Normalización de bases de datos:

El proceso de normalización de bases de datos consiste en designar y aplicar una serie de reglas a las relaciones obtenidas tras el paso del modelo entidad-relación al modelo relacional.

Las bases de datos relacionales se normalizan para:

• Evitar la redundancia de los datos.
• Disminuir problemas de actualización de los datos en las tablas.
• Proteger la integridad de los datos.

En el modelo relacional es frecuente llamar tabla a una relación, aunque para que una tabla sea considerada como una relación tiene que cumplir con algunas restricciones:

• Cada tabla debe tener su nombre único.
• No puede haber dos filas iguales. No se permiten los duplicados.
• Todos los datos en una columna deben ser del mismo tipo.

Tercera Forma Normal (3FN)

 La regla de la Tercera Forma Normal establece que todas las dependencias parciales se deben eliminar y separar dentro de sus propias tablas. Una dependencia parcial es un término que describe a aquellos datos que no dependen de la llave primaria de la tabla para identificarlos.

Una tabla está normalizada en esta forma si todas las columnas que no son llave son funcionalmente dependientes por completo de la llave primaria y no hay dependencias transitivas. Una dependencia transitiva es aquella en la cual existen columnas que no son llave que dependen de otras columnas que tampoco son llave.

Cuando las tablas están en la Tercera Forma Normal se previenen errores de lógica cuando se insertan o borran registros. Cada columna en una tabla está identificada de manera única por la llave primaria y no debe haber datos repetidos. Esto provee un esquema limpio y elegante, que es fácil de trabajar y expandir.

Segunda Forma Normal (2FN)

La 2FN resuelve el problema de la 1FN. En otra palabras, cada atributo no clave de la relación tiene dependencia funcional completa (DFC) con su clave primaria (PK). Como en la 1FN no todos los atributos no clave tenían DFC con la PK, entonces la 2FN busca separar esos atributos en otra relaciones para que estén en DFC con su respectiva PK. El fallo de la 2FN se debe a que existen atributos no claves con dependencia transitiva con la clave primaria.

Ejemplo 1: 

De la tabla anterior aplicamos la 2FN y obtenemos las siguientes relaciones:


Cine (C_Cine, N_Cine, $_Precio, Q_Salas, C_Pelicula, N_Pelicula)


Ahora todos los atributos no clave estan en DFC con su respectiva PK. Sin embargo, a pesar de estar en 2FN existe una dependencia transitiva:


 C_Cine → C_Pelicula → N_Pelicula

Primera Forma Normal (1FN)

La 1FN no dice que todos los atributos de cada fila contiene un solo valor tomando de sus dominios respectivos. En otras palabras, los valores deben estar atomizados y no deben repetirse en las relaciones. Esta FN se aplica para un universo de relaciones normalizadas y no normalizadas donde existen valores repetidos y resulta difícil la actualización de los datos. El fallo de la 1FN es que no todos los atributos no clave tienen dependencia funcional completa con la clave primaria.

Ejemplo 1: 
         

Aplicando la 1FN obtenemos la siguiente tabla

Ahora los datos se encuentran atomizados

DISEÑO:

                                                  DISEÑO LOGICO DE DATOS:
Este diseño consiste en identificar las relaciones que hay entre las entidades que se representaron en el modelo conceptual, esto constituiría en un modelo relacional, a este modelo relacional se lo valida con la normalización y se verifica si cumple todas las transacciones que desea el usuario, además se requiere verificar las restricciones de integridad por ejemplo que datos siempre son requeridos, cual es el dominio de los atributos de las entidades que se han definido, la multiplicidad, una clave principal nunca pude ser nula y una clave externa debe hacer referencia a una padre existente. 

MODELO RELACIONAL:

                                                MODELO RELACIONAL:

El modelo relacional, para el modelado y la gestión de bases de datos, es un modelo de datos basado en la lógica de predicados y en la teoría de conjuntos.

Tras ser postuladas sus bases en 1970 por Edgar Frank Codd, de los laboratorios IBM en San José (California), no tardó en consolidarse como un nuevo paradigma en los modelos de base de datos.

Su idea fundamental es el uso de relaciones. Estas relaciones podrían considerarse en forma lógica como conjuntos de datos llamados tuplas. Pese a que esta es la teoría de las bases de datos relacionales creadas por Codd, la mayoría de las veces se conceptualiza de una manera más fácil de imaginar, pensando en cada relación como si fuese una tabla que está compuesta por registros (cada fila de la tabla sería un registro o "tupla") y columnas (también llamadas "campos").

Es el modelo más utilizado en la actualidad para modelar problemas reales y administrar datos dinámicamente.

MODELO:

                                            MODELOS LÓGICOS JERÁRQUICOS
 @ APARECIO A MEDIADOS DE LOS AÑOS SESENTA Y DOMINO EL MERCADO HASTA MEDIADOS DE LOS OCHENTA. @ ES UN MODELO DE DATOS ORIENTADO A REGISTRO (VE A LA BASE DE DATOS COMO UNA COLECCIÓN DE REGISTROS ORGANIZADOS JERARQUICAMENTE) @ SÓLO SE PUEDEN REPRESENTAR RELACIONES DEL TIPO.


DIFERENCIAS Y SIMILITUDES ENTRE LOS MODELOS JERÁRQUICO Y DE RED

■ El modelo jerárquico es similar al modelo de red en el sentido de que los datos y las relaciones entre los datos se representan mediante registros y enlaces, respectivamente.

 ■ Se diferencia del modelo de red en que los registros están organizados como colecciones de árboles en vez de grafos arbitrarios.

DICCIONARIO:

                                                                                       DICCIONARIO REC:
Es una colección de archivos, datos, información; ordenada, organizada, y relacionada, con la finalidad de permitir el manejo de la información para su procesamiento.  Cada uno de los archivos representan una  colección de registros y cada registro está compuesto de una colección de campos.  Cada uno de los campos de cada registro permite llevar información de alguna característica o atributo de alguna entidad del mundo real.

           El DBMS es un conjunto de programas que se encargan de manejar la creación y todos los accesos a las bases de datos. Se compone de un Lenguaje de Definición de Datos (DDL: Data Definition Languaje), de un Lenguaje de Manipulación de Datos (DML: Data Manipulation Languaje), y de un Lenguaje de Consulta (SQL: Structured Query Languaje).

Sistema de Administración de Base de Datos (DBMS).

Es el nivel de software que provee el acceso a la información a un alto nivel de abstracción. En lugar de manipular archivos, registros, índices, el programa de aplicación opera en términos de clientes, cuentas, saldos, etc.

Acceso a la Base de Datos

La secuencia conceptual de operaciones que ocurren para accesar cierta información que contiene una base de datos es la siguiente:

• El usuario solicita cierta información contenida en la base de datos.
• El DBMS intercepta este requerimiento y lo interpreta.
• DBMS realiza las operaciones necesarias para accesar y/o actualizar la información solicitada

1. Conceptos Generales.

Administrador de la Base de Datos. Es la persona encargada de definir y controlar las bases de datos corporativas, además proporciona asesoría a los desarrolladores, usuarios y ejecutivos que la requieran. Es la persona o equipo de personas profesionales responsables del control y manejo del sistema de base de datos, generalmente tiene(n) experiencia en DBMS, diseño de bases de datos, Sistemas operativos, comunicación de datos, hardware y  programación.

           Un Administrador de Base de Datos de tiempo completo normalmente tiene aptitudes técnicas para el manejo del sistema en cuestión a demás, son cualidades deseables nociones de administración, manejo de personal e incluso un cierto grado de diplomacia. La característica más importante que debe poseer es un conocimiento profundo de las políticas y normas de la empresa, así como el criterio de la empresa para aplicarlas en un momento dado. La responsabilidad general del DBA es facilitar el desarrollo y el uso de la Base de Datos dentro de las guías de acción definidas por la administración de los datos.

El Administrador de Bases de Datos es responsable primordialmente de:

• Administrar la estructura de la Base de Datos.
• Administrar la actividad de los datos.
• Administrar el Sistema Manejador de Base de Datos.
• Establecer el Diccionario de Datos.
• Asegurar la confiabilidad de la Base de Datos.
• Confirmar la seguridad de la Base de Datos.

Administrar la estructura de la Base de Datos.

Esta responsabilidad incluye participar en el diseño inicial de la base de datos y su puesta en practica así como controlar, y administrar sus requerimientos, ayudando a evaluar alternativas, incluyendo los DBMS a utilizar y ayudando en el diseño general de la bases de datos. En los casos de grandes aplicaciones de tipo organizacional, el DBA es un gerente que supervisa el trabajo del personal de diseño de la BD.

DISTRIBUCION:

                                                       DISTRIBUCION:

Una base de datos distribuida (BDD) es un conjunto de múltiples bases de datos lógicamente relacionadas las cuales se encuentran distribuidas en diferentes espacios lógicos y geográficos (pej. un servidor corriendo 2 máquinas virtuales) e interconectados por una red de comunicaciones. Dichas BDD tienen la capacidad de realizar procesamiento autónomo, esto permite realizar operaciones locales o distribuidas. Un sistema de Bases de Datos Distribuida (SBDD) es un sistema en el cual múltiples sitios de bases de datos están ligados por un sistema de comunicaciones de tal forma que, un usuario en cualquier sitio puede acceder los datos en cualquier parte de la red exactamente como si estos fueran accedidos de forma local.

LENGUAJES:

                                                   LENGUAJES:

Ofrecen lenguajes e interfaces apropiadas para cada tipo de usuario: administradores,diseñadores, programadores de aplicaciones y usuarios finales. Los lenguajes van a permitir al administrador de la BD especificar los datos que componen la BD, su estructura, las relaciones que existen entre ellos, las reglas de integridad, los controles de acceso, las características de tipo físico y las vistas externas de los usuarios. Los lenguajes del SGBD se clasifican en:

- Lenguaje de definición de datos (LDD o DDL): se utiliza para especificar el esquema de la BD, las vistas de los usuarios y las estructuras de almacenamiento. Es el que define el esquema conceptual y el esquema interno. Lo utilizan los diseñadores y los administradores de la BD.

- Lenguaje de manipulación de datos (LMD o DML): se utilizan para leer y actualizar los datos de la BD. Es el utilizado por los usuarios para realizar consultas, inserciones, eliminaciones y modificaciones. Los hay procedurales, en los que el usuario será normalmente un programador y especifica las operaciones de acceso a los datos llamando a los procedimientos necesarios. Estos lenguajes acceden a un registro y lo procesan. Las sentencias de un LMD procedural están embebidas en un lenguaje de alto nivel llamado anfitrión. Las BD jerárquicas y en red utilizan estos LMD procedurales.

No procedurales son los lenguajes declarativos. En muchos SGBD se pueden introducir interactivamente instrucciones del LMD desde un terminal, también pueden ir embebidas en un lenguaje de programación de alto nivel. Estos lenguajes permiten especificar los datos a obtener en una consulta, o los datos a modificar, mediante sentencias sencillas. Las BD relacionales utilizan lenguajes no procedurales como SQL (Structured Quero Language) o QBE (Query By Example).

FUNCIONES:

                                                                     FUNCIONES:

Las variables funcionales se caracterizan por la evolución de una variable a lo largo del tiempo (proceso estocástico), de modo que los valores que toman son funciones en lugar de  vectores como en análisis multivariante clásico. La imposibilidad de medir la mayoría de estas variables continuamente en el tiempo, unida a la complejidad teórica de muchos de los métodos estadísticos disponibles para su análisis llevan a que se manejen resúmenes periódicos que constituyen las series temporales contenidas normalmente en los anuarios estadísticos. Aunque existen muchas técnicas para la modelización y predicción de datos temporales discretos, la mayoría de ellas, como por ejemplo la teoría clásica de Box-Jenkins, imponen que se verifiquen hipótesis bastante restrictivas como estacionariedad, observaciones igualmente espaciadas o pertenencia a una clase de procesos específica. 

• Conocer las nociones básicas sobre variables funcionales (procesos estocásticos) de segundo orden.
• Manejar los métodos matemáticos de aproximación de funciones de cuadrado integrable (interpolación, aproximación mínimo cuadrática, …) a partir de bases de funciones (trigonométricas, splines, wavelets, ..).
• Estudiar la técnica de reducción de dimensión Análisis en Componentes Principales Funcional (ACPF) y métodos de estimación a partir de observaciones en tiempo discreto de las funciones muestrales.
• Conocer la formulación, estimación muestral e implementación computacional, así como la aplicación con datos reales e interpretación de resultados, de modelos de predicción en componentes principales (PCP) de una variable funcional.
• Relacionar los modelos PCP con los modelos más generales de regresión lineal funcional.
• Conocer la formulación, estimación muestral e implementación computacional, así como la aplicación con datos reales e interpretación de resultados, de modelos de regresión logística para estimar una variable binaria a partir de un predictor funcional relacionado.

MODELO LOGICO:

                                                    MODELO LOGICO DE DATOS:

Un modelo de datos es un lenguaje orientado a hablar de una Base de Datos. Típicamente un modelo de datos permite describir:

• Las estructuras de datos de la base:
•  El tipo de los datos que hay en la base y la forma en que se relacionan.
• Las restricciones de integridad: Un conjunto de condiciones que deben cumplir los datos para reflejan realidad deseada.
• Operaciones de manipulación de los datos: típicamente, operaciones de agregado, borrado, modificación y recuperación de los datos de la base.

Otro enfoque es pensar que un modelo de datos permite describir los elementos de la realidad que intervienen en un problema dado y la forma en que se relacionan esos elementos entre sí.

No hay que perder de vista que una Base de Datos siempre está orientada a resolver un problema determinado, por lo que los dos enfoques propuestos son necesarios en cualquier desarrollo de software.

PROTECCION:

                                               

  PROTECCIÓN DE DATOS:

La seguridad informática o seguridad de tecnologías de la información es el área de la informática que se enfoca en la protección de la infraestructura computacional y todo lo relacionado con esta y, especialmente, la información contenida o circulante. Para ello existen una serie de estándares, protocolos, métodos, reglas, herramientas y leyes concebidas para minimizar los posibles riesgos a la infraestructura o a la información. La seguridad informática comprende software (bases de datos, metadatos, archivos), hardware y todo lo que la organización valore y signifique un riesgo si esta información confidencial llega a manos de otras personas, convirtiéndose, por ejemplo, en información privilegiada.

La definición de seguridad de la información no debe ser confundida con la de «seguridad informática», ya que esta última sólo se encarga de la seguridad en el medio informático, pero la información puede encontrarse en diferentes medios o formas, y no solo en medios informáticos.

La seguridad informática es la disciplina que se ocupa de diseñar las normas, procedimientos, métodos y técnicas destinados a conseguir un sistema de información seguro y confiable.

ADMINISTRADOR:

                      ADMINISTRADOR DE BASE DE DATOS :

Un administrador de bases de datos (también conocido como DBA, en inglés database administrator) es aquel profesional que administra las tecnologías de la información y la comunicación, siendo responsable de los aspectos técnicos, tecnológicos, científicos, inteligencia de negocios y legales de bases de datos.

Sus tareas incluyen las siguientes:

• Implementar, dar soporte y gestionar bases de datos corporativas.
• Crear y configurar bases de datos relacionales.
• Ser responsables de la integridad de los datos y la disponibilidad.
• Diseñar, desplegar y monitorizar servidores de bases de datos.
• Diseñar la distribución de los datos y las soluciones de almacenamiento.
• Garantizar la seguridad de las bases de datos, realizar copias de seguridad y llevar a cabo la recuperación de desastres.
• Planificar e implementar el aprovisionamiento de los datos y aplicaciones.
• Diseñar planes de contingencia.
• Diseñar y crear las bases de datos corporativas de soluciones avanzadas.
• Analizar y reportar datos corporativos que ayuden a la toma de decisiones en la inteligencia de negocios.
• Producir diagramas de entidades relacionales y diagramas de flujos de datos, normalización esquemática, localización lógica y física de bases de datos y parámetros de tablas.

Los administradores de bases de datos tienen competencias y capacidades en uno o más sistemas de gestión de bases de datos, algunos ejemplos: Microsoft SQL Server, IBM DB2, Oracle MySQL, Oracle database, IBM Informix y SQL Anywhere.

SIST. GBDD:

                               SISTEMA GESTOR DE BASE DE DATOS:

Un sistema gestor de base de datos (SGBD) es un conjunto de programas que permiten el almacenamiento, modificación y extracción de la información en una base de datos, además de proporcionar herramientas para añadir, borrar, modificar y analizar los datos. Los usuarios pueden acceder a la información usando herramientas específicas de interrogación y de generación de informes, o bien mediante aplicaciones al efecto.

Estos sistemas también proporcionan métodos para mantener la integridad de los datos, para administrar el acceso de usuarios a los datos y para recuperar la información si el sistema se corrompe. Permiten presentar la información de la base de datos en variados formatos. La mayoría incluyen un generador de informes. También pueden incluir un módulo gráfico que permita presentar la información con gráficos y tablas.

SST.FICHEROS:

SISTEMAS DE FICHEROS DE BASES DE DATOS:

Es un concepto nuevo de manejo de ficheros basado en bases de datos, como sustitutivo o añadido a la estructura jerárquica. Los ficheros se identifican por sus características, tipo, asunto, autor o meta-información similar. Un fichero puede ser accedido a través de una consulta SQL este donde este.

Ejemplos:

• BFS
• WinFS

SISTEMA DE FICHEROS DE RED:

Es un sistema de ficheros que actúa como cliente para un servidor de acceso remoto a ficheros, permitiendo acceso a los ficheros en el servidor.

Ejemplos:

• NFS
• SMB

OBJ:

OBJETIVO:
Obtener una representación que use de la manera más eficiente posible los recursos para la estructuración de datos y el modelado de restricciones disponibles en el modelo lógico.
Es transformar el esquema genérico y conceptual en un modelo de datos determinado para un sistema de gestión de bases de datos determinado

ANALISIS Y DISEÑO:

METODOLOGIA O.A.DATOS:

METODOLOGIA ORIENTADA A DATOS:

La íntima relación entre software y datos puede ser rastreada hasta los orígenes de la computación. El concepto original, que estaba detrás del de computadora de programa almacenado, es el de que los programas podrían ser vistos como datos y los datos interpretados como programas. La estructura de la información, llamada estructura de datos, se ha demostrado que tiene un importante impacto en la complejidad y eficiencia de los algoritmos diseñados para procesar la información.

Conforme evolucionaron los métodos de diseño del software en la pasada década, una escuela de pensamiento estableció que:

La identificación de las estructuras de datos inherentes (para un sistema basado en computadora) es vital y la estructura de los datos (entrada y salida) puede usarse para derivar la estructura (y algunos detalles) de un programa [PET77].

En muchas áreas de aplicación existe una estructura de la información diferenciada y jerárquica. Los datos de entrada, internamente información almacenada (es decir, una base de datos), y los datos de salida, pueden tener cada uno una estructura única. El diseño orientado a la estructura de datos hace uso de estas estructuras como base para el desarrollo de software.

METODOLOGIA MIXTAS.

METODOLOGIAS MIXTAS:

El debate histórico en torno a los paradigmas de investigación cualitativa y cuantitativa ha sido por momentos apasionado. Los argumentos en favor y en contra de las metodologías se han centrado con frecuencia en las diferencias filosóficas con respecto a asuntos como la posibilidad de generalización, la epistemología o la representación auténtica de los fenómenos investigados. Sin embargo, en fechas recientes, un enfoque considerable de la discusión se ha centrado en cómo la investigación con metodologías mixtas puede llevarse a cabo de manera efectiva. En términos generales, las metodologías mixtas pueden conceptualizarse como el uso o la combinación de metodologías de investigación provenientes de las tradiciones cuantitativas y cualitativas. Existe considerable complejidad en cómo estos métodos pueden ser utilizados juntos. Sin embargo, un número creciente de investigadores está adoptando el concepto de metodologías mixtas y los artículos publicados que utilizan este concepto son cada vez más frecuentes. Dado el desarrollo actual de la investigación sobre metodologías mixtas, el propósito de este texto es brindar un resumen sucinto de los paradigmas más prominentes de las metodologías mixtas. Artículos como éste son necesarios para comunicar de manera concisa el estado actual del campo para otros investigadores.

METODOLOGIA CLAS.

Se pueden clasificar en:

• Orientados a Datos Jerárquicos
• Orientados a Datos No Jerárquicos

1. Orientados a Datos Jerárquicos: La estructura de control del programa debe ser jerárquica y debe derivarse de la estructura de datos. El proceso de diseño consiste en definir primero las estructuras de entrada y salida, para posteriormente combinarlas con el fin de obtener la estructura del programa. Finalmente se ordena la lógica procedimental para que se ajuste a esta estructura. El diseño lógico debe preceder y estar separado del diseño físico Métodos:

• JSP (Jackson Structured Programming) y JSD (Jackson Structured Design) de Jackson (1975)
• LCP (Logical Construction Program) de Warnier (1974)
• LCS (Logical Construction Systems) de Warnier y Orr (1981)

2. Orientados a Datos No Jerárquicos: Los datos son la parte esencial del sistema porque son más estables que los procesos que actúan sobre ellos. Son una representación de un modelo de datos de la organización formado por un conjunto de entidades de datos básicas y las relaciones entre ellas. Los procesos derivan de una definición inicial de los datos.Métodos:

• Metodología Ingeniería de la Información (Information Engineering - IE) de J. Martin y C. Finkelstein [Martin,1986.

– Planificación: Se construye una arquitectura de la información y una estrategia que soporte los objetivos de la organización – Análisis: Se comprenden las áreas de negocio y se determinan los requisitos del sistema – Diseño: Se establece el comportamiento del sistema deseado por el usuario y que sea alcanzable por la tecnología

METODOLOGIAS O.PROCESOS:

METODOLOGIAS ORIENTADAS A PROCESOS:
La orientación a procesos no es un fin en sí mismo, sino un medio para que la organización se gestione de forma más eficiente y alcance sus objetivos. 
La orientación a procesos proporciona un sistema de gestión con indicadores y facilita la toma de decisiones basada en datos fiables. Permite la asignación equilibrada de recursos a las actividades.• En términos simples, un proceso es un conjunto estructurado de actividades para producir un resultado concreto para un cliente o mercado. Implica un fuerte énfasis en cómo se realiza el trabajo en una organización frente a un enfoque por producto, cuyo énfasis está en el qué se produce. • La gestión orientada a procesos incluye aspectos de estructura, enfoque, medición y responsabilidad sobre procesos y clientes.
El objetivo de la gestión orientada a procesos es mejorar el resultado económico, bien sea por los mayores ingresos derivados de unos clientes más fieles y satisfechos, o por un mejor ajuste en la necesidad de recursos. 

METODOLOGIA T.REAL:

METODOLOGIA A TIEMPO REAL:
Un sistema informático que debe captar señales (en este caso del radar y de los sistemas de
comunicación de los aviones) sin perder ninguna y que debe contestar a las mismas antes de un
determinado momento, es un sistema de tiempo real. En estos sistemas la velocidad de respuesta es
fundamental porque el usuario, en este caso el controlador aéreo y el piloto, no pueden esperar.
No debemos confundir los sistemas de tiempo real con los sistemas interactivos, en los que hay que
responder lo más rápido posible al usuario pero no hay riesgo de perder señales o datos a la entrada, ni un límite de tiempo en la respuesta.

EUROMETODO:

EUROMETODO:

La utilización del proceso de datos, y por lo tanto también el desarrollo de software, constituyen un tema importante dentro de la actividad oficial del Estado. El sector público se verá afectado aún más que el comercio privado por la llegada del Mercado Unico; los vendedores de software de los diversos países deben enfrentarse a una competencia a nivel europeo. Sin embargo, para ello se requieren ofertas transparentes y comparables. Esta es la finalidad del Proyecto Eurométodo, cuyo representante español es Eritel, que deberá permitir la disponibilidad de un estándar común de desarrollo de software en Europa.

El sector público crea, realiza y pone en marcha extensos proyectos en el área de las técnicas de la información (TI). De esta manera se enfrenta a sus tareas legales de la forma más rápida posible. De todas formas, donde un mercado es libre, el aprovisionamiento deberá ser abierto y la oferta transparente y comparable.

METRICA:

METRICA:
En el campo de la ingeniería del software una métrica es cualquier medida o conjunto de medidas destinadas a conocer o estimar el tamaño u otra característica de un software o un sistema de información, generalmente para realizar comparativas o para la planificación de proyectos de desarrollo. Un ejemplo ampliamente usado es la llamada métrica de punto función.

SSADM:

ANALISIS DE SISTEMAS ESSTRUCTURADO Y METODO DE DISEÑO (SSADM):

Es un enfoque de sistemas para el análisis y diseño de sistemas de información. SSADM fue producida para la Agencia Central de Informática y Telecomunicaciones (ahora Oficina de Comercio Gubernamental), un gobierno del Reino Unido la oficina de que se trate con el uso de la tecnología en el gobierno, a partir de 1980.