Tecnología Computacional

Tecnología Computacional

2. Modelamiento de datos
3. Modelo lógico y físico
4. Relaciones entre entidades y relaciones entre tablas
5. Bases de datos
6. El diccionario de datos
7. Diccionario de tablas
8. Redes man – lan – wan
9. Internet
10. Intranet
11. Herramientas Case
12. Páginas Web
13. Conclusión
14. Bibliografía

INTRODUCCION

En un mundo lleno avances y luchas por alcanzar mejoras en nuestra vida diaria, no podemos sentarnos a esperar que lo demás hagan las cosas por nosotros. Por el contrario, debemos animarnos en crear y buscar nuevas alternativas, nuevos proyectos. Como profesional, analista, y aplicando lo aprendido en estos años de estudio, puedo abrirme camino para emprender nuevos desafíos y partiendo con uno de ellos ha sido realizar este trabajo, el que me ha permitido conocer mas a fondo cada uno de los temas que en el abordo.

Averiguar por ejemplo acerca del diseño y programación, lenguajes, bases de datos, nuevas herramientas de programación. Formas y medios de comunicación, redes, internet, intranet, diseño de páginas web, etc…

Para conocer mas en detalle cada uno de los temas de esta monografía, les invito a repasar y rescatar de ellas lo que mas puedan, que pienso, será de gran utilidad no solo para presentar trabajos como este, sino para su vida profesional, tal como lo ha sido para mi.

CAPITULO I

MODELAMIENTO DE DATOS

1.1.- Conceptos Fundamentales.

1.1.1.- Realidades, Modelos y Lenguajes.

La realidad única, concreta y objetiva no puede ser captada como tal. ,aún cuando pudiésemos asumir que esta realidad única existe, cada uno de nosotros la modifica a través del filtro de su percepción. La percepción de cada persona es algo bastante complejo, que está influido, entre otros posibles factores, por el tiempo, espacio y estado de ánimo al momento de realizar la percepción, además del impacto de experiencias previas, factores ambientales, estructura neuronal y el código genético del individuo.

Lo relevante es que para n observadores de un fenómeno, es posible obtener al menos n percepciones distintas (aunque posiblemente no "radicalmente" distintas).

Las herramientas que utilizamos para poder comunicar y plasmar nuestras percepciones de realidades se denominan modelos. Los modelos son representaciones de algún fenómeno o hecho del mundo que nos interese (en el caso de la ingeniería de sistemas interesaría por ejemplo modelar organizaciones, datos o procesos de negocio). Para poder expresar estos modelos es que requerimos de los lenguajes.

Los lenguajes son herramientas creadas por el hombre (u otros seres) con el fin de comunicarse. Son imprescindibles para poder concebir modelos, pues uno expresa a lo más lo que el lenguaje le permite. Además, los lenguajes son los que permiten comunicar los modelos a otros (que comprenden dichos lenguajes), validarlos, discutirlos y ampliar la percepción del otro sobre un mismo fenómeno.

Para una mejor comprensión, consideraremos los siguientes componentes de los lenguajes.

1. La sintaxis: Es el conjunto de símbolos permitidos en el lenguaje. (por ejemplo las letras del abecedario o todas las palabras del idioma español)
2. Una gramática: Son las reglas generadoras del lenguaje. (por ejemplo la gramática del español)
3. La semántica: Es el significado asociado al lenguaje (por ejemplo, el significado de las palabras y su interpretación dentro de un contexto dado).

1.2.- Estrategia general de resolución de problemas.

Para poder abordar un problema, primero hay que definirlo. Esto, que pudiese parecer trivial, no lo es para nada.

Definir un problema significa comprenderlo y modelarlo. Los problemas son realidades susceptibles de ser modeladas de diversas maneras, como se muestra en el siguiente ejemplo, donde distintos involucrados nos dan su visión acerca de los problemas de una organización.

Básicamente, el proceso de resolver un problema consta de cuatro etapas: análisis, diseño, ejecución y control de la solución.

1.2.1.- Análisis del Problema

El análisis del problema involucra capturar el máximo de información referente a este, obtener la visión del mismo por parte de los involucrados y generar un modelo para cada una de estas visiones. Se deben refinar estos modelos hasta obtener una o varias representaciones (modelos) del problema, los que posibilitan su análisis. Estos modelos que describen las visiones del problema son los que posibilitarán que se vislumbre alguna solución.

Se debe modelar tanto el problema como la situación esperada, de modo de poder diseñar la forma de llegar del estado actual al estado objetivo(problema solucionado).

Lo relevante de este punto es que el análisis es una tarea creativa que requiere de capacidades de abstracción y uso de lenguajes que faciliten la tarea de generación de modelos y análisis de los mismos. En el análisis del problema se deben contestar las siguientes preguntas:

¿Cuál es el problema? (¿Cuál es el estado actual considerado insatisfactorio?)

¿En qué forma se consideraría el problema solucionado? (¿Cuál es el estado deseado?)

¿Qué restricciones existen para llegar a esa solución?

1.2.2.- Diseño de la Solución

El diseño de la solución es el proceso por el cual se determina cuales son los pasos a seguir para conseguir pasar desde el estado actual (problema) al estado deseado u objetivo. Muchas veces este proceso de diseño involucra a variados componentes, no sólo de índole informática.

En algunas ocasiones, el modelo del estado objetivo es ya el diseño de la solución, como por ejemplo, en el caso de los sistemas software, el modelo de la situación objetivo se traslapa con la primera versión del diseño.

1.2.3.- Ejecución

En la ejecución, se sigue el plan establecido en el diseño para pasar del estado inicial al estado objetivo (definido en el análisis).

La ejecución del diseño es en muchos casos la construcción en un lenguaje de programación u otra herramienta de implementación computacional de lo diseñado en la etapa previa.

1.2.4.- Control

En esta etapa, se verifica y valida lo ejecutado.

Esto significa que se debe verificar que lo ejecutado corresponde a lo diseñado, y lo diseñado efectivamente permite alcanzar el estado objetivo definido en el análisis. La validación consiste en responder si esta es LA solución.

1.3.- Dimensiones de un sistema basado en software.

El software es otro modelo de la realidad, definido en lenguajes particulares que incluyen códigos de programa, documentación, manuales de usuario, procedimientos administrativos, bases de datos, entre otros. El software no se produce en el sentido clásico, más bien, se desarrolla.

"…esta basado en un reconocimiento del hecho que,…, cualquier programa es un modelo de un modelo dentro de una teoría de modelos para una abstracción de alguna porción del mundo o de algún universo de discurso." Meir Lehmann, Proceeding of the IEEE Vol. 68 No. 9 Sept. 1980.

Podemos distinguir en un software tres dimensiones, o formas de verlo:

Con respecto al tipo de componente:

Interfaz: La interfaz es aquella componente del software que permite que un usuario interactúe con él. A través de este componente un software recibe las entradas del usuario y le entrega las respuestas.

Lógica de procesamiento: Este componente es aquel que se preocupa de relacionar las entradas que le llegan a través de la interfaz con el repositorio, generando los resultados que el usuario espera.

Repositorio: Este componente alberga a todos aquellos componentes que el software utiliza y almacena incluso después de ejecutarse (el repositorio es persistente en el tiempo). En este componente reside información que es persistente y que puede ser compartida con otros componentes de lógica de procesamiento.

Con respecto al nivel de abstracción:

Conceptual: En este nivel de abstracción nos estamos enfrentando a una representación (modelo) muy cercana a la realidad a modelar, de manera independiente de la plataforma de implementación computacional. De alguna manera, es en este nivel donde deberían encontrarse los modelos que se realicen en la etapa de análisis.

Lógico: Este nivel de abstracción se centra en los aspectos centrales del sistema, pero con una visión más cerca de la implementación en una plataforma definida (puede ser "un tipo de" plataformas). Los modelos generados en la etapa de diseño deberían encontrarse mayoritariamente en este nivel de abstracción.

Físico: En este nivel la abstracción ya es mínima. Estamos ante representaciones directas de la implementación de los sistemas. Modelos de nivel físico deberían documentar la etapa de ejecución.

Con respecto al tipo de modelamiento:

Estático: El componente estático de un sistema software lo constituye la definición de todas sus estructuras, las cuales podrán tomar distintos valores.

Dinámico: El componente dinámico de un software lo constituye su comportamiento, es decir, la definición de respuestas (cambios de estado) a ciertos estímulos (eventos).

Funcional: El componente funcional es aquel que define las transformaciones de las entradas, objetos del repositorio, eventos, etc., en respuestas o salidas del sistema software. Esta componente es aquella que realiza las transformaciones.

Estas tres dimensiones se entrecruzan y conforman una matriz de 3x3x3, en cuyas celdas podemos encontrar distintos lenguajes que apoyan el modelamiento de dicha dimensión.

Para cada una de estas celdas pueden existir uno o más lenguajes adecuados para modelar realidades vistas bajo el prisma de las tres dimensiones consideradas.

Es aparente que una interpretación del mundo es necesaria, la que debe ser suficientemente abstracta para que no sea afectada por la dinámica del mundo (los pequeños cambios), y debe ser suficientemente robusta para poder representar como los datos y el mundo se relacionan. Una herramienta como esta es llamada modelo de datos, el cual permite representar en forma más o menos razonable alguna realidad. El modelo de datos permite realizar abstracciones del mundo, permitiendo centrarse en los aspectos macros, sin preocuparse de las particularidades; así nuestra preocupación se centra en generar un esquema de representación, y no en los valores de los datos.

Los modelos de datos nos permiten capturar parcialmente el mundo, ya que es improbable generar un modelo que lo capture totalmente.

Sin embargo, se puede tener un conocimiento relativamente completo de la parte del mundo que nos interesa. Así, un modelo captura la cantidad de conocimiento tal que cumpla con los requerimientos que nos hemos impuesto previamente.

DATO: la siguiente tupla: <nombre del objeto, propiedad del objeto, valor, tiempo>

Esta definición es correcta, ya que cada vez que se describe un fenómeno, éste se refiere a un objeto (nombre del objeto) y ciertas características (propiedades del objeto) el cual tiene un valor en un momento determinado (tiempo).

• Ejemplo. El precio del pan es $460 .

nombre: precio del pan

propiedades : (unidad, $), entero no negativo.

valor: 460

tiempo: hoy

En general, el modelar un objeto no se considera el tiempo, sino que éste se considera implícito en la semántica de él.

• Ejemplo. Consideremos el caso de una matriz:

nombre: matriz_coeficiente

propiedades: +, -, *, a[i,j] Î R

valor : [1 2]

[3 4]

ESQUEMA

Para una aplicación particular de un modelo de datos, el modelamiento de la realidad se llama esquema.

Un esquema es una definición genérica que identifica categorías (ejemplo: libro, autor, etc.), sus propiedades (nombre, título) y sus relaciones (escrito).

Por ejemplo, un modelo de datos simple es una archivo (tabla). Aplicando este modelo a una situación particular se puede tener el siguiente esquema:

– Persona (Nombre, Edad, Dirección), donde Persona es el nombre genérico de una entidad, y Nombre, Edad y Dirección son nombres genéricos para los atributos.

Un modelo de datos define las reglas por las cuales los datos son estructurados. Esta estructuración, sin embargo, no da una interpretación completa acerca del significado de los datos y la forma en que serán usados. Las operaciones que se permiten efectuar a los datos deben ser definidos.

• Ejemplo. Una lista puede ser tratada como pila o fila, dependiendo de las operaciones que se permitan sobre ella.

Generalmente las operaciones están relacionadas con la estructura de los datos y tienen validez en el contexto en que fueron definidos.

BASE DE DATOS

Una colección de datos estructurados en una forma particular, según un esquema particular, se denomina base de datos.

Todo modelo de datos debe poder capturar las propiedades estáticas y dinámicas de una realidad.

Las propiedades estáticas corresponden a lo que es relativamente invariante en el tiempo, son siempre verdadero y no cambia en el tiempo.

• Ejemplo. Que los precios se midan en $ es relativamente invariante.

Las propiedades dinámicas corresponden a la naturaleza evolutiva del mundo. Por esto, para todo modelo debe ser posible capturar los dos tipos de propiedades.