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Data Warehouse Business Intelligence

Código: IFCD013PO

Área Profesional: Informática y Comunicaciones
Duración: 40 horas

Objetivos

OBJETIVO GENERAL:

Utilizar adecuadamente los aspectos que inciden en la comunicación como una herramienta fundamental en la labor docente.

OBJETIVOS ESPECÍFICOS:

Unidad 1

  • Conocer el concepto de Business Intelligence.
  • Entender por qué surge el concepto "Business Intelligence".
  • Analizar la importancia que cobra en las organizaciones.

Unidad 2

  • Comprender los conceptos clave de Data Warehouse y Data Mart.
  • Abarcar la importancia del Data Warehouse y Data Mart en el panorama empresarial actual y cómo se integran en la toma de decisiones estratégicas.
  • Analizar la utilidad y los componentes los Data Marts y Data Warehouses.

Unidad 3

  • Conocer las metodologías para diseñar, implementar y mantener un Data Warehouse eficiente y escalable.

Unidad 4

  • Determinar cómo se desarrollan los modelos lógicos y físicos de la base de datos central.
  • Estimar la importancia que tiene una estructura sólida.

Unidad 5

  • Explorar el proceso de ETL.
  • Interpretar la extracción, transformación y carga de datos (ETL)

Unidad 6

  • Explorar el diseño de cubos OLAP para el análisis de datos multidimensionales.
  • Conocer la utilidad de las herramientas como Discoverer Administrador y Discoverer Desktop.

Unidad 7

  • Conocer técnicas esenciales de minería de datos.
  • Descubrir patrones y tendencias ocultos en los datos a través de las técnicas.

Unidad 8

  • Aprender sobre el ciclo completo de minería de datos, desde la selección y preprocesamiento de datos hasta la evaluación y despliegue de modelos.

Programa

EVALUACIÓN DIAGNÓSTICA

PRESENTACIÓN

1. INTRODUCCIÓN

1. Introducción

Evaluación 1

2. CONCEPTO DE DATA MART o DATA WAREHOUSE

2. Concepto Data Mart o Data Warehouse

Evaluación 2

3. METODOLOGÍA

3. Metodología

Evaluación 3

4. DISEÑO LÓGICO Y FÍSICO DE BASE DE DATOS CENTRAL

4. Diseño lógico y físico BD central

Evaluación 4

5. DISEÑO DE CUBOS

5. Diseño de cubos

Evaluación 5

6. OLAP

6. OLAP

Evaluación 6

7. TÉCNICAS DE MINERÍA DE DATOS

7. Técnicas de minería de datos

Evaluación 7

8. EL CICLO DE DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS

8. El ciclo de Data Mining

Evaluación 8

CASO PRÁCTICO FINAL

EVALUACIÓN FINAL

RESUMEN