INSTITUTO DE EDUCACIÓN SUPERIOR TECNOLÓGICO PRIVADO DIRECCIÓN ACADÉMICA CARRERAS PROFESIONALES
I. DATOS ADMINISTRATIVOS CURSO CÓDIGO CICLO
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS 0561 Quinto
2015 - I SEMESTRE HORAS 5 CARRERA Administrac Administración ión y Sistemas Sistemas REQUISITOS Base de Datos
II. INTRODUCCIÓN Inteligencia Inteli gencia de Negocios es un curso que pertenece a la línea de base de datos y se dicta en la carrera de Computación e Informática. Brinda una metodología de desarrollo, un marco conceptual, visión empresarial y de oportunidad de negocio, así como las habilidades para el uso de herramientas de desarrollo y operación de una solución de Inteligencia de Negocios. El curso es teórico práctico. En primer lugar, se inicia con el marco teórico de los conceptos de una solución de inteligencia de Negocios, se hace hincapié en la necesidad y propuesta de valor de la misma en un entorno empresarial, y se expone el panorama general de su implementación a través del uso de las herramientas de desarrollo. En segundo lugar, se continúa con el diseño y construcción de soluciones de Inteligencia de Negocio, para ello se hará uso de las herramientas de Analysis Services, Integration Services para la implantación de una solución analítica. En tercer lugar, se estudia las diversas estructuras de selección para consultar información a través del uso de lenguaje de MDX (Multidimensional Expressions – Expresiones multidimensionales). En cuarto lugar, se continúa con la explotación de información a través del uso del Reporting Services para la construcción de reportes.
III. LOGRO DEL CURSO Al término del curso, el alumno diseña e implementa una solución que permite explotar información extraída de diferentes fuentes utilizando cubos de datos multidimensionales multidimensionales y Analysis Services en el SGBD SQL Server.
IV. METODOLOGÍA El curso aplica la metodología activa. En ese sentido, recurre al proceso de enseñanza en la experimentación experiment ación por el alumno alumno sobre sobre el estudio significativo, signifi cativo, trabajo personal y cooperativo, utilizando material didáctico didáctico apropiado. Además busca busca el aspecto analítico y critico de los alumnos en base a los temas tratados, Por esa razón, las actividades que se realizan en clases exigen la activa participación del alumno y la constante evaluación de los temas desarrollados en las clases anteriores. Inmediatamente después de la presentación del marco teórico del tema y el desarrollo de ejercicios prácticos, el alumno debe transferir lo aprendido mediante ejercicios propuestos en clase, y trabajos propuestos. Al finalizar fi nalizar el curso, el alumno deberá presentar y sustentar, en forma grupal, un trabajo final el cual pondrá en práctica todos los conocimientos y habilidades adquiridos durante el ciclo.
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V. MEDIOS Y MATERIALES En el desarrollo del curso, se utilizan los siguientes medios y materiales:
Equipamiento Computadora personal (docente) Computadora personal (alumnos) Proyector multimedia Pizarra
Material Educativo y Recursos Digitales Revistas Journal (UPC / Cibertec) Libros digitales de la Biblioteca Virtual ProQuest:
When Business Intelligence Equals Business Value eLibro : DataWarehousing – Lorena Parracia
MVA de Microsoft – SQL Server 2008R2 Manual del Alumno Diapositivas
VI. EVALUACIÓN La fórmula que se ingresa en el sistema es la siguiente:
PF = 6% (ET1) + 6% (EL1) + 7% (ET2) + 8% (EL2) + 9% (ET3) + 9% (EL3) + 10% (AT1) + 10% (NA1) + 10% (LF1) + 15% (SP1) + 10% (EF1) Donde:
PF ET EL AT1 NA LF1 SP1 EF1
= Promedio Final = =
= = = = =
Examen Teoría Evaluación Laboratorio Avance técnico Nota actitudinal Examen final de laboratorio Sustentación de proyecto Examen final de teoría
Notas –
La nota mínima aprobatoria es 13.
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VII. UNIDADES DE APRENDIZAJE UNIDAD 1. Fundamentos de Aplicaciones de Business Intelligence
10 horas
Logro de la Unidad de Aprendizaje Al término de la unidad, el alumno explica los conceptos fundamentales relacionados a soluciones de Inteligencia de Negocios. Asimismo, define los conceptos básicos de un Data Mart y un Data Warehouse y tiene una visión preliminar de las herramientas de Business Intelligence disponibles en el mercado.
Temario
1.1. Tema 1 : Introducción y Conceptos BI (5 horas) 1.1.1. 1.1.2. 1.1.3. 1.1.4. 1.1.5.
Inteligencia de Negocios. ¿Qué es Business Intelligence? Conceptos, visión y valoración de BI. Data Warehouse y Data Mart. Conceptos y components funcionales Las visiones de Bill Inmon y Ralph Kimball SQL Server como herramienta de diseño de soluciones de BI Revisión de lo servicios de SSAS, SSIS, SSRS y SQL Server Agent
1.2. Tema 2: Modelado Dimensional (5 horas) 1.2.1. 1.2.2. 1.2.3. 1.2.4. 1.2.5. 1.2.6. 1.2.7.
Modelamiento Dimensional. ¿Qué es un modelo Dimensional? Resolución de casos Componentes de un modelo Dimensional Tipos de modelo Dimensional Creación de Cubos a través de SQL Server Business Intelligence Development Studio (BIDS) Definición de la estructura: Cubos y medidas Uso de Data Source y DataSource view Implementación de cubos en Analysis Services
UNIDAD 2. Implementación de Soluciones OLAP con Analysis Services de SQL Server 2012 y metodologías. 25 horas Logros de la Unidad de Aprendizaje Al término de la unidad, el alumno implementa cubos de análisis a partir de la definición de un modelo de datos dimensional y puebla los modelos dimensionales a partir de herramientas ETL, utilizando Analysis Services e Integration Services de SQL Server.
Temario 2.1 Tema 3: Tipos de Dimensiones y Fact (5 Horas) 2.1.1 2.1.2
Surrogate Key y nivel de granularidad Diseñar Implementar los Tipos de Dimensiones en Analysis Services - Diseño de Dimensiones (Diseño de tablas (Estrella, Copo de nieve) - Dimensión degenerada
2.1.3 2.1.4
“Junk Dimensions”
Dimensiones agregadas Dimensión Role Playing Dimensión Plana o copo de nieve. Diseño de la dimensión Tiempo Implementar jerarquías, niveles ,atributos y elementos de una dimensión
2.2 Tema 4: Taller de modelado dimensional I (5 Horas) 2.2.1.1 Diseño de las tablas de hechos 2.2.1.2 Diseñar e implementar los Tipos de tablas de hechos en Analysis Services - Tablas de hechos transaccionales - Tablas de hechos Resumen - Tabla de hechos asociadas a otras tablas de hechos 2.2.2 Resolución de casos prácticos 2.3 Tema 5: Taller de modelado dimensional II (5 Horas) 2.3.1 Resolución de casos prácticos 2.3.2 Implementación de KPIs
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2.4 Tema 6: Metodología de Ralph y Kimball (5 Horas) 2.4.1.1 Introducción a la metodología de Ralph y Kimball 2.4.1.2 Identificación de fases en la metodología de R y K 2.4.1.3 Actividades y entregables 2.5 Tema 7: Procesos y Herramientas ETL-SSIS (5 Horas) 2.5.1 Introducción al SSIS 2.5.2 Diseño de proceso de carga Tipo de Procesos de Carga Mapeo de datos Estrategias de Manejo de errores Estandarización y limpieza de datos 2.5.3 Creación y desarrollo de proyectos de SSIS
UNIDAD 3. Consulta de bases de datos dimensionales
10 horas
Logro de la Unidad de Aprendizaje Al término de la unidad, el alumno construye consultas MDX
Temario
3.1 Tema 8: MDX parte I (5 Horas) 3.1. 1 3.1.2 3.1.3 3.1.4
Introducción a MDX Consulta de cubos a través de MDX Funciones en MDX Cargas ETL desde múltiples orígenes de datos
3.2 Tema 9: MDX parte II (5 Horas) 3.2.2 3.2.3 3.2.4
Funciones avanzadas en MDX Casos practicos en MDX Uso de Data Flow - Uso de controles de transformación Uso Data Conversion o Uso Derived Columns o Uso Lookup o Uso Merge Join o Uso Union All o Uso Slowly Changing Dimension o Uso Aggregate o Uso OLEDB Command o Uso Conditional Split o
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UNIDAD 5. Uso del SQL Server Reporting Services, Power Pivot y Big Data
35 horas
Logro de la Unidad de Aprendizaje Al término de la unidad, el alumno genera vistas a partir de fuentes de datos transaccionales y analíticas haciendo uso del SSRS, utiliza herramientas de Power Pivot – Excel e identifica los conceptos fundamentales del Big data y Data Mining.
Temario 5.1. Tema 11: Introducción al SSRS (5 Horas) 5.1.1 Introducción al SSRS 5.1.2 Crea y desarrolla proyectos de SSRS. 5.1.3 Creación de reportes - Establecer la fuente de datos :Uso de DataSource compartidos - Construir la consulta a visualizar datos - Diseño del reporte - Uso de parámetros (nivel de consulta y nivel de reporte) - Uso de Tablix y Matrix - Uso de gráficos y medidores - Navegación entre reportes 5.1.3 Publicación de Reportes
5.2. Tema 12: Power Pivot y DAX Parte I (5 Horas) Introducción al SSRS 5.2.1 Introducción a Power Pivot en BI. 5.2.2 Power Pivot y Excel 5.2.3 Pivot Chart y Pivot Table 5.2.4 Construcción de reportes dimensionales
5.3. Tema 13: Power Pivot y DAX Parte II (5 Horas) 5.3.1 5.3.2
Introducción a DAX DAX, Formulas y Measures
5.4. Tema 14: Data Mining Parte I (5 Horas) 5.4.1 5.4.2 5.4.3 5.4.4
Introducción al Data Mining Beneficios y características claves del Data Mining Principales algoritmos del Data Mining Implementación del Data Mining con SSAS
5.5. Tema 15: Data Mining Parte II (5 Horas) 5.5.1 5.5.2 5.5.3
Análisis de ForeCasting Market basket con Data Mining Clusterizacion
5.6. Tema 16: Big Data (5 Horas) 5.6.1 5.6.2 5.6.3 5.6.4
Introducción al Big Data y la explosión de información digital La Web Intelligence Elementos principales del Big Data, algoritmos y bases de datos NonSQL Map-Reduce y Hadoop
5.7. Tema 17: Semana Integradora (5 Horas) 5.5.1 5.5.2 5.5.3
El futuro de la inteligencia de negocios. Tendencias tecnológicas y redes sociales La web como repositorio de información
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VII. BIBLIOGRAFÍA DEL CURSO BÁSICA LARSON, BRIAN 2006 Delivering business intelligence with Microsoft SQL Server 2005 New York : McGraw-Hill/Osborne, c2006 (658.4038 LARS) THE 5 STYLES OF BUSINESS INTELLIGENCE 2007 (www.microestrategy.com) Contiene los cinco estilos de inteligencia de negocios. KIMBALL, Ralph 2002 The Data Warehouse Toolkit (The complete guide to dimensional modeling) New York : John Wiley & Sons (005.74068 KIMB/W) PAUL TURLEY, TODD BRYANT, JAMES COUNIHAN, DAVE DUVARNEY 2009 Professional SQL Server – Reporting Services 2009 Indianapolis, Indiana : W iley, 2009.
http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&db=edshlc&AN=edshlc.012886292 -0&lang=es&site=eds-live SIVAKUMAR HARINATH, STEPHEN R.QUINN. 2006 Professional SQL Server – Analysis Services 2005 Indianapolis, Indiana : W iley
COMPLEMENTARIA KIMBALL, Ralph 2007 (http://www.kimballgroup.com) Página que contiene los fundamentos de Data Warehouse y diversos artículos
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