CONTENIDOS

UNIDAD 1

Necesidades de Información. Visión General de la Inteligencia de Negocios. Propósito, Factores de Éxito y Problemática de la Inteligencia de Negocios (Business Intelligence). Sistemas transaccionales y sus limitaciones. Visión tecnológica de los sistemas de soporte de decisión. Introducción a los Sistemas de Información: DSS, EIS.

Big Data.


UNIDAD 2

Introducción al Data Warehouse. Características, multidimensionalidad, datos agregados, diferenciación con las bases de datos operacionales. Modelado de datos multidimensionales: estrella,  copo de nieve y constelación. Metadatos: Definición, importancia. Significado de los valores nulos y acciones.


UNIDAD 3

Arquitectura de un Data Warehouse. Procesos y Operaciones en un DW. Fases para la Implementación de un DW. Tipos de usuarios de un DW: turistas, exploradores, labradores.


UNIDAD4

OLAP. Generalidades. OLAP vs. OLTP. Funciones: Roll-up/down, Drill up/down, Pivot, Slice/Dice. Modelos de almacenamiento: ROLAP, MOLAP y HOLAP.


UNIDAD5

Introducción al Data Mining. Conceptos básicos. Tipos de Conocimiento. Introducción a las principales técnicas en minería de datos: Descripción, Clustering, Clasificación, Predicción, Visualización.


UNIDAD 6

Proyectos de Inteligencia de Negocios. Visión estratégica de los sistemas de soporte de decisión. El control de la gestión en las organizaciones: Contenido de los sistemas de control de gestión. Incorporación de nuevas dimensiones de la gestión. Medición del desempeño: Selección de indicadores. Características de un buen indicador. Fuentes de información. “Data Governance”, su importancia.