Regresar... Inteligencia de Negocios Datos Generales 1. Nombre de la Asignatura 2. Nivel de formación 3. Clave de la Asignatura Inteligencia de Negocios Licenciatura I5641 4. Prerrequisitos 5. Area de Formación 6. Departamento NingunoNinguno Especializante Obligatoria Departamento de Sistemas de Información 7. Academia 8. Modalidad 9. Tipo de Asignatura Inteligencia de Negocios Presencial Curso Taller 10. Carga Horaria Teoría Práctica Total Créditos 40 40 80 8 12. Trayectoria de la asignatura Contenido del Programa 13. Presentación La Inteligencia de Negocios es el proceso de integración y tratamiento de los datos para convertirlos en información que permita apoyar la toma de decisiones en la organización. La Inteligencia de Negocios aporta la capacidad para comprender desde la extracción de los datos de sistemas existentes hasta la explotación de a información por herramientas de análisis de datos. Esta materia sirve para el descubrimiento de conocimiento en bases de datos que posee una empresa a través de herramientas de minería de datos y data warehouse con el fin de explotarlo y que sirva como soporte para la toma de decisiones, 14. Objetivos del programa Objetivo General Aplicar Tecnologías Emergentes de Base de Datos para construir soluciones de Inteligencia de Negocios que den soporte a la Toma de Decisiones. Introducir al estudiante en el campo del Datawarehousing y del Business Intelligence comprendiendo la importancia de los mismos en las empresas. Proporcionar los conocimientos necesarios para poder definir y armar un Data Warehouse http://www.cucea.udg.mx/es/consulta programas de asignatura 1/5
Promover que el alumno, a partir de un DW ya armado, pueda definir métricas y atributos, que permitan implementar una solución de Business Intelligence capaz de mejorar la capacidad de la organización a la hora de tomar decisiones. Introducir al alumno en casos prácticos y reales de soluciones de Business Intelligence en las empresas. 15. Contenido Contenido temático 1. Introducción a la Inteligencia de Negocios. 2. Base de Datos para la Toma de Decisiones. 3. Componentes del Entorno de Inteligencia de Negocios. 4. Construcción de soluciónes de la inteligencia de negocios. Contenido desarrollado 1 Introducción a la Inteligencia de Negocios. 1.1. Conceptos básicos. 1.1.1. Data Warehouse. 1.1.2. Data Mart. 1.1.3. Tipos de sistemas de información. 1.1.4. Variables de medición. 1.1.5. Variables de análisis. 1.2. Componentes de la Inteligencia de Negocios. 1.2.1. Minería de Datos. 1.2.2. Administración del Conocimiento. 1.2.3. Aplicaciones Analíticas. 1.2.4. Sistemas de Reportes. 1.2.5. Multidimensionalidad. 1.3. Principales Herramientas de la Inteligencia de Negocios. 2. Base de Datos para la Toma de Decisiones 2.1. Base de Datos Multidimensionales. 2.1.1. Sistemas OLTP 2.1.2. Sistemas OLAP 2.1.3. Operaciones Analíticas Básicas de los Sistemas OLAP 2.1.4. Vista de Datos de los sistemas OLAP 2.1.5. Modelo de Datos de los sistemas OLAP. 2.2. Sistemas de Gestión del conocimiento. 2.2.1. Preparación de los Datos. 2.2.2. Minería de Datos. 2.2.3. Patrones. 2.2.4. Evaluación / Interpretación / Visualización. 3. Componentes del Entorno de Inteligencia de Negocios 3.1. Orígenes de datos. 3.1.1. Sistemas operacionales. 3.1.2. Sistemas Heredados. 3.1.3. ERP s, CRM s. 3.1.4. Otros. 3.2. Bodegas de datos. 3.2.1. Diseño. 3.2.2. Implementación. 3.3. Procesos de ETL. http://www.cucea.udg.mx/es/consulta programas de asignatura 2/5
3.4. Procesos de Minería de datos. 3.5. Vistas Multidimensionales (hipercubos de datos). 3.6. Reporteadores. 3.7. Alertas, tableros de control (dashboards) e indicadores clave de desempeño (KPI s). 3.8. Procesadores de consultas ad hoc. 4. Construcción a la solución de la inteligencia de negocios 4.1. Creación del proyecto final integrando las técnicas y herramientas vistas anteriormente tomando en cuenta cada uno de los componentes para la toma de decisiones en la inteligencia de negocios. 16. Actividades Prácticas Practica en laboratorio de computo para realizar análisis de datos como: Definir esquemas de bases de datos multidimensionales Elaborar consultas a bases de datos multidimensionales Diseño e implementación de un datamart o datawarehouse Uso de herramientas para la extracción, transformación y carga de datos de una base de datos relacional a una datawarehouse Definir y aplicar esquemas de análisis de datos Definir y aplicar algoritmos de minería de datos a utilizar Elaborar aplicaciones para acceder a la solución desplegada (reportes, consultas mdx, visualización de datos, alertas, conocimiento, etc.). 17. Metodología Métodos de enseñanza aprendizaje: Descriptivo Analítico Deductivo Técnicas de aprendizaje: Individuales Grupales Laboratorio Estudio de casos Actividades de aprendizaje: Prácticas de laboratorio Ejercicios en casa y tareas Casos prácticos Recursos didácticos a utilizar: Pintarrón Cañón 18. Evaluación Tareas: Reportes Escritos, Informes de Actividades de Investigación, Reportes de Resolución de Problemas con Software 15% 1er. Examen 15% 2do Examen 15% http://www.cucea.udg.mx/es/consulta programas de asignatura 3/5
3er Examen 15% Proyecto Final: Construcción de una solución de Inteligencia de Negocios para un caso práctico 40% 19. Bibliografía Libros / Revistas Libro: Business Intelligence: A Managerial Approach Sharda, Ramesh; Delen, Dursun; (201) Prentice Hall No. Ed 3ra ISBN: 978 0133051056 Libro: Business Intellience in Plan Laguage: A Practical Guide to Data Mining and Buisiness Analytics Kolb, Jeremy M. (2013) CreateSpace Independent P No. Ed 1ra ISBN: 978 1479324187 Libro: Business Intelligence for Dummies Sheps, Swain (2007) For Dummies No. Ed 1ra ISBN: 978 0470127230 Libro: Successful Business Intelligence: Unlock the Value of BI & Big Data Howson, Cindi (2013) Mcgraw Hill Osborne Media No. Ed 2da ISBN: 978 0071809184 Libro: The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to DImensional Modeling Kimball, Ralph (2013) Wiley No. Ed 3ra ISBN: 978 1118530801 Otros materiales 20. Perfil del profesor Perfil Académico. Ingeniero en Computación, Maestro en Tecnologías de la Información, Doctor en Tecnologías de la Información o áreas afines al sistemas computacionales que involucre el manejo de bases de datos.experiencia. En consultoría para gestión de proyectos de y en procesos de estrategia basada inteligencia de negocios. Experiencia en coordinación de grupos de trabajo y contacto con los principales empleadores de la localidad. Experiencia en el análisis, diseño y desarrollo de sistemas de bases de datos. 21. Nombre de los profesores que imparten la materia Fernández Rodríguez Jeffry Steven Código: 7809697 22. Lugar y fecha de su aprobación Zapopan, Jalisco, a 18 de septiembre de 2014 23. Instancias que aprobaron el programa http://www.cucea.udg.mx/es/consulta programas de asignatura 4/5
Propuesta elaborada por el Comité Técnico revisor y las academias correspondientes, así como el Colegio Departamental del Departamento de Sistemas de Información 24. Archivo (Documento Firmado) Programa Inteligencia de Negocios.pdf Imprimir Regresar... http://www.cucea.udg.mx/es/consulta programas de asignatura 5/5