Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data

Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la
metodología Kimball.
Anteproyecto de Trabajo de Grado
Alexander Ortiz Rosada
Oscar Eduardo Rendón Sotelo
Director: MSc. Martha Eliana Mendoza Becerra
Universidad del Cauca
Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones
Departamento de Sistemas
Gestión de la Información – DW
Popayán, Julio de 2008
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
TABLA DE CONTENIDO
1. PRESENTACION DEL DIRECTOR...........................................................................................................1
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.....................................................................................................2
2.1DEFINICION.........................................................................................................2
2.2MARCO TEORICO..................................................................................................3
2.2.1 HERRAMIENTAS CASE.......................................................................................3
1.2.2DATA WAREHOUSE............................................................................................5
1.2.3METODOLOGIA KIMBALL (Metodología BDL)..........................................................6
2.3ANTECEDENTES....................................................................................................9
2.4JUSTIFICACION...................................................................................................11
3. OBJETIVOS.................................................................................................................................................13
3.1OBJETIVO GENERAL....................................................................................................13
3.2OBJETIVOS ESPECÍFICOS...............................................................................................13
4. ACTIVIDADES Y CRONOGRAMA.........................................................................................................14
4.1METODOLOGÍA DE TRABAJO.................................................................................14
4.2CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES...........................................................................15
5. RECURSOS, PRESUPUESTO Y FUENTES DE FINANCIACIÓN......................................................15
5.1RECURSOS REQUERIDOS................................................................................................15
5.2DEFINICIÓN DE FUENTES DE FINANCIACIÓN...........................................................................16
6. CONDICIONES DE ENTREGA................................................................................................................17
7. CONTENIDO DEL DOCUMENTO FINAL.............................................................................................17
8. REFERENCIAS............................................................................................................................................18
2
1. PRESENTACION DEL DIRECTOR
La Universidad del Cauca con su grupo de Investigación y Desarrollo en Tecnologías de
la Información (GTI), ha venido desarrollando varios proyectos alrededor de áreas de
conocimiento como son: Bodegas de Datos (DW, por sus siglas en inglés), Procesamiento
Analítico On-Line (OLAP) y Minería de datos (DM), que son elementos tecnológicos
indispensables en los Sistemas de Soporte a la Toma de Decisiones (DSS), y que se han
constituido en áreas de investigación importantes para los grupos académicos e
investigativos de Ciencias de la Computación a nivel mundial.
Una de las limitantes a las que se han enfrentando las empresas Colombianas (que en su
gran mayoría son MyPiMes) al tratar de incorporar proyectos de DW como soporte a la
toma de decisiones, reside en la naturaleza propietaria de las herramientas que
actualmente son utilizadas para asistir las metodologías utilizadas para la planeación,
diseño y construcción de un DW, ya que la adquisición de estas herramientas resulta muy
costosa para la capacidades financieras de dichas empresas.
Por lo tanto este trabajo de grado pretende desarrollar una herramienta CASE que guíe el
equipo de desarrollo de un proyecto de DW, por medio de una metodología (Ciclo de vida
propuesto por Kimball) que facilite al usuario el seguimiento de las actividades, la
documentación del proceso, la interacción con un grupo de trabajo y el manejo de un
repositorio central para los documentos.
Además con el desarrollo de este trabajo se aprovechara y aplicara la experiencia que el
GTI tiene en el desarrollo proyectos de DW, lo cual además de impactar en el largo plazo
las empresas de la región y a nivel Nacional, ayudará a fortalecer el conocimiento en
estas áreas del GTI.
El desarrollo del presente trabajo de grado titulado “Herramienta CASE para el soporte de
proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball”, será realizado por los
siguientes estudiantes del programa de Ingeniería de Sistemas: Alexander Ortiz Rosada y
Oscar Eduardo Rendón Sotelo.
MSc. Martha Eliana Mendoza
Director(a) del Proyecto
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
2. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.
2.1 DEFINICION.
Las Bodegas de Datos o DW por sus siglas en inglés (DW), el Procesamiento
Analítico On-Line (OLAP) [Imh03] y la Minería de Datos (DM), son elementos
tecnológicos indispensables en los procesos para el soporte a la toma de decisiones, y
se han constituido en una línea de investigación de importante interés en el área de
Ciencias de la Computación a nivel mundial.
La Universidad del Cauca, no ha sido ajena a las tendencias que, en este sentido
orientan las investigaciones sobre el manejo y la gestión de los datos. Es así, que en
los últimos años diversos proyectos se han llevado a cabo en nuestra facultad,
explorando temáticas relacionadas con las áreas mencionadas anteriormente. En este
sentido, se quiere continuar explorando en investigaciones encaminadas a explotar las
ventajas que ofrecen estas tecnologías, comprobadas y establecidas globalmente
para el manejo de los datos.
Es bien conocido por la comunidad involucrada en el área de desarrollo de DW, que
una de las principales causas del fracaso en proyectos de esta clase, reside en la
ausencia del uso de herramientas CASE que soporten y faciliten dicho desarrollo, y
aunque la aceptación que ha logrado esta tecnología a nivel comercial en compañías
con grandes flujos de datos ha hecho que existan en la actualidad varias herramientas
de software propietario de esta naturaleza, aun no se cuenta en el entorno local con
una herramienta CASE asequible y consolidada que soporte cada fase del ciclo de
vida de Las DW’s. [Kel97].
Una de las limitantes en el entorno de desarrollo de proyectos de DW, reside en la
naturaleza propietaria de las herramientas que actualmente son utilizadas para asistir
las metodologías utilizadas para la planeación, diseño y construcción de un DW, ya
que debido a la inmensa importancia que ha cobrado el manejo de los datos en las
organizaciones, dichas herramientas resultan elevadamente costosas y constituyen un
importante nicho de negocios. Un ejemplo de este tipo de herramientas es Visible
Advantage Data Warehouse Edition [Vis01] reconocida herramienta que soporta los
procesos de Business Intelligence o BI por sus siglas en ingles (BI) en importantes
organizaciones como MTI Lincon Lab, NASA’s Kennedy Space Center, entre otras.
Por otro lado, se han encontrado ciertas carencias y debilidades en cuanto a la
utilización de estas herramientas, lo cual suscita la motivación para formular el
presente proyecto. Entre estos inconvenientes se distinguen [Pow07]:
•
(Acceso) La mayoría de las herramientas ofrecen funcionalidad limitada si no
se cuenta con una licencia, que comúnmente tiene un precio que difícilmente
podrían cubrir las empresas de desarrollo Colombianas, como lo muestra el
estudio "Tecnología, oportunidad de crecimiento para las Pymes en Colombia",
realizada por Cisco y ACOPI [Del07].
•
(Metodología) Las herramientas no convergen en el seguimiento de una
metodología estándar para proyectos que requieren la construcción de un DW,
por el contrario, y en su mayoría, cada herramienta proporciona una
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Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
metodología propia o en su defecto un compendio de varias metodologías y
estrategias de diseño, lo cual puede ocasionar inconvenientes para
desarrolladores que no tengan la experiencia necesaria para abordar proyectos
desde este enfoque. De igual manera no se tienen demasiadas referencias a
herramientas que faciliten la aplicación de una metodología que encapsule de
forma integral tareas, fases y procesos asociados al desarrollo en su totalidad
del ciclo de vida para proyectos DW.
•
(Documentación) En las etapas iniciales de un ciclo de vida propio del
desarrollo de un DW, existen varias tareas como son, análisis de
requerimientos, entendimiento del negocio, definición de los objetivos, entre
otros, que resultan poco automatizables [Per01]. Ya que las estrategias
utilizadas para abordar tales procesos podrían incluir entrevistas, reuniones, y
documentos que establezcan planes consensuados entre el cliente y el
diseñador, centrados a la definición del alcance y los objetivos del proyecto,
estos documentos por lo general cambian continuamente durante la ejecución.
Una herramienta CASE debería entonces incluir un repositorio capaz de
gestionar dinámicamente estos eventuales cambios.
•
(Equipos de trabajo) El trabajo en equipo para desarrollo en proyectos de DW,
se puede ver afectado ya que la gran mayoría de las herramientas existentes
soportan flujos de trabajo para un solo usuario por proyecto, siendo esto un
problema para proyectos de gran magnitud.
Por lo tanto este proyecto está encaminado a la consecución de una herramienta
CASE de alto nivel que guíe al equipo de desarrollo de un proyecto de DW, a
través de todas las fases del ciclo de vida de un DW, siguiendo una metodología
apropiada. Es necesario entonces, que la herramienta facilite al usuario el
seguimiento de la metodología, la documentación del proceso, la interacción con
un grupo de trabajo y el manejo de un repositorio central para los documentos, que
permita administrar dinámicamente estas tareas proporcionando una interfaz en
español. Es importante resaltar que esta herramienta no busca asistir etapas de
diseño y construcción de una bodega a nivel de esquemas, modelos, y generación
de código SQL, dado que no se busca competir con herramientas establecidas en
el mercado que ya cumplen con estas tareas, el propósito entonces es, asistir a un
equipo de trabajo en las tareas de alto nivel que conlleva el ciclo de vida y la
metodología que se han escogido para tal fin. En este sentido, este proyecto
identificará el conjunto de patrones necesarios para la construcción de una
Herramienta CASE de alto nivel, que soporten el seguimiento de una metodología,
en este caso, la metodología Kimball.
2.2 MARCO TEORICO.
2.2.1 HERRAMIENTAS CASE.
Las áreas de informática que no utilizan metodologías de desarrollo soportada por
herramientas CASE, podrían compararse a empresas constructoras cuyos métodos
de construcción se redujesen a la experiencia de sus operarios y cuyas herramientas
constructivas fueran los tradicionales picos, palas, carretillas, etc. aunque sus
equipos humanos estuvieran integrados por excelentes jefes de obra y oficiales de
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Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
albañilería, sus "métodos y técnicas artesanales" les impedirían abordar
competitivamente cualquier proyecto de construcción actual, con independencia de
que el mismo se llevase a cabo con los más modernos materiales.[Ced08]
El concepto de CASE es utilizado con mucha frecuencia en el ámbito de los sistemas
de información para referirse a la ingeniería de sistemas asistida por computador o la
ingeniería de software asistida por computador, entre las múltiples definiciones para
CASE, resaltaremos la sugerida por Logge Terry [Ter90], quien define el concepto
CASE como:
“Herramientas individuales para ayudar al desarrollador de software o administrador
de proyecto durante una o más fases del desarrollo de software (o mantenimiento).”
Componentes de una Herramienta CASE [Ken05]:
De una forma esquemática podemos decir que una herramienta CASE se compone
de los siguientes elementos:
•
Repositorio: (diccionario) donde se almacenan los elementos definidos o creados
por la herramienta, y cuya gestión se realiza mediante el apoyo de un Sistema de
Gestión de Base de Datos (SGBD) o de un sistema de gestión de ficheros.
• Meta modelo: (no siempre visible), que constituye el marco para la definición de
las técnicas y metodologías soportadas por la herramienta.
• Generador de documentación: El módulo generador de la documentación ofrece
a la herramienta CASE la construcción de documentos relacionados con las
especificaciones que se tienen contenidas en el repositorio central y que sean
necesitadas en el transcurso del proyecto [Inei06].
• Carga o descarga de datos: son facilidades que permiten cargar el repertorio de
la herramienta CASE con datos provenientes de otros sistemas, o bien generar a
partir de la propia herramienta esquemas de base de datos, programas, etc. que
pueden, a su vez, alimentar otros sistemas. Este elemento proporciona así un medio
de comunicación con otras herramientas.
• Comprobación de errores: Facilidades que permiten llevar a cabo un análisis de
la exactitud, integridad y consistencia de los esquemas generados por la herramienta.
• Interfaz de usuario: Que constará de editores de texto y herramientas de diseño
gráfico que permitan, mediante la utilización de un sistema de ventanas, iconos y
menús, con la ayuda del ratón, definir los diagramas, matrices, etc. que incluyen las
distintas metodologías.
Aunque cabe anotar, que no todas las herramientas CASE contienen en su totalidad
los componentes mencionados anteriormente.
Existen tres tipos de productos CASE de acuerdo a [Alb00]:
•
CASE de alto nivel: Una herramienta CASE de alto nivel o UPPER CASE está
diseñada para soportar los niveles más altos de abstracción de los componentes
software. Son herramientas que, en su mayoría, cubren las primeras fases del ciclo
de vida, se utilizan para la planificación de proyectos, análisis y diseño general del
sistema. Algunos ejemplos son herramientas de ingeniería de requerimientos,
herramientas de diseño, herramientas de modelado y de documentación. Para
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Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
entender de una forma más precisa la definición de una herramienta CASE de alto
nivel, es necesario mencionar las tareas que no son propias de este contexto; una
herramienta de alto nivel NO está diseñada para asistir procesos de: compilación,
depuración, generación y control de código y pruebas de unidad. [Opf06]
•
CASE de bajo nivel: Son productos basados en el uso de la propia maquina a la
que se destina la aplicación y están orientados a: generación de bases de datos,
generación de programas, soporte de pruebas. Al estar asociados a una plataforma
definida ofrecen mejor capacidad de elección.
• CASE integrado: Comprende todos los elementos de CASE superior e inferior, y,
por lo tanto debería cubrir todas las fases del ciclo de vida de forma totalmente
compatible y coherente.
1.2.2
DATA WAREHOUSE.
Según Ralph Kimball, [Kim96] un DW se define como "una copia de las transacciones
de datos específicamente estructurada para la consulta y el análisis". También fue
Kimball quien determinó que un DW no era más que: "la unión de todos los Data
Marts de una entidad". Defiende por tanto una metodología ascendente (bottom-up) a
la hora de diseñar un DW.
La arquitectura básica de DW (Ver figura 1) debe incluir herramientas para la
extracción de datos desde múltiples fuentes operacionales como son bases de datos
operacionales, recursos externos, hojas de cálculo, reportes, archivos planos, etc.
Dichas herramientas deben soportar el proceso de Extracción, Transformación y
Carga o proceso ETL por sus siglas en inglés, es decir, Extracción, Transformación y
Carga de los datos desde sus fuentes, además de la integración de los datos en la
bodega y actualizaciones periódicas en la bodega que reflejen la actividad de los
datos en las fuentes. Además de la DW principal deberían existir varios DataMarts
correspondientes a las diferentes divisiones corporativas o áreas de negocio de la
organización, La DW principal contiene los metadatos y metamodelos que describen
la estructura interna y la organización de los datos, además de algunos datos
derivados generales, los datos derivados provienen de los datos primitivos de la
carga de datos después de aplicarles alguna transformación; Los DataMarts
contienen los datos derivados exclusivos de cada departamento o área
organizacional y son administrados y monitoreados por uno o varios servidores de
Warehouse, los cuales proporcionan las vistas multidimensionales del modelo a
diferentes servidores OLAP, los cuales proveen el soporte a diferentes herramientas
de usuario final, como son herramientas de consulta, análisis, reporte y minería de
datos. Por último, debe existir un repositorio para almacenar los metadatos y también
herramientas para monitorear y administrar el sistema de DW.
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Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
Fig.1 Arquitectura de un DW. (Adaptado de [Sur01])
1.2.3
METODOLOGIA KIMBALL (Metodología BDL).
El marco presentado por Ralph Kimball con el nombre de Business Dimensional
Lifecycle (BDL) ilustra las diferentes etapas por las que debe pasar todo proceso de
Data Warehousing. Este enfoque de implementación de DW es ilustrado en figura 2.
Este diagrama ilustra la secuencialidad de tareas de alto nivel requeridas para el
efectivo diseño, desarrollo e implementación de DW’s. El diagrama muestra una vista
general del mapa de ruta de un proyecto en el cual cada rectángulo es una etapa que
nos indica dónde estamos ubicados, que etapas hemos realizado y hacia dónde
debemos dirigirnos. [Mic05]
Fig. 2. Business Dimensional Lifecycle propuesto por Ralph Kimball.
(Adaptado de [Kim96])
Es importante aclarar, que el BDL no intenta reflejar un proyecto en término de
tiempos y plazos. Como se puede notar, cada rectángulo del diagrama tiene el mismo
ancho, con la excepción del gerenciamiento del proyecto. La experiencia en
proyectos de Data Warehousing sostiene que la magnitud de recursos y tiempo
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Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
requerido para cada rectángulo del ciclo de vida no es igual. El BDL se focaliza en la
secuencialidad y la concurrencia y no en tiempos y plazos.
Cada etapa del ciclo de vida de la figura 2 se describe a continuación [Mic05]:
•
Planificación del Proyecto.
La planificación busca identificar la definición y el alcance del proyecto de DW,
incluyendo justificaciones del negocio y evaluaciones de factibilidad.
La planificación del proyecto se focaliza sobre recursos, perfiles, tareas,
duraciones y secuencialidad. El plan de proyecto resultante identifica todas las
tareas asociadas con el BDL e identifica las partes involucradas.
•
Definición de los Requerimientos del Negocio.
Según la perspectiva de Kimball [Kim98], los requerimientos del negocio se
posicionan en el centro del “universo del DW”. Como destaca siempre el autor, los
requerimientos del negocio deben determinar el alcance del DW (qué datos debe
contener, cómo debe estar organizado, cada cuánto debe actualizarse, quiénes y
desde dónde accederán, etc.).
•
Modelado Dimensional.
Diseñar los modelos de datos para soportar estos análisis requiere un enfoque
diferente al usado en los sistemas operacionales. Básicamente se comienza con
una matriz donde se determina la dimensionalidad de cada indicador y luego se
especifican los diferentes grados de detalle (atributos) dentro de cada concepto del
negocio (dimensión), como así también la granularidad de cada indicador (variable
o métrica) y las diferentes jerarquías que dan forma al modelo dimensional del
negocio (BDM) o mapa dimensional.
•
Diseño Físico
El diseño físico de las base de datos se focaliza sobre la selección de las
estructuras necesarias para soportar el diseño lógico. Algunos de los elementos
principales de este proceso son la definición de convenciones estándares de
nombres y características específicas del ambiente de la base de datos.
•
Diseño y Desarrollo de Presentación de Datos.
Esta etapa es típicamente la más subestimada de las tareas en un proyecto de
DW. Las principales subetapas de esta zona del ciclo de vida son: la extracción, la
transformación y la carga (proceso ETL). Se definen como procesos de extracción
a aquellos requeridos para obtener los datos que permitirán efectuar la carga del
Modelo Físico acordado. Así mismo, se definen como procesos de transformación
los procesos para convertir o recodificar los datos fuente a fin poder efectuar la
carga efectiva del Modelo Físico. Por otra parte, los procesos de carga de datos
son los procesos requeridos para poblar el DW.
•
Diseño de la Arquitectura Técnica.
Los ambientes de Data Warehousing requieren la integración de numerosas
tecnologías. Se debe tener en cuenta tres factores: los requerimientos del negocio,
los actuales ambientes técnicos y las directrices técnicas estratégicas futuras
planificadas para de esta forma poder establecer el diseño de la arquitectura
técnica del ambiente de Data Warehousing.
7
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
•
Selección de Productos e Instalación.
Utilizando el diseño de arquitectura técnica como marco, es necesario evaluar y
seleccionar componentes específicos de la arquitectura como ser la plataforma de
hardware, el motor de base de datos, la herramienta de ETL o el desarrollo
pertinente, herramientas de acceso, etc. Una vez evaluados y seleccionados los
componentes determinados se procede con la instalación y prueba de los mismos
en un ambiente integrado de data Warehousing.
•
Especificación de Aplicaciones para Usuarios Finales.
No todos los usuarios del DW necesitan el mismo nivel de análisis. Es por ello que
en esta etapa se identifican los diferentes roles o perfiles de usuarios para
determinar los diferentes tipos de aplicaciones necesarias en base al alcance de
los diferentes perfiles (gerencial, analista del negocio, vendedor, etc.)
•
Desarrollo de Aplicaciones para Usuarios Finales.
Una vez que se ha cumplido con todos los pasos de la especificación y se tiene la
posibilidad de trabajar con algunos datos de prueba, comienza el desarrollo de la
aplicación [Kim98]: Selección de un enfoque de implementación, Desarrollo de la
aplicación y Prueba y verificación de datos.
•
Implementación.
La implementación representa la convergencia de la tecnología, los datos y las
aplicaciones de usuarios finales accesible desde el escritorio del usuario del
negocio. Hay varios factores extras que aseguran el correcto funcionamiento de
todas estas piezas, entre ellos se encuentran la capacitación, el soporte técnico, la
comunicación, las estrategias de feedback. Todas estas tareas deben ser tenidas
en cuenta antes de que cualquier usuario pueda tener acceso al DW.
•
Mantenimiento y crecimiento.
Data Warehousing es un proceso (de etapas bien definidas, con comienzo y fin,
pero de naturaleza espiral) pues acompaña a la evolución de la organización
durante toda su historia. Se necesita continuar con los relevamientos de forma
constante para poder seguir la evolución de las metas por conseguir. Según afirma
Kimball [Kim98], “si se ha utilizado el BDL el DW está preparado para evolucionar
y crecer”.
•
Gerenciamiento del Proyecto
El gerenciamiento del proyecto asegura que las actividades del BDL se lleven en
forma clara y sincronizada. Como lo indica el diagrama, el gerenciamiento
acompaña todo el ciclo de vida. Entre sus actividades principales se encuentra el
monitoreo del estado del proyecto y la comunicación entre los requerimientos del
negocio y las restricciones de información para poder manejar correctamente las
expectativas en ambos sentidos.
Es importante presentar la estructura de la DW para el usuario final a través de un
modelo comprensible. Existen dos modelos dominantes utilizados actualmente en Las
DW’s: el modelo relacional y el modelo dimensional (conocido como "esquema
estrella"); Este último, diseñado por Ralph Kimball, cumple con los tres requisitos para
la comprensión de los modelos de datos citados por McGee [McG76]. Es decir, cuenta
con importantes características entre las que se incluyen simplicidad, elegancia y fácil
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Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
representación, lo que permite al diseñador de DW una fácil abstracción por medio de
la representación visual, las estructuras que el modelo utiliza y la robustez del mismo.
2.3ANTECEDENTES.
Aunque en general, existen diversas herramientas CASE destinadas a apoyar
procesos de DW, la mayoría de estas son herramientas CASE de bajo nivel que se
enfocan en soportar tareas de diseño y construcción del DW, además de ser de
naturaleza propietaria. Sin embargo, no se encontraron herramientas que realicen el
seguimiento detallado de una metodología específica, reconocida y de libre acceso. A
continuación se describen tres de los antecedentes de herramientas CASE más
importantes que se encontraron, aunque solo soporten una parte de las etapas de
una metodología del desarrollo de proyectos DW:
•
Diseño Lógico de
Multidimensionales [Per01].
DW’s
a
partir
de
Esquemas
Conceptuales
Este proyecto, correspondiente a la línea de investigación en DW llevado a cabo por
el grupo CSI - Instituto de Computación - Fac. Ingeniería - UDELAR. Montevideo,
Uruguay. Se ocupa de algunos problemas de diseño lógico de un DW.
Concretamente se propone un proceso de diseño para generar el esquema lógico
relacional del DW a partir de un esquema conceptual multidimensional y una base de
datos fuente integrada. La generación toma lugar aplicando transformaciones de
esquemas al esquema relacional de la base de datos fuente. Se propone un algoritmo
que determina qué transformaciones se deben aplicar, basadas en un conjunto de
reglas de diseño. En la evaluación de las reglas intervienen el esquema conceptual,
la base de datos fuente, correspondencias entre ellos y estrategias de diseño que
indican restricciones de performance y almacenamiento.
El trabajo incluye el prototipo de una herramienta CASE que asiste al diseñador en la
construcción de un DW relacional a partir de una especificación conceptual, y consta
de dos herramientas principales: una de asistencia en la definición de lineamientos y
otra en la definición de mapeos.
Este antecedente está enfocado en la construcción de una herramienta CASE que
automatiza tareas de definición de lineamientos y mapeos para la construcción de los
esquemas conceptual, lógico y físico de un DW basados en el modelo CMDM
[Car00]. Sin embargo, esta herramienta no contempla el seguimiento bien detallado
de una metodología especifica y se centra en tareas netamente de diseño y
construcción del DW; en contraste la CASE propuesta en este proyecto pretende
asistir tareas como: Análisis de las fuentes de datos, Definición de los requerimientos
del DW, Análisis de las reglas de negocio e identificación de los objetos relevantes
para la toma de decisiones, entre otras.
•
WAND – Herramienta CASE para el diseño basado en las cargas de
trabajo de DataMarts. [Gol02].
Este proyecto presenta las principales características del prototipo de la herramienta
CASE, que se ha diseñado para asistir la metodología de diseño de arquitecturas
9
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
ROLAP para DW propuesta por Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, Ettore Saltarelli
[Gol02]. WanD asiste al diseñador en la construcción de un DataMart, llevando a
cabo el diseño en una forma semi-automática desde las fuentes relacionales
operacionales, y permite definir una carga de trabajo principal en el esquema
conceptual, la adquisición de los datos en su totalidad y construcción del modelo
lógico y físico para el esquema del DataMart. Además de generar las sentencias SQL
para la creación de tablas y de índices.
Esta investigación se centra en la definición de los pasos básicos necesarios para un
correcto diseño de arquitecturas ROLAP. WAND, por sus siglas en Inglés
(WAreHouse INtegrated Designer), es una herramienta CASE que asiste la
implementación de dicha metodología. El modelo conceptual adoptado es el Modelo
De Hechos Dimensionales, (DFM) descrito en [Gol01].
El desarrollo de esta herramienta CASE presenta una propuesta completa para el
proceso de desarrollo de un DW, y se basa en una metodología para el diseño y
especificación del esquema del DW en base a un modelo formal desarrollado por los
autores que es el Modelo Dimensional de Hechos (DFM - Dimensional Fact Model),
este modelo presenta seis fases, que se realizan secuencialmente, a saber: análisis
del sistema de información, especificación de requerimientos, diseño conceptual,
refinamiento de la carga de trabajo y validación del esquema, diseño lógico y diseño
físico, lo que provee un marco definido, claro y formal para la obtención de DW’s que
cumplan con propiedades de calidad importantes desde el punto de vista del
modelado del mismo.
Si bien WAND se basa en la metodología propuesta por sus creadores, la
herramienta no proporciona la asistencia suficiente para cada una de las seis fases
mencionadas, en cambio enfoca la mayor parte de su funcionalidad a la construcción
de modelos lógicos, conceptuales y físicos, así como a la generación de código SQL
para la creación de tablas asociadas al DataMart; La metodología propuesta por
Ralph Kimball considera diversas fases y esfuerzos dedicados a la planeación y
administración del proyecto de DW (definición del proyecto, preparación de la
empresa para un proyecto de DW). Para luego centrar el proyecto a su enfoque, y lo
justifica para recibir el apoyo y presupuesto de desarrollo (desarrollar la justificación
del negocio, planeación del proyecto, desarrollo del plan del proyecto y la
administración del proyecto) y finalmente siguiendo con las demás etapas de
construcción de un DW (análisis de requerimientos, modelamiento dimensional,
diseño técnico de la arquitectura, procesos de extracción, trasformación y carga de
datos (ETL), selección e instalación de los productos, mantenimiento y crecimiento de
un DW) en una forma más detallada y con procesos muy bien definidos, los cuales se
buscan asistir de forma detallada con el desarrollo de este proyecto.
•
Visible Advantage Data Warehouse Edition.
La versión Data Warehouse (DW) de la herramienta CASE Visible Advantage
denominada Visible Advantage Data Warehouse Edition da soporte automatizado a
todas las tareas de Análisis y Diseño de los proyectos Data Warehouse / Data Mart,
desde su concepción de partida incluyendo alcance y beneficios, hasta la creación de
la base de datos en la que reside el Data Warehouse: normalizada, desnormalizada,
esquema en estrella y / o copo de nieve. En los proyectos Data Warehouse, Visible
10
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
Advantage DW automatiza las tareas, y resultados asociados con su ejecución, que se
indican:
•
•
•
•
•
•
Definición de requerimientos, objetivos y directivas de negocio,
Identificación de las necesidades de datos del negocio y del diccionario del
Data Warehouse,
Recuperación automática de las bases de datos diseñadas teniendo en cuenta
distintas fuentes de datos potenciales,
Capacidad de referencias cruzadas para identificar fuentes múltiples de datos
asociadas con cualquier atributo del DW,
Análisis visual de los procesos de transformación que especifican los ficheros
fuentes y destino,
Diseño del Data Warehouse y / o Data Mart.
Es una herramienta propietaria desarrollada por Visible Systems Corporation [Vis04] y
está establecida como una de las herramientas más importantes para el desarrollo de
DW’s a nivel mundial, y define en sí misma una metodología y estructura de trabajo
bajo componentes propios desarrollados por la empresa, que no son de libre acceso
y divulgación.
2.4JUSTIFICACION.
En la actualidad, el mercado mundial aún cuenta con una limitada oferta de
herramientas que soporten desarrollos involucrados con Data Warehouse, incluso las
herramientas existentes centran la mayor parte de su funcionalidad en el desarrollo
de modelos de Business Intelligence [Imh03], autogeneración de código y en fases de
implantación para proyectos de Data Warehouse, apartándose de llevar a cabo el
seguimiento de una metodología aplicada a un ciclo de vida de Data Warehousing,
bajo un concepto que incorpore el soporte para orientar las actividades de los
distintos roles en un equipo de desarrollo. La conformación de un equipo de
desarrollo y de sub grupos organizados por roles (role cluster) permite estructurar a
las personas y sus actividades en la consecución de proyectos exitosos. El modelo de
equipo debe organizarse en equipos pequeños y multidisciplinarios, en los cuales
frecuentemente los miembros comparten responsabilidades teniendo una visión
común del proyecto, estos equipos tienen la habilidad de responder más rápido que
los equipos grandes. Las herramientas existentes, además de no considerar éste
enfoque, resultan extremadamente costosas para ser empleadas a nivel académico y
en PYMES como se puede ver en [Del07]; puesto que en su totalidad o gran mayoría
consisten en software propietario.
Analizado el estudio presentado por [Dav05] se ha encontrado que la utilización de
métodos superiores de representación como el modelo dimensional mejora la
capacidad de comprensión del negocio, aun para usuarios con poca experiencia en
diseño de DW, por esta razón se utilizara en este proyecto el modelo dimensional
para soportar la fase de diseño en la construcción del DW.
La metodología de Bodega de Datos que seguirá la herramienta CASE de alto nivel a
desarrollar es la propuesta por Ralph Kimball [Kim96], dado que esta metodología
además de basarse el modelo dimensional mencionado en [Dav05], cuenta con el
mejor nivel de detalle para cada una de sus etapas, en las cuales utiliza instrumentos
como: formatos, archivos, plantillas, etc. A continuación se presenta la comparación
11
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
de algunas de las metodologías mas importantes de DW expuesta en el artículo “XMETA: A Methodology for DW Design with Metadata Management” [Car02], que
ilustra la diferenciación de las principales características de las metodologías de DW.
Esta diferenciación se presenta en la tabla 1.
Otra de las razones para escoger la metodología propuesta por Kimball, es debido a
que Kimball es considerado como uno de los padres del concepto de DW y es
reconocido por su gran experiencia en el desarrollo de proyectos de Data
Warehousing, como se menciona en [Jua05].
Gardner, S. R.
Estrategia
evolutiva
Miembros de el
equipo del
proyecto
Productos del
proceso de
desarrollo
Si
Equipo
experimentado y
usuario del
negocio
•
•
•
Arqui
tectura de
datos
Proy
ecto de BD
Meta
datos
Kimball, R., Reeves,
L., Ross, M.,
Thornthwaite, W.
Si
Pereira, W. A. L.
Poe, V. Klauer, P.;
Brobst, S
Si
Si
Equipo
experimentado
Equipo inexperto
Equipo
experimentado y
usuarios finales
participando en la
implementación del
equipo
•
Arquitect
ura de datos
•
Arquitect
ura funcional
•
Infraestru
ctura técnica
•
Modelad
o dimensional
•
Proyecto
de BD
•
Aplicació
n de usuario
final
•
Metadato
s
Detallado
“Prueba del
concepto” y
“Arquitectura e
infraestructura”,
antes del despliegue
del DW
Detallado, pero no
integrado a la
metodología
•
•
•
•
•
•
•
Arquitect
ura de datos
Arquitect
ura funcional
Infraestru
ctura técnica
Modelad
o dimensional
Proyecto
de BD
Aplicació
n de usuario final
Metadato
s
•
•
•
•
•
•
Arquitect
ura de datos
Arquitect
ura funcional
Infraestr
uctura técnica
Modelad
o dimensional
Proyecto
de BD
Aplicaci
ón de usuario
final
Nivel de detalle
Proyecto piloto
No muy detallado
No
Muy detallado
"Prueba del
concepto"
(Selección e
instalación del
producto)
Detallado
“Arquitectura e
infraestructura”
(Fase de
experimentación)
Creación y
administración
de metadatos
No muy detallado
Detallado, pero no
integrado a la
metodología
No detallado
Tabla 1. Metodologías DW (Adaptado de [Car02])
Otro aspecto importante que se considera en el desarrollo de este trabajo de grado y
que tiene un componente de innovación, es la realización de un estudio que permita
determinar los patrones de diseño de software necesarios para la construcción de
una herramienta CASE de alto nivel que de soporte al desarrollo de un DW, basados
12
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
en la metodología de Ralph Kimball, ya que no se encontraron trabajos de
investigación que presente patrones de diseños en esta área.
Dado el panorama local en lo referente a la investigación y adopción de las
tecnologías basadas en DW, es necesario centrar esfuerzos en labores de
investigación encaminadas a una apropiación del conocimiento y a una
profundización de conceptos en temáticas que sobre estas tecnologías se viene
incursionando tanto en la Universidad del Cauca como en otras instituciones de
educación superior a nivel Nacional. A nivel investigativo, este proyecto busca
incursionar en una línea de investigación que no ha sido demasiado explorada en la
Universidad, como es la construcción de herramientas CASE de alto nivel, y se busca
con la ejecución del proyecto recopilar experiencia que sirva para desarrollos
similares a futuro; ya que para dar soporte a la metodología planteada se requiere
una herramienta CASE de alto nivel que permita el seguimiento paso a paso de las
tareas planteadas en el ciclo de vida, que ayude a generar y gestionar los principales
productos que sugiere la metodología, y que guíe al usuario presentando ayudas
útiles o sugerencias para cada tarea específica. Para este fin, el proyecto busca
realizar un estudio detallado de la metodología que permita definir las funcionalidades
específicas que debe implementar la herramienta CASE de alto nivel, determinar los
roles del equipo de trabajo necesarios que debe considerar la herramienta y
determinar los Patrones de Diseño necesarios para la construcción de la misma, de
modo que pueda ser adaptable y reutilizable en contextos similares con algunas
variantes en la implementación.
3. OBJETIVOS.
3.1 Objetivo General.
Modelar y desarrollar un prototipo de herramienta CASE de alto nivel1 que de
soporte al desarrollo de DW, basados en la metodología del ciclo de vida del DW
propuesta por Ralph Kimball [Kim96], y asista al equipo de desarrollo2 facilitando la
ejecución de las tareas sugeridas por dicha metodología.
3.2 Objetivos Específicos.
1. Determinar el conjunto de patrones de diseño necesarios para construir la
herramienta CASE de alto nivel1 que de soporte al desarrollo de DW, basados en la
metodología del ciclo de vida del DW propuesta por Ralph Kimball.
2. Modelar la herramienta CASE basada en una arquitectura de software multi-capa,
aplicando los patrones de diseño que se determinarán para el proyecto, apoyados
en el lenguaje unificado UML para la documentación pertinente.
3. Desarrollar un prototipo de herramienta CASE de alto nivel, que ofrezca a los roles
definidos para el equipo de desarrollo de DW, realizar el seguimiento detallado del
1
2
Para una definición de Case de alto nivel referirse al Marco Teórico, Sección Herramientas CASE.
La herramienta CASE de alto nivel Stand Alone ofrecerá el manejo de los roles del equipo de desarrollo
definidos durante el proyecto.
13
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
proceso y mantener organizada y disponible la documentación de cada fase de la
metodología de acuerdo a una guía propuesta por la herramienta.
4. ACTIVIDADES Y CRONOGRAMA.
4.1 METODOLOGÍA DE TRABAJO.
FASE 1
En esta etapa, se realizará una revisión general de las principales características
de la metodología Kimball, con el fin de identificar los artefactos de cada fase del
ciclo de vida que se implementaran en la herramienta CASE de alto nivel. Además
se evaluaran las características de las principales herramientas CASE existentes
para desarrollo de DW. Estas actividades darán pie para la captura de
requerimientos.
FASE 2
La fase 2 involucra tareas orientadas hacia la construcción de la arquitectura del
sistema, el estudio y selección de los patrones de diseño apropiados para la
construcción de la herramienta CASE de alto nivel, de igual forma se estudiarán
las tecnologías de desarrollo y se seleccionará la más adecuada para el desarrollo
del proyecto.
FASE 3
Durante esta fase se seguirá un enfoque incremental e iterativo para el análisis,
diseño y construcción de cada modulo, así como la integración de cada modulo
desarrollado con productos previamente implementados.
FASE 4
A partir de los productos obtenidos en fases previas se realizara la validación de la
arquitectura obtenida; de igual forma se realizaran pruebas de funcionalidad de la
herramienta con un grupo de prueba previamente seleccionado de estudiantes de
la Universidad del Cauca.
FASE 5
En forma paralela al desarrollo de las fases anteriores, se realizara una actividad
permanente de documentación, así como ciertos hitos de divulgación de
resultados; entre ellos la presentación de un artículo en un evento, revista nacional
o internacional, la monografía de grado y sus anexos, y finalmente la sustentación
del proyecto ante los jurados definidos por el Consejo de Facultad FIET.
14
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
4.2 CRONOGRAMA DE ACTIVIDADES.
5. RECURSOS, PRESUPUESTO Y FUENTES DE FINANCIACIÓN
5.1 Recursos requeridos.
RECURSOS HUMANOS
Función
Director
Desarrollador
Desarrollador
Nombre
MSc. Martha Eliana Mendoza Becerra
Alexander Ortiz Rosada
Oscar Eduardo Rendón Sotelo
HARDWARE
Cant.
Descripción
2
Computadores de escritorio para desarrollo (Intel Pentium IV 3.0 Ghz, 1
GB RAM, D.D 80 GB)
1
Impresora
SOFTWARE
Cant.
Descripción
2
Microsoft Office 2007 Professional Edition
1
Microsoft SQL Server 2005 Standard Edition
2
Microsoft Visual Studio 2005 Professional Edition
2
Microsoft Windows XP Professional Edition
OTROS
Descripción
Acceso a Internet de banda ancha
Tinta negra y a color para impresora
Papel para impresión de documentos
Libros y material de documentación
Tabla 2. Descripción de los Recursos requeridos.
15
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
5.2 Definición De Fuentes De Financiación
Nombre del
Recursos
Formación
investigado
Función
Dedicación
Académica
Unicauca Contrapartida
r
Alexander
Estudiante
$ 6.140.400
Ortiz
Ing.
Desarrollador
30 h/s
Rosada
Sistemas
Oscar
Estudiante
Eduardo
$ 6.140.400
Ing.
Desarrollador
30 h/s
Rendón
Sistemas
Sotelo
MSc Martha
Eliana
Ing.
$ 1.228.080
Directora
2 h/s
Mendoza
Sistemas
Becerra
$ 1.228.080
$ 12.280.800
TOTAL
Tabla 3. Descripción de los gastos de personal
Total
$ 6.140.400
$ 6.140.400
$ 1.228.080
$13.508.880
Equipos
Valor unitario
Valor total
2 Computadores de escritorio para desarrollo*
$ 1.250.000
$ 2.500.000
1 Impresora
$ 200.000
$ 200.000
TOTAL
$ 1.450.000
$ 2.750.000
*Valor relacionado con el uso del equipo en este proyecto en relación con su vida útil
Tabla 4. Descripción de los equipos
Software
Microsoft Office 2007 Professional Edition*
Microsoft Visual Studio 2005 Professional Edition*
Microsoft Windows XP Professional Edition*
TOTAL
* MSDN Academic Alliance o Campus Agreement
Tabla 5. Descripción de software
Valor unitario
$0
$0
$0
$0
Valor total
Materiales e insumos
Acceso a Internet de banda ancha
Tinta negra para impresora
Tinta color para impresora
Papel para impresión de documentos
Libros y material de documentación
Valor unitario
$ 16.600
$ 100.000
$ 200.000
$ 20.000
$ 300.000
$ 636.600
Valor total
$ 16.600
$ 100.000
$ 200.000
$ 20.000
$ 300.000
$ 636.600
TOTAL
Tabla 6. Descripción de materiales e insumos
Tabla/Justificación
Recursos
Unicauca
Contrapartida
16
$0
$0
$0
$0
Total
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
Tabla . Gastos de personal.
$ 1.228.080
Tabla . Equipos.
$ 2.750.000
Tabla . Software.
$0
Tabla 6. Materiales e insumos.
$ 636.600
TOTAL
$ 4.614.680
Tabla 7. Resumen costos proyecto
$ 12.280.800
$ 12.280.800
$ 13.508.880
$ 2.750.000
$0
$ 636.600
$ 16.895.480
6. CONDICIONES DE ENTREGA.
Al culminar el presente trabajo se obtendrán los siguientes productos:
• Prototipo de herramienta CASE de alto nivel que da soporte a proyectos de DW en
cada una de sus fases, teniendo como base la metodología propuesta por Ralph
Kimball: Código fuente e instaladores.
• Monografía del trabajo de grado: Este documento describe el proceso seguido en
el desarrollo del proyecto, los problemas que se presentaron, las respectivas
soluciones, los aportes más sobresalientes del proyecto, conclusiones y
recomendaciones para desarrollos futuros. Además en sus anexos se contará
con el manual técnico de desarrollo de la herramienta.
• Artículo: Artículo producto del desarrollo del proyecto enviado a publicación en un
evento/revista nacional o internacional, o en la sitio Web del proyecto.
7. CONTENIDO DEL DOCUMENTO FINAL.
Para el documento final se han establecido de forma preliminar los siguientes
capítulos:
Capítulo I: Introducción. Este capítulo contiene la visión general del proyecto, la
problemática que originó su desarrollo, una descripción general de los resultados.
Capítulo II: Marco teórico. En esta sección se encuentra la base conceptual
necesaria para la elaboración del proyecto. Incluye los conceptos de la metodología
de desarrollo utilizada para el desarrollo de la herramienta, los fundamentos de
CASE, la metodología BDL propuesta por Ralph Kimball.
Capítulo III: Descripción del modelo de soporte y la arquitectura de la herramienta
CASE. Se describe el desarrollo realizado de los diferentes componentes del
prototipo de herramienta CASE desarrollada, además de mencionar los problemas
presentados a lo largo del proyecto las soluciones a los mismos.
Capítulo IV: Descripción general de la herramienta CASE. Se describe un resumen
general de la funcionalidad de la herramienta, sus interfaces, mostrando las
novedades presentadas por la herramienta.
Capítulo V: Conclusiones y recomendaciones. Se presenta un análisis final del
desarrollo del proyecto y las recomendaciones para futuros trabajos.
Capítulo VI: Bibliografía y glosario. Indica la bibliografía utilizada para el desarrollo
del trabajo así como el glosario del mismo.
17
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
Anexos. Contiene información adicional que permite complementar los capítulos
desarrollados en la monografía de trabajo de grado.
8. REFERENCIAS
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(Visitado 2008, Enero 26)
http://www.visible.com/Products/Advantage/datawarehouse_ed.htm
19
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
UNIVERSIDAD DEL CAUCA
FACULTAD DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA Y TELECOMUNICACIONES
ACTA DE ACUERDO SOBRE LA PROPIEDAD INTELECTUAL DEL TRABAJO DE
GRADO
En atención al acuerdo del Honorable Consejo Superior de la Universidad del Cauca,
número 008 del 23 de Febrero de 1999, donde se estipula todo lo concerniente a la
producción intelectual en la institución, los abajo firmantes, reunidos el día ___ del mes de
__________ de _________ en el salón del Consejo de Facultad, acordamos las
siguientes condiciones para el desarrollo y posible usufructo del siguiente proyecto.
Materia del acuerdo: Trabajo de grado para optar el título de Ingeniero en Sistemas.
Título del Trabajo de Grado: Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data
Warehousing basada en la metodología Kimball.
Objetivo del Trabajo de Grado: Modelar y desarrollar un prototipo de herramienta CASE
de alto nivel para dar soporte a proyectos de DW, basada en la metodología BDL
propuesta por Ralph Kimball.
Duración del Trabajo de Grado: 10 meses.
Los participantes del trabajo de grado, los señores estudiantes de pregrado Alexander
Ortiz Rosada, identificado con la cédula de ciudadanía número 10’292.309 de Popayán
(Cauca) y Oscar Eduardo Rendón Sotelo, identificado con la cédula de ciudadanía
número 10’304.420 de Popayán (Cauca), a quienes en adelante se le llamará
"estudiante"; la ingeniera Martha Eliana Mendoza Becerra en calidad de directora del
trabajo de grado, identificado con la cédula de ciudadanía 63.483.237 de BucaramangaSantander, a quien en adelante se le llamará "docente", y la Universidad del Cauca,
representada por el ingeniero Rafael Rengifo Prado identificado con la cédula de
ciudadanía número 10’523.038 de la ciudad de Popayán en su calidad de Decano de la
FIET, manifiestan que:
1.- La idea original del proyecto es del Grupo de I+D en Tecnologías de Información (GTI),
en cabeza de la docente Martha Eliana Mendoza, quien la propuso y presentó al
Departamento de Sistemas, que la aceptó como tema para el proyecto de grado en
referencia.
2.- La idea mencionada fue acogida por el estudiante como trabajo de grado para obtener
el título de Ingeniero de Sistemas, quien la desarrollará bajo la dirección del docente.
3.- El trabajo de grado es financiado por la Universidad y los estudiantes en la naturaleza,
cuantía y porcentajes establecidos en la tabla de presupuesto contenida en el
anteproyecto.
4.- Los derechos intelectuales y morales, corresponden al docente y a los estudiantes.
5.- Los derechos patrimoniales corresponden al docente, a los estudiantes y a la
Universidad del Cauca por partes iguales y continuarán vigentes, aún después de la
desvinculación de alguna de las partes de la Universidad.
6.- El programa de actividades y cronograma del trabajo de grado están estipulados en el
anteproyecto. Todos los participantes en el trabajo de grado estarán vinculados por el
tiempo de ejecución del mismo.
7.- Los participantes se comprometen a cumplir con todas las condiciones de tiempo,
recursos, infraestructura, dirección, asesoría, establecidas en el anteproyecto, a estudiar,
analizar, documentar y hacer acta de cambios aprobados por el Consejo de Facultad,
20
Herramienta CASE para el soporte de proyectos de Data Warehousing basada en la metodología Kimball.
durante el desarrollo del proyecto, los cuales entran a formar parte de las condiciones
generales.
8.- El estudiante se compromete a restituir en efectivo y de manera inmediata a la
Universidad los aportes recibidos y los pagos hechos por la Institución a terceros por
servicios o equipos, si el Consejo de Facultad declara suspendido el proyecto por
incumplimiento del cronograma o de las demás obligaciones contraídas por el estudiante;
y en cualquier caso de suspensión, la obligación de devolver en el estado en que les
fueron proporcionados y de manera inmediata, los equipos de laboratorio, de cómputo y
demás bienes suministrados por la Universidad para la realización del proyecto.
9.- El docente y el estudiante se comprometen a dar crédito a la Universidad en los
informes de avance y de resultados, y en el registro de éstos.
10.- Cuando por razones de incumplimiento, legalmente comprobadas, de las condiciones
de desarrollo planteadas en el anteproyecto y sus modificaciones, alguno de los
participantes deba ser excluido del proyecto, los derechos aquí establecidos concluyen
para él. También concluyen estos derechos cuando el estudiante pierde el derecho a
continuar estudios al tenor de los principios establecidos en el reglamento estudiantil
vigente de la Universidad del Cauca.
11.- El documento del anteproyecto y las actas de modificaciones si las hubiere, forman
parte integral de la presente acta.
12.- Los aspectos no contemplados en la presente acta serán definidos en los términos
del acuerdo 008 del 23 de febrero de 1999 expedido por el Consejo Superior de la
Universidad del Cauca, del cual los participantes del acuerdo aseguran tener pleno
conocimiento.
Director: _________________________________________
Mag. Martha Eliana Mendoza Becerra
C.C. 63’483.237 de Bucaramanga (Santander)
Estudiante: _______________________________________
Oscar Eduardo Rendón Sotelo
C.C. 10’304.420 de Popayán (Cauca)
Estudiante: _______________________________________
Alexander Ortiz Rosada
C.C. 10’292.309 de Popayán (Cauca)
Decano Facultad: _________________________________
Mag. Rafael Rengifo Prado
10’523.038 de Popayán
21