BBDD-Proyecto Informe 4 (final)

📑 Guía de Elaboración: Informe Final del Proyecto Integrador

Asignatura: Bases de Datos

Entrega: Semana 17

Formato: Documento PDF

🎯 Objetivo del Informe

Consolidar en un único documento técnico riguroso todo el proceso de análisis, diseño, normalización, implementación, conectividad y seguridad de la base de datos desarrollada para resolver la problemática real seleccionada al inicio del curso. Este documento debe reflejar las mejoras iterativas sugeridas en las retroalimentaciones previas.

🧱 Estructura y Contenido del Informe

El informe final deberá seguir estrictamente la siguiente estructura capitular:

1. Introducción y Contextualización (Basado en Semanas 1 y 2)

• Descripción del Problema: Explicación detallada de la problemática u oportunidad real de negocio identificada.

• Alcance del Proyecto: Delimitación clara de lo que abarca (y lo que no) la solución propuesta.

• Reglas de Negocio: Listado definitivo y refinado de las políticas, restricciones y lógicas operativas que gobiernan el flujo de los datos.

2. Diseño Conceptual y Lógico (Basado en Semanas 3 y 4)

• Modelo Entidad-Relación (E-R): Diagrama conceptual completo y legible que represente fielmente las reglas de negocio.

• Diccionario de Datos: Tabla detallada por cada entidad/relación indicando: nombre del atributo, tipo de datos, restricciones (NOT NULL, UNIQUE, etc.), clave primaria (PK) y clave foránea (FK).

• Proceso de Normalización: Evidencia explícita y justificada de la transformación de las tablas hasta la Tercera Forma Normal (3FN) o Forma Normal de Boyce-Codd (BCNF). Se deben explicar las dependencias funcionales eliminadas en cada paso.

3. Implementación Física en SQL (Basado en Semanas 7 y 8)

• Script de Creación (DDL): Código SQL limpio utilizado para estructurar la base de datos en MySQL / MariaDB (creación de tablas, asignación de llaves, índices e integridad referencial).

• Poblamiento Inicial (DML): Descripción de la estrategia de carga de datos de prueba o reales para validar el sistema.

• Consultas de Alto Valor Académico/Negocio: Presentación de al menos 5 consultas complejas utilizando:

  • Joins múltiples (INNER, LEFT/RIGHT).

  • Funciones de agregación (GROUP BY, HAVING).

  • Subconsultas (correlacionadas o no correlacionadas) o expresiones de tabla comunes (CTEs).

4. Conectividad y Capa de Aplicación (Basado en Semanas 9, 10 y 11)

• Arquitectura de Conexión: Breve explicación del entorno tecnológico o lenguajes de programación utilizados para conectarse a la BBDD.

• Manejo de Sentencias y Persistencia: Muestras de código que evidencien cómo la aplicación realiza operaciones CRUD (Create, Read, Update, Delete) de forma segura hacia el motor relacional.

5. Programación en la Base de Datos (Basado en Semana 14)

• Objetos Programables Implementados: Inclusión del código fuente, propósito y pruebas de funcionamiento de:

  • Funciones: Operaciones de cálculo o transformación de datos.

  • Procedimientos Almacenados (Stored Procedures): Automatización de tareas o encapsulamiento de lógica compleja.

  • Disparadores (Triggers): Mecanismos para auditoría, validación avanzada o mantenimiento de consistencia interna.

6. Transacciones, Concurrencia y Recuperación (Basado en Semanas 15 y 16)

• Diseño Transaccional: Identificación de los procesos críticos que requieren propiedades ACID. Código SQL que demuestre el uso de START TRANSACTION, COMMIT y ROLLBACK.

• Control de Concurrencia y Recuperación: Análisis de los niveles de aislamiento configurados (ej. Read Committed, Repeatable Read) y justificación de cómo la base de datos previene anomalías como lecturas sucias o escrituras perdidas bajo alta concurrencia.

7. Conclusiones y Lecciones Aprendidas

• Evaluación del prototipo funcional frente al alcance planteado inicialmente.

• Reflexión técnica sobre las ventajas y limitaciones del modelo relacional implementado en comparación con arquitecturas distribuidas estudiadas al final del ciclo.

📐 Criterios Técnicos de Evaluación (Rúbrica de Apoyo)

Para garantizar la máxima calidad académica, se sugiere evaluar el informe bajo los siguientes pesos o focos principales:

1. Rigor Metodológico (30%): Coherencia absoluta entre las reglas de negocio, el diagrama E-R, la posterior transformación al modelo relacional y la justificación teórica de la normalización.

2. Calidad del Código e Implementación (30%): Correcto uso de restricciones de integridad (claves primarias, foráneas, ON DELETE/UPDATE CASCADE) , optimización mediante índices y legibilidad en los scripts SQL (DDL/DML).

3. Lógica Avanzada (20%): Correcto diseño y funcionamiento de los disparadores, procedimientos, funciones y la robustez de la gestión transaccional.

4. Sustentación del Prototipo (20%): Documentación clara de la conectividad con la aplicación y claridad expositiva global en la redacción técnica.

🤖 Lineamientos sobre el Uso de Inteligencia Artificial

Recordando los acuerdos institucionales de la asignatura, para esta actividad final se aplica un Nivel 3: Uso Proactivo . Los estudiantes que utilicen herramientas de IA (como el cuaderno de NotebookLM provisto para soporte del libro guía u el asistente de revisión de código) para depurar scripts, optimizar consultas o estructurar texto, deberán incluir obligatoriamente un Anexo de Evidencias de IA que contenga:

• Registro de las interacciones principales (prompts utilizados).
• Análisis crítico y justificación de los ajustes realizados sobre el código o diseño sugerido por la IA.

Nota: La ausencia de este anexo en caso de detectarse uso no declarado de IA incurrirá en penalizaciones académicas según la planificación.