NEGOCIOS INTELIGENTES.

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1 NEGOCIOS INTELIGENTES. 1.- DATOS DE LA ASIGNATURA Nombre de la asignatura: Carrera: Clave de la asignatura: Horas teoría-horas práctica-créditos Negocios Inteligentes Ingeniería en Sistemas Computacionales Modulo (1864) HISTORIA DEL PROGRAMA Lugar y fecha de elaboración o revisión Instituto Tecnológico de Durango Participantes Representantes de la Academia de Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de Durango. Observaciones (cambios y justificación) Análisis, estudio y diseño de programas de estudio del módulo de especialidad en Consultoría de Tecnología de.

2 3.- UBICACIÓN DE LA ASIGNATURA a). Relación con otras asignaturas del plan de estudio Anteriores Posteriores Asignaturas Temas Asignaturas Temas Administración Fundamentos de desarrollo de sistemas Administración y el entorno de las empresas Técnicas Herramientas y estudios previos Fundamentos de bases de datos Diseño y arquitectura de productos de software Planificación y modelado Introducción a los sistemas de bases de datos Procesos de la Ingeniería de requerimiento s Análisis de requerimientos b). Aportación de la asignatura al perfil del egresado El alumno mediante el uso de tecnologías de información y de comunicaciones aportará soluciones de mercado a los sistemas de información, dirigirá y optimizará información corporativa de las organizaciones, así como gestionará y apoyará el proceso de toma de decisiones. 2

3 4. OBJETIVO(S) GENERAL(ES) DEL CURSO El estudiante conocerá, diferenciará y aplicará las tecnologías de información y de comunicaciones para emprender y desarrollar proyectos en las organizaciones con una visión empresarial ofreciendo soluciones tecnológicas con la finalidad de optimizar la información y apoyar en el proceso de toma de decisiones. 3

4 5.- TEMARIO Unidad Temas Subtemas 1 Introducción a los negocios inteligentes. 1.1 Qué es Negocios Inteligentes (BI). 1.2 Qué puede hacer BI. 1.3 Quién necesita soluciones de BI. 1.4 Software de BI. 1.5 Componentes de BI. 1.6 El futuro de BI. 2 Administración del conocimiento. 3 Data Warehouse y DataMart 4 Análisis Multidimensional 5 Modelado Multidimensional 6 Procesamiento Analítico en Línea. OLAP. 2.1 Qué es la administración del conocimiento. 2.2 Herramientas tecnológicas de soporte a la administración del conocimiento. 2.3 La administración del conocimiento como ventaja competitiva. 2.4 Proceso de implantación de administración del conocimiento en las organizaciones. 2.5 Ventajas de la administración del conocimiento. 3.1 Qué es un Data Warehouse. 3.2 s fundamentales de un Data Warehouse. 3.3 Elementos básicos de un Data Warehouse. 3.4 Procesos básicos del Data Warehouse. 3.5 Qué es un DataMart 3.6 Propuesta de Bases de Datos Estratégicas. 3.7 Arquitectura de Bases de Datos estratégicas. 3.8 Modelo de definición de Bases de Datos estratégicas. 4.1Definiciones y conceptos del Administrador Multidimensional 4.2 Definición de indicadores 4.3 Modelado Multidimensional Definición y justificación Modelado CUBO 4.4 Definición de tablas de dimensiones 4.5 Definición de tablas de hechos 5.1 Modelado multidimensional 5.2Pasos a seguir en la construcción de un Data Warehouse 5.3 Ejemplo de construcción de un Data Warehouse. 6.1 Conceptos de tecnología OLAP. 6.2 Herramientas. 6.3 Usos y Aplicaciones de la tecnología OLAP 4

5 7 Proyecto Final. 7.1 Modelación, construcción y desarrollo de un prototipo de un BI, Data Warehouse o DataMart. 7.2 Desarrollo de Proyecto Final de Bases de datos estratégicas. 6.- APRENDIZAJES REQUERIDOS Tipos de sistemas de información. Fundamentos de bases de datos. Teoría general de bases de datos. Modelo y diseño de bases de datos. Aplicar elementos de bases de datos. Conocimientos básicos de programación. 7.- SUGERENCIAS DIDÁCTICAS Propiciar la búsqueda y selección de información sobre cultura corporativa. globalización, toma de decisiones, servicio al cliente. Ejercicios y prácticas coordinadas por el profesor. Propiciar que los alumnos participen exponiendo trabajos de investigación realizados en empresas de casos aplicados a temas específicos del programa. Integrar equipos de desarrollo motivando el aprendizaje requerido. 8.- SUGERENCIAS DE EVALUACIÓN Examen escrito. Exámenes prácticos. Resolución de casos. Investigación y exposición de temas seleccionados. Reportes de avance sobre proyecto final. Proyecto Final de Modelación, construcción y desarrollo de un prototipo. 9.- UNIDADES DE APRENDIZAJE UNIDAD 1.- Introducción a los negocios inteligentes. 5

6 El alumno comprenderá los conceptos sobre Negocios Inteligentes y será capaz de aplicarlos en la solución de problemas de optimización de información en las organizaciones. Investigar y definir el concepto de Negocio Inteligente. Investigar y definir los componentes de Negocios Inteligentes. Realizar investigaciones sobre casos reales de empresas que han adoptado esta nueva tecnología de información para la solución de problemas organizacionales. 1, UNIDAD 2.- Administración del conocimiento. El alumno comprenderá la importancia de la administración del conocimiento como una herramienta en las organizaciones para aprovechar y maximizar el conocimiento. Realizar una investigación y entregar un reporte sobre las herramientas tecnológicas de soporte a la administración del conocimiento. Exponer una presentación sobre la investigación anterior. Analizar en equipo el proceso de implantación de administración del conocimiento. Identificar las ventajas de la administración del conocimiento como herramienta en las organizaciones. 1, 6,7,8,9 UNIDAD 3.- Data Warehouse y DataMart. El alumno comprenderá la importancia de la información generada por los procesos de una organización Elaborar un cuadro sinóptico sobre el concepto de Data Warehouse y sus objetivos. Elaborar un mapa mental sobre los elementos básicos de un Data Warehouse. Analizar en equipo el proceso básico de un Data Warehouse. Investigar y describir la arquitectura de las Bases de Datos Estratégicas. 2,4,5 6

7 UNIDAD 4.- Análisis Multidimensional. El alumno conocerá la técnica de Modelado Multidimensional de información en el diseño de almacenes de datos. Identificar criterios para la definición de tablas de dimensiones. Identificar criterios para la definición de tablas de hechos. Realizar una práctica de Modelado Multidimensional. 2,4,5 UNIDAD 5.- Modelado Multidimensional. El alumno será capaz de realizar la construcción de un almacén de datos. Investigar y describir los componentes del Modelado Multidimensional. Exponer por equipo los pasos a seguir en la construcción de un Data Warehouse. 2,4,5 UNIDAD 6.- Procesamiento Analítico en Línea OLAP. El alumno comprenderá los alcances y aplicaciones de la tecnología OLAP en la construcción de almacenes de datos. Definir el concepto y objetivos del Procesamiento Analítico en Línea OLAP. Realizar una investigación sobre casos reales de empresas que han adoptado esta nueva tecnología de información para la solución de problemas organizacionales. Exponer el resultado de la investigación anterior 3, 7

8 UNIDAD 7.- Proyecto Final. El alumno aplicará los conocimientos y habilidades adquiridos en las unidades previas para analizar, modelar y desarrollar un prototipo de solución tecnológica para una organización. Determinar los requerimientos para desarrollar un proyecto de un prototipo de BI, Data Warehouse ó Data Mart que maneje Bases de Datos Estratégicas. Desarrollar un proyecto de un prototipo de BI, Data Warehouse ó Data Mart que maneje Bases de Datos Estratégicas. 1, 2, 3, 4,5 10. FUENTES DE INFORMACIÓN 1. Ramos, Simón l. Fernando. Introducción a los Sistemas de, 2. Inmon, W. H. Building the Data Warehouse. 3. Thomsen, Erick. OLAP Solutions: Building Multidimensional Information System. 4. Kimball, Ralph. The Data Warehouse Toolkit:The Complete Guide to Dimensional Modeling. 5. Kimball, Ralph. The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Expert Methods of Designing, Developing and Deploying Data Warehouses. 6. Introducción a la gestión del conocimiento y su aplicación al sector público. Martha Beatriz Peluffo A. Edith Catalán Contreras. Diciembre The knowledge Management Fieldback. Wendi Bukowitz, ruth Williams 8. Knowledge Management Handbook. Jay Liebowitz 9. Working Knowledge. Thomas H, Davenport, Lawrence Prusk. 8

9 11. PRÁCTICAS Unidad Práctica 3 1 Desarrollar el prototipo de un almacén de datos. 4 1 Desarrollar con la orientación del profesor el modelado de bases de datos estratégicas. 5 1 Desarrollar con la orientación del profesor el modelado de bases de datos estratégicas. 7 1 Desarrollar el proyecto final que incluya el prototipo de un almacén de datos dosificado durante las unidades de aprendizaje. 9