normalización y Reglas de Negocio

Teoría de Normalización, Script SQL, Estándares y Mejores prácticas.

Objetos SQL


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DiseñoLógico

Software

Dimensión diseño físico: Tiempo de Respuesta

Objetos SQLSQL Server Profiler, Performance, Manual de mejores practicas


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DiseñoLógico

Software

Dimensión diseño físico: Índices y Estructuras de datos mal diseñada

Objetos SQL

Mejores Practicas Formas Normales, Recomendaciones


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DiseñoLógico

Dimensión diseño físico: Diccionario de Datos

Objetos SQLMejores Practicas Script SQL, Plantilla


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DiseñoLógico

Dimensión Software: Inconsistencia de información.

Objetos SQLMejores PracticasFormas Normales, Claves foráneas.

Pantalla de proveedores en el modulo de Cuentas por pagar

Pantalla de proveedores en el modulo de Compras


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Propuesta del EstudioEstudio de Factibilidad

Software

Factibilidad Técnica.

Objetos SQLMejores Practicas Plantilla, Script SQL.

Enfoque MaterialHardware Computador

Software Licencia de Sql server 2005 Enterprise Edition

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


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Software

Factibilidad Operativa.


Reducción de la carga de trabajo. Mejoramiento en los tiempos de respuestas al usuario final.Aceptabilidad.

Cantidad Recurso Propósito Tiempo (días)

1 DBA Reestructurar el diseño de la B.D

150

1 Jefe de Sistema Administrativo

Apoyar en el proceso de definición de las nuevas estructuras de la B.D

15

1 Jefe de Sistema Comercial

15

3 Analistas de Sistemas Crear y/o modificar las aplicaciones.

130

Tiempo estimado para la creación y/o modificación del modelo de datos.


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Software

Factibilidad Económica.


Cantidad Recurso Tiempo (días)

Sueldo/Día Total

1 DBA 150 233,33 34.999,50

1 Jefe de Sistema Administrativo 15 333,33 4.999,95

1 Jefe de Sistema Comercial 15 333,33 4.999,95

3 Analistas de Sistemas 130 166,66 21.665,8

TOTAL (Bsf) 310 1.066,65 66.665,20

Costo de Hardware y SoftwareEnfoque Material Costo

Hardware Computador 6.345,00

Software Licencia de Sql server 2005 Enterprise Edition 6.952,70

TOTAL (Bsf) 13.297,70

Costo de Personal


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Conclusiones y RecomendacionesConclusionesDimensión Diseño Lógico:

• La base 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.


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Conclusiones y RecomendacionesConclusionesDimensión 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.


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Conclusiones y RecomendacionesRecomendacionesDimensión 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.


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Conclusiones y RecomendacionesRecomendacionesDimensión 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.


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