Silabo de Inteligencia de Negocios

SILABO DE INTELIGENCIA DE NEGOCIOS (BI) Carrera Profesional Especialidad Curso Ciclo Semestre Número de Horas

Computación e Informática I nformática Computación e Informática I nformática Inteligencia de Negocios (BI) VI CICLO 2011-2 2 Teoría y 2 Laboratorio

OBJETIVOS: El objetivo primordial de la Inteligencia de Negocios es optimizar la toma de decisiones del negocio utilizando para ello tecnologías que permitan reunir, almacenar y analizar toda la información almacenada por una empresa a través de los años. La herramienta que soporta a la Inteligencia de Negocio es el Datawarehouse, por lo que se hace imprescindible conocer los fundamentos de un Datawarehouse, sus ventajas y cuáles son las razones por las que se convierte en el pilar de una solución de Inteligencia de Metodología

que

permita

Negocios; una

además

de

conocer

una

implementación eficiente de un

Datawarehouse. El presente curso, tiene por finalidad dar a conocer los conceptos suficientes acerca de los fundamentos, características y modelamiento de un Datawarehouse, así como la Metodología Datamarting, que te permita llevar a cabo la implementación de un Datawarehouse y conocer paso a paso

las

diferentes etapas

que

se

deben

desarrollar durante

su

construcción hasta su implementación. Asimismo la generación de un Datamart de baja complejidad y su explotación con Excel.

REQUISITOS: 

Conocimientos en Bases de Datos.

TEMARIO SEMANA Nº1 Y 2      

¿Qué es Inteligencia de Negocios? ¿Quiénes necesitan Inteligencia de Negocios? La Pirámide Organizacional Conceptos de Inteligencia de Negocios. Herramientas de inteligencia de Negocios Los 5 Estilos del BI

SEMANA Nº3 Y 4  

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: INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS.

: FUNDAMENTOS DE DATAWAREHOUSE

Necesidad de Información para la Toma de Decisiones Características de Sistemas OLTP. ¿Porqué los Sistemas OLTP no son adecuados para Análisis Complejo? ¿Porqué un Datawarehouse? Ventajas de un Datawarehouse. Definiciones de Datawarehouse. Propiedades de un Datawarehouse. Datawarehouse. Datawarehouse vs. Data Marts Procesamiento Operacional vs. Analítico. OLTP vs. OLAP.

SEMANA Nº5 Y 6 (PARTE-I)

:

METODOLOGÍA DE IMPLEMENTACIÓN DEL DATAWAREHOUSE

Fundamentos de Datawarehouse Datawarehouse Análisis en el mundo OLAP (Drill Down,Drill Up, Slicing,Dicing,Pivoting, Data Surfing) Multidimensional vs. RelationalDatabases. RelationalDatabases. Servidores OLAP(ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining) Categorías de Data Mining. Proceso de Minería de Datos. Minería de Datos vs. OLAP 

    

SEMANA Nº7 Y 8

: METODOLOGÍA DE IMPLEMENTACIÓN DEL DATAWAREHOUSE 2

Metodología de Implementación del Datawarehouse Planificación Análisis y Diseño Construcción Implementación    

SEMANA Nº9 

: GESTIÓN DE PROYECTOS

Explicarcómo se va a gestionar el proyecto, planificación del proyecto y definición de alcances.



Elaboración Plan de Trabajo

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Elaborar el plan de trabajo, el cronograma planificado y definir los entregables

SEMANA Nº 10

: EXAMEN PARCIAL

SEMANA Nº11 Y 12 : ESQUEMA ESQUEMA DE MODELAMIENTO Esquemas de Modelamiento Multidimensional Modelamiento Copo de Nieve Modelamiento Estrella Modelamiento Constelación de Estrellas Modelamiento Tormenta de Nieve    

SEMANA Nº13

: TÉCNICAS DE MODELAMIENTO BÁSICA

Enfoques de Modelamiento Orientado a Datos Orientado a Reportes Orientado a Necesidades de Información   

SEMANA Nº14  

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Técnicas de Descubrimiento de Dimensiones Técnica “de las 6 Preguntas” o Análisis del nivel de granularidad o Dimensiones Calificativas de Atributos o Dimensiones Calificativas de Indicadores o Descubrimiento de Relaciones Dinámicas Técnicas de Reconocimiento de Errores o Descomposición de las Relaciones Circulares Técnicas de Análisis de Cargas o Análisis de Atributos Calificativos y Descriptivos. o Documentación o Documento de Especificaciones de Cargas o Documento de Modelo Multidimensional

SEMANA Nº15   

: ELABORACIÓN DEL MODELO MULTIDIMENSIONAL

Diagrama general de cargas (Casos de Usos) Diagrama de caso de uso x cada proceso de carga. Especificaciones de Cargas o Diagrama general de cargas o Especificaciones de Procesos de Cargas

SEMANA Nº16 

: TÉCNICAS DE MODELAMIENTO INTERMEDIAS

: TÉCNICA DE CREACIÓN DE MODELOS FÍSICO

Técnica de creación de Modelos Físico o Modelamiento Físico. o Creación de Dimensiones de Tiempo.

Creación de un Cubo Local. Especificaciones del proceso de carga o Explicar como hacer mapping. o Documentar todos los procesos de carga Técnicas de Desarrollo de Procesos de Cargas o Técnicas de cargas incrementales. o Recuperación de desastres y Manejo de Reproceso. Reproceso. o Control y corrección automática de Errores. o

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SEMANA Nº17 

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Creación de reportes o Explotación de los cubos utilizando Microsoft Excel. Explotación de los cubos utilizando la Solución de Inteligencia de Negocios de Microsoft (Office Web Components) Construcción de Reportes

SEMANA Nº18  

: DEFINICIÓN DE CUBOS DE ANÁLISIS

: IMPLEMENTACIÓN Y PUESTA EN MARCHA

Como implementar una solución de BI utilizando Microsoft Excel. Muestra de algunas herramientas de BI

SEMANA Nº19

: EXAMEN FINAL

SEMANA Nº20

: EXAMEN DE RECUPERACION

BIBLIOGRAFIA 

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Microsoft Corporation o http://www.microsoft.com/latam/b http://www.microsoft.com/latam/business/bi/default.asp usiness/bi/default.asp FNGWEB o Desarrollo Estratégico (http://www.fngweb.com/intelligence_esp.asp) (http://www.fngweb.com/intelligence_esp.asp) Exactus o Business Softwarehttp://www.exactus. Softwarehttp://www.exactus.com/Exactus/Pro com/Exactus/Productos/Inteligencia+d ductos/Inteligencia+de+Neg e+Neg ocios/default.htm Gop@ o

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Soluciones Integrales (http://www.gopac.com. (http://www.gopac.com.mx/bi/queesbi.htm) mx/bi/queesbi.htm)

IPSUM o

Tecnología para vitalizar sistemas (http://www.ipsum.com.mx/negocios.html)