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      <title>SESION 13 by LIDIA MARILIA PERALES COAQUIRA</title>
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      <description>BDs para inteligencia
de negocios</description>
      <language>en-us</language>
      <pubDate>2022-10-25 23:29:42 UTC</pubDate>
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         <title>Importancia de BI</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div>Permite a las organizaciones acceder a información que es crítica para el éxito de múltiples áreas (ventas, finanzas, marketing, innovación, internacionalización, satisfacción del cliente, etc).</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-03 23:56:52 UTC</pubDate>
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         <title>¿Cómo aporta el BI a la toma de decisiones?</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div>Una <strong>BI</strong> eficaz ayuda a las empresas y las organizaciones a <strong>formular y responder preguntas</strong> acerca de los datos. Además, ofrece datos actuales e históricos dentro de su contexto empresarial.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-03 23:57:50 UTC</pubDate>
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         <title>Modelos BD Estrella y Copo De Nieve</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div><strong>Son formas de modelado dimensional, </strong>colaboran a la comprensión de los datos para usuarios que no tienen conocimientos avanzados en bases de datos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-03 23:59:18 UTC</pubDate>
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         <title>Modelo estrella</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div>La estrella es la raíz, ya que <strong>este modelo parte de una tabla de hechos de la que se desprenden distintas tablas de dimensiones</strong>. La tabla de hechos se queda enraizada en un solo punto y, a partir de allí, se empiezan a producir las tablas de dimensiones.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-03 23:59:51 UTC</pubDate>
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         <title>Modelo copo de nieve</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div>Por su parte, el modelo copo de nieve funciona de forma contraria. Según este modelo, <strong>una tabla de dimensiones puede estar interconectada con otra, sin necesidad de recurrir directamente a la tabla de hechos</strong>. Las tablas de dimensiones se interrelacionan entre sí, con lo que evitan que exista la redundancia de datos.</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-04 00:00:16 UTC</pubDate>
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         <title>Base de datos para Inteligencia de Negocios</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-01-04 00:04:22 UTC</pubDate>
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         <title>Bases de datos OLTP y OLAP</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[]]></description>
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         <pubDate>2023-01-04 00:06:29 UTC</pubDate>
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         <title>OLTP - On-Line Transactional Processing</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div>Son bases de datos orientadas al procesamiento de transacciones. Una transacción genera un proceso atómico, y que puede involucrar operaciones de inserción, modificación y borrado de datos.&nbsp;</div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-04 00:07:41 UTC</pubDate>
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         <title>OLAP - On-Line Analytical Processing</title>
         <author>20185615</author>
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         <description><![CDATA[<div>Son bases de datos orientadas al procesamiento analítico. Este análisis suele implicar, generalmente, la lectura de grandes cantidades de datos para llegar a extraer algún tipo de información útil: tendencias de ventas, patrones de comportamiento de los consumidores, elaboración de informes complejos… etc. </div>]]></description>
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         <pubDate>2023-01-04 00:08:36 UTC</pubDate>
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