Las bases de datos son fundamentales para la obtención de información y apoyo al descubrimiento del conocimiento, siendo para las empresas uno de sus activos más valiosos [1], ya que a través de la organización y visualización de ellos se pueden tomar decisiones más acertadas. Los datos, participan en los niveles operativos, tácticos y estratégicos [2], donde las herramientas tienen mayores grados de sofisticación respectivamente. Ese grado de sofisticación hace referencia a los esfuerzos de ingeniería que se aplican en cada uno de los niveles, esto quiere decir que a medida que se va escalando en la pirámide organizacional se requiere  más ingeniería respaldando y apoyando a los procesos.  En ese sentido, tanto las bases de datos y los sistemas gestores juegan un papel protagónico, donde dependiendo del contexto conformado por la consistencia, disponibilidad y tolerancia a partición (Teorema CAP) [3] se configuren tecnologías propicias para manejar el volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos (Las 5 V del Big Data) [4]. Por lo tanto, actualmente los objetivos científicos se enfocan en cumplir de la mejor manera con el teorema CAP, para dotar a los clústeres manejadores de bases de datos de cinco sustantivos denominadas las 5 v del Big Data, y a ese conjunto de datos diversos y sus clústeres manejadores de bases de datos a lo que en este curso se les denominará “bases de datos avanzadas”.


   

[1]           «INFORMACIÓN Activo valioso para las empresas», Visión Industrial, 13 de marzo de 2014. https://visionindustrial.com.mx/industria/desarrollo-industrial-3020/informacion-activo-valioso-para-las-empresas (accedido 11 de abril de 2022).

[2]           «3 niveles de gestión empresarial: estratégico, táctico y operativo», APD España, 28 de noviembre de 2019. https://www.apd.es/niveles-gestion-empresarial/ (accedido 11 de abril de 2022).

[3]           «Perspectives on the CAP Theorem | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore». https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6122006 (accedido 11 de abril de 2022).

[4]           C. Juan, «¿Cuáles son las 5 V’s del Big Data?», Think. Innov., nov. 2016, Accedido: 11 de abril de 2022. [En línea]. Disponible en: https://www.iebschool.com/blog/5-vs-del-big-data

 

 



La ingeniería de software es la aplicación de un enfoque sistemático, disciplinado y cuantificable al desarrollo, operación y mantenimiento de software; esto es, la aplicación de ingeniería al software (IEEE, 2004). 

En la ingeniería de software se integra el conocimiento teórico y práctico que se requiere para realizar de forma exitosa cualquier proyecto de producción de software. El proyecto de producción de software se realiza con la guía del proceso que se fundamenta en métodos y modelos de ingeniería de software. 

En el programa académico Maestría en Ingeniería de Sistemas y Computación y específicamente en el módulo Procesos y Metodologías de Ingeniería de Software, se profundiza en el estudio de los mecanismos para definir, aplicar y mejorar el proceso software de una organización. Se espera que a partir de este estudio se identifiquen oportunidades de investigación cuyos resultados permitan formular soluciones a problemas en contextos académicos e industriales.

Para ello, en este módulo, inicialmente se estudia el cuerpo del conocimiento de la ingeniería de software como fundamento teórico que rige la disciplina. Más adelante, se abordan el proceso, los modelos y los métodos de ingeniería de software que guían la producción de software de alta calidad. Finalmente, se trata la esencia de la ingeniería de software como mecanismo para la definición, aplicación y mejora del proceso software en contextos industriales. 

Al terminar este módulo, el estudiante adquiere el conocimiento teórico y práctico para definir, aplicar y mejorar el proceso software de una organización. Además, al finalizar el módulo, el estudiante puede identificar oportunidades para desarrollar trabajos de investigación que permitan mejorar procesos software en las organizaciones.

Con el paso del tiempo, el uso de tecnologías emergentes para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados, estáticos y dinámicos), diferentes al modelo relacional, se ha incrementado en gran medida debido a que ofrecen mejor desempeño y flexibilidad en aplicaciones de alcance global. De ahí que, es importante conocer cómo estas tecnologías de bases de datos implementan conceptos fundamentales como modelo de datos, consistencia, seguridad y privacidad de los datos, así como también si cumplen con las propiedades ACID (Atomicity, Consistency, Isolation and Durability) o con el teorema CAP (Consistency, Availability and Partition).


Con el paso del tiempo, el uso de tecnologías emergentes para el almacenamiento de grandes volúmenes de datos (estructurados, semiestructurados, no estructurados y heterogéneos), diferentes al modelo relacional, se ha incrementado en gran medida debido a que ofrecen mejor desempeño y flexibilidad en aplicaciones de alcance global. De ahí que, es importante conocer cómo estas tecnologías de bases de datos implementan conceptos fundamentales como modelo de datos, consistencia, seguridad y privacidad de los datos, así como también si cumplen con las propiedades ACID (Atomicity, Consistency, Isolation and Durability) y con el teorema CAP (Consistency, Availability and Partition).