2.7.2 Funciones Complementarias del DB2 UDB

2.7.2 Funciones Complementarias del DB2 UDB alfonsocutro 11 Marzo, 2010 - 14:49

Conectividad

Las herramientas de conectividad permiten acceder a los datos más allá de donde ellos se encuentren. El slogan cualquier cliente, a cualquier servidor, en cualquier red está completamente sustentado por la funcionalidad que sus herramientas ofrecen. DB2 permite acceder a los datos de DB2 en mainframe o AS/400, desde Windows NT, Windows 95/98, OS/2 o cualquiera de los Unix soportados. Además, el producto Datajoiner posibilita acceder de forma única y transparente a los datos residentes en Oracle, Sybase, Informix, Microsoft SQL Server, IMS, VSAM y otros.

 

Data Warehousing

El DB2 UDB provee la infraestructura necesaria para soportar el proceso de toma de decisiones en cualquier tamaño y tipo de organización. Está dirigido a resolver la problemática a nivel departamental (Data Marts), ya que un único producto provee la capacidad para acceder a datos en Oracle, Sybase, Informix, Microsoft SQL Server, VSAM o IMS, además de la familia DB2.

Permite de forma totalmente gráfica acceder, transformar y distribuir los datos automáticamente y sin programar una línea de codigo (ver fig. 2.8).

 

Figura 2.8: DB2 Data Warehouse Edition Design Studio

 

Data Mining

Las empresas suelen generar grandes cantidades de información sobre sus procesos productivos, desempeño operacional, mercados y clientes. Pero el éxito de los negocios depende por lo general de la habilidad para ver nuevas tendencias o cambios en las tendencias.

Las aplicaciones de Data Mining pueden identificar tendencias y comportamientos, no sólo para extraer información, sino también para descubrir las relaciones en bases de datos que pueden identificar comportamientos que no son muy evidentes (ver fig. 2.9).

DB2 UDB posibilita el análisis orientado al descubrimiento de información escondida en los datos, realizando modelización predictiva, segmentación de la base de datos, análisis de vínculos, o detección de desviaciones.

 

 

Figura 2.9: Data Mining

 

      Incluye las siguientes técnicas:

  • Clustering (segmentación ).
  • Clasificación.
  • Predicción.
  • Descubrimiento Asociativo.
  • Descubrimiento Secuencial de Patrones.
  • Descubrimiento Secuencias Temporales.
     

     Todas las técnicas mencionadas permiten realizar:

  • Segmentación de Clientes.
  • Detección de Fraudes.
  • Retención de Clientes.
  • Ventas Cruzadas.
  • etc.