Universidad Pública de Navarra - Nafarroako Univertsitate Publikoa
Universidad Pública de Navarra
| Código: 240504 | Asignatura: ANÁLISIS DE APLICACIONES EMPRESARIALES | ||||
| Créditos: 6 | Tipo: Optativa | Curso: | Periodo: 1º S | ||
| Departamento: Ingeniería Matemática e Informática | |||||
| Profesorado: | |||||
| SUESCUN ABRIL, FRANCISCO JAVIER (Resp) [Tutorías ] | |||||
Descripción/Contenidos
Business Intelligence. Data Warehousing. Herramientas actuales para el Business Intelligence.
Descriptores
Análisis de datos, análisis multidimensional, Data Warehousing, Business Intelligence, Gestión del Rendimiento Corporativo, Cuadros de mando, Organización empresarial, Sistemas de Gestión Empresarial.
Competencias genéricas
Competencias: G1, G4, G5, G6, G7, G9
G1: Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de la Resolución de 8 de Junio de 2009 de la Secretaría General de Universidades (BOE de 4 de agosto de 2009) para los ámbitos tecnológicos de Ingeniería del Software, Computación y Tecnologías de la Información, la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
G4: Capacidad para definir, evaluar y seleccionar plataformas hardware y software para el desarrollo y la ejecución de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de la Resolución de 8 de Junio de 2009 de la Secretaría General de Universidades (BOE de 4 de agosto de 2009) para los ámbitos tecnológicos de Ingeniería del Software, Computación y Tecnologías de la Información.
G5: Capacidad para concebir, desarrollar y mantener sistemas, servicios y aplicaciones informáticas empleando los métodos de la ingeniería del software como instrumento para el aseguramiento de su calidad, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de la Resolución de 8 de Junio de 2009 de la Secretaría General de Universidades (BOE de 4 de agosto de 2009) para los ámbitos tecnológicos de Ingeniería del Software, Computación y Tecnologías de la Información.
G6: Capacidad para concebir, desarrollar y mantener sistemas, servicios y aplicaciones informáticas empleando los métodos de la ingeniería del software como instrumento para el aseguramiento de su calidad, de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de la Resolución de 8 de Junio de 2009 de la Secretaría General de Universidades (BOE de 4 de agosto de 2009) para los ámbitos tecnológicos de Ingeniería del Software, Computación y Tecnologías de la Información.
G9: Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.
Competencias específicas
IS1: Capacidad para desarrollar, mantener y evaluar servicios y sistemas software que satisfagan todos los requisitos del usuario y se comporten de forma fiable y eficiente, sean asequibles de desarrollar y mantener y cumplan normas de calidad, aplicando las teorías, principios, métodos y prácticas de la Ingeniería del Software.
IS2: Capacidad para valorar las necesidades del cliente y especificar los requisitos software para satisfacer estas necesidades, reconciliando objetivos en conflicto mediante la búsqueda de compromisos aceptables dentro de las limitaciones derivadas del coste, del tiempo, de la existencia de sistemas ya desarrollados y de las propias organizaciones.
IS3: Capacidad de dar solución a problemas de integración en función de las estrategias, estándares y tecnologías disponibles.
IS4: Capacidad de identificar y analizar problemas y diseñar, desarrollar, implementar, verificar y documentar soluciones software sobre la base de un conocimiento adecuado de las teorías, modelos y técnicas actuales.
IS5: Capacidad de identificar, evaluar y gestionar los riesgos potenciales asociados que pudieran presentarse.
Resultados aprendizaje
Analizar aplicaciones empresariales inteligentes, sus usos y la gestión de sus usuarios.
Generar procesos de desarrollo para el Data warehousing & business intelligence.
Desarrollar y conocer las mejores prácticas. Best practices.
Evaluar adecuadamente cualquier aplicación empresarial de Data wharehouse y bussinnes intelligence.
Metodología
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TRABAJO PRESENCIAL EN EL AULA |
Peso (%) |
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Clases magistrales |
10% |
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Aprendizaje basado en problemas y/o casos en grupos reducidos |
10% |
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Sesiones prácticas en grupos reducidos |
15% |
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Tutorías en grupos muy reducidos |
4% |
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Actividades de evaluación |
1% |
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TOTAL horas trabajo presencial en el aula |
40% |
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TRABAJO PERSONAL DEL ESTUDIANTE |
Peso (%) |
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Estudio autónomo |
12% |
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Elaboración de trabajos y/o proyectos y escritura de memorias |
10% |
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Programación/experimentación u otros trabajos en ordenador/laboratorio |
15% |
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Resolución de problemas, ejercicios y otras actividades de aplicación |
20% |
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Preparación de presentaciones de trabajos, proyectos, etc. |
3% |
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TOTAL horas trabajo personal del estudiante |
60% |
Evaluación
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ACTIVIDADES EVALUABLES |
Peso (%) |
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Examen teórico-práctico (una o varias pruebas) |
30% |
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Asistencia y participación activa en clase |
20% |
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Trabajos y supuestos prácticos |
50% |
Examen teórico-práctico (30%)
- Ejercicio teórico sobre los conceptos de la asignatura. 8 puntos sobre 10.
- Ejercicio teórico sobre las prácticas de la asignatura. 2 puntos sobre 10.
Trabajos y supuestos prácticos (50%)
- 15% mediante la realización de ejercicios a lo largo del curso
- 35% mediante la realización de un trabajo obligatorio, en grupo y/o individual.
Se deben realizar al menos dos ejercicios de evaluación a lo largo del curso, sobre las partes más importantes de la asignatura
Ejercicio obligatorio, en grupo y/o individual o Desarrollo de una aplicación Business Inteligencie.
Asistencia y participación en clase (20%)
El ejercicio se desarrolla en hitos y cada grupo debe presentar el trabajo en público, al finalizar el mismo.
Para aprobar la asignatura, se deben tener aprobados todos los apartados de la evaluación (actividades evaluables)
Temario
Contenidos
Primera parte: introducción
Tema 1: Historia del business intelligence: El modelo relacional de bases de datos, Sistemas de gestión empresarial, grabación de datos, El data warehouse, Business intelligence, Plataformas y entornos colaborativos de bi.
Tema 2: Introducción a la gestión empresarial:
Procesos analíticos en la gestión: necesidades de información, Procedimientos para obtener información, La generación de informes, Análisis multidimensional.
Tema 3: Sistemas de información empresarial:
Ciclo de vida de la información, Sistemas OLTP, Sistemas ERP
Segunda parte: fundamentos teóricos
Tema 4: Conceptos teóricos generales:
Datos, información y conocimiento, Sistemas operacionales y sistemas analíticos, Sistemas operacionales, Sistemas analíticos
Tema 5: Data Warehouse: Conceptos básicos
Características, Aplicaciones, Alternativas de Diseño, Herramientas Utilizadas, Datamining, Base de Datos Multidimensional, Metadatos, Procesos de Construcción, Técnicas Explotación
Tema 6: Procesamiento y análisis OLAP
Definiciones y Conceptos OLAP., Tipos de sistemas OLAP, Comparaciones,
Utilidades de OLAP, Requerimientos funcionales de los sistemas OLAP.
Tema 7: ETL
Extracción, Transformaicón y Carga. Definiciones, descripción de etapas, herramientas.
Tema 8: Construcción de cubos
Desnormalización: propósitos y ejemplos, conceptos de eficiencia, técnicas de diseño, Dimensiones, Jerarquías, Dimensiones lentamente cambiantes, Claves subrogadas, Tablas de hecho.
Tercera parte: fundamentos prácticos
Tema 9: Presentación de herramientas y virtualización
Presentación de la familia SQLServer: SGBBDD, Integration Services, Analysis Services y BIDS. Configuración de entorno y utilización de BIDS y Management Studio.
Tema 10: Integration Services
Control Flows, Data Flows, implementación y despliegue de paquetes SSIS.
Tema 11: Analysis Services
Cubos, Data Sources, Data Source Views, dimensiones, procesamiento
Tema 12: Explotación
Excel Pivot Tables, Excel Services, Performance Point
Bibliografía
Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.
Bibliografía Básica.
S.Ramos, "Microsoft Business Intelligence, vea el cubo medio lleno", SolidQ, 2011.
J. L. Cano, “Business Intelligence: Competir con Información”, ESADE, 2007.
Bibliografía Complementaria.
Brown, G., & Campbell, D. (1950). Instrument engineering: its growth and promise in process-control problem.
Codd, E. (1970). A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.
Davenport, T. H., & Prusak, L. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Harvard Business Review Press.
Deming, W. E. (1986). Out of the Crisis. MIT Press.
Devlin, B., & Murphy , P. (1988). An architecture for a business and information System.
Elmasri, R., & Navathe, S. (1997). Sistemas de Bases de Datos, conceptos fundamentales. Addison Wesley.
Hagerty, J., Sallam, R., & Richardson, J. (2012). Magic Quadrant for Business Intelligence. Gartner.
Inmon, W. (1992). Building the Datawarehouse. John Wiley & Sons Inc.
Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1992). The Balanced Scorecard: measures that drive performance. Harvard Business Review, 71–80.
Kimball, R. (1996). The Data Warehouse Toolkit.
Kimball, R. (1997). A Dimensional Modeling Manifesto.