El alumno conocerá los aspectos relativos al análisis, a la planeación, diseño de tecnologías de bases de datos corporativa, así como afecta el valor estratégico de los datos

Unidad I. Introducción al Data Warehousing.

Que el alumno adquiera conocimientos introductorios sobre Data Warehouse, su tecnología y arquitectura.

Unidad II. Inteligencia en los negocios y Data Warehousing

Introducción a las técnicas de procesamiento de análisis online de datos (OLAP) y navegación de datos dimensionales del negocio.

Unidad III. Proyectos de Data Warehouse

Conocer el ciclo de desarrollo de un Data Warehouse.

Unidad IV. Modelos de Data Warehouse

Conocer los diversos modelos de Data Warehouse y sus técnicas.

Unidad V. Diseño físico del Data Warehouse

Desarrollar las habilidades en el diseño físico de un Data Warehouse.

Unidad VI. Integración de datos para un Data Warehouse

Conocer el proceso de extracción, transformación y carga de datos (ETL), así como la calidad de los datos y mejores prácticas de ETL en un Data Warehouse.

Unidad VII. Consultas al Data Warehouse

Conocer el proceso de consultas en un Data Warehouse.

Unidad VIII. Aplicaciones de Data Warehouse

Conocer las diversas aplicaciones de un Data Warehouse.

1 Introducción al Data Warehousing

1.1  Introducción al Data Warehousing

1.1.1     Definición de un Data Warehouse

1.1.2     Conceptos básicos

1.1.2.1         Historia del procesamiento de información

1.1.2.2         La información en la toma de decisiones

1.1.3     Data Warehouse y el negocio

1.1.4     Sistemas operacionales v/s Información

1.1.5     Arquitectura de un Data Warehouse

1.2  Tecnología del Data Warehouse

1.2.1     Bases relacionales y Data Warehousing

1.2.2     Bases de datos Multidimensional

1.3  El problema de la integridad de los datos

1.3.1     La arquitectura de un Data Warehouse

1.3.2     Data Warehouse DBMS

1.3.3     Datamart

2 Inteligencia en los negocios y Data Warehousing

2.1 Inteligencia en los negocios y Data Warehousing

2.2 Categorías en inteligencia en los negocios

2.2.1 Consultas básicas y reportes

2.2.2 Procesamiento analítico en línea (OLAP)

2.2.3 Principios de cuadros de mando (Dashboards) y Scorecards

2.3 Sistemas de información geográfica

3 Proyectos de Data Warehouse

3.1  Planeación de la Administración del Proyectos de Data Warehouse

3.2  Planificación del proyecto de Data Warehouse

3.3  Ciclo de vida de un Data Warehouse

3.4  Definición y estudio de factibilidad (técnico/económico) de un proyecto de Data Warehouse

3.5  Definición de Requerimientos de los clientes para un Data Warehouse: análisis básicos, análisis de correlaciones, Análisis multi-variado, predicciones, modelamientos, data mining

3.6  Análisis del sistema

3.7  Diseño del sistema

3.8  Implementación

3.9  Equipo de desarrollo

3.10  Mantención de un Data Warehouse

4 Modelos de Data Warehouse

4.1 Modelos de Data Warehouse

4.1.1   Multidimensional

4.1.2   Dimensiones

4.1.3   Medidas

4.1.4   Hecho

4.2  Almacenamiento de los datos: Estructura de datos multidimensional

5 Diseño físico del Data Warehouse

5.1         Diseño físico del Data Warehouse

5.1.1    Agregación e índices.

5.1.2    Data Staging

5.1.3    Calibración de almacenamiento en disco

5.1.4    Arquitectura Física

6 Integración de datos para un Data Warehouse

6.1 Integración de datos para un Data Warehouse

6.2 Proceso ETL

6.2.1  Calidad de datos

6.2.2 Transformación de datos

6.2.3 Carga de datos

6.2.4 Mejores prácticas ETL

6.2.5 El metadato

7 Consultas al Data Warehouse

7.1 Consultas al Data Warehouse

7.1.1 Datamart

7.1.2 Tunning de queries

8 Aplicaciones de Data Warehouse

8.1 Aplicaciones y casos de éxito de Data Warehouse

Métodos de enseñanza-aprendizaje:

          Descriptivo

          Analítico

          Deductivo

Técnicas de aprendizaje:

          Individuales

          Grupales

          Laboratorios

          Estudio de casos

Actividades de aprendizaje:

          Prácticas de laboratorio

          Ejercicios en clase y de tarea

          Casos prácticos

Recursos didácticos a utilizar:

          Pintarrón

          Cañón 

Exámenes Teórico-prácticos 50%

Prácticas y Tareas                 20%

Proyecto Final                       30%

Libro

Data Warehousing Fundamental: A Comprehensive Guide for IT Professionals

P. Ponniag (2010) John Wiley & Sons No. Ed 2nd

ISBN: 9780470462072

Libro

The Data Warehouse Toolkit: The complete guide to dimensional modeling

R. Kimball, M. Ross (2013) Wiley No. Ed 1st

ISBN: 9780471200246

Libro

Data Warehousing for Dummies

T. Hammergren, A. Simon. (2009) Wiley No. Ed 1st

ISBN: 9780470407479

Libro

The Data Warehouse ETL Toolkit: Practical techniques for extracting, cleaning, conforming and delivering data

R. Kimball, J. Caserta (2004) Wiley No. Ed 1st

ISBN: 0764579231

Libro

Building the Data Warehouse

W. Inmon, M. Moss (2005) Wiley No. Ed 4th

ISBN: 9780764599446

Libro

Building a Data Warehouse for decision support

V. Poe, P. Klawuer, S. Brost (1997) Prentice Hall No. Ed 2nd

ISBN: 0137696396

Libro

Agile Data Warehouse Design: Collaborative Dimensional Modeling, from Whiteboard to Star Schema

I. Corr, J. Stagnitto (2011) BEAM No. Ed 3th

ISBN: 9780956817204

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Lugar:

Zapopan, Jalisco

Fecha última revisión:

Octubre de 2019

Fecha última actualización:

Octubre de 2019

Profesores que imparten la materia

Academia de Bases de Datos

Colegio Departamental