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: Estadística, Informática y Matemáticas | |||||
| Profesorado: | |||||
| VILLADANGOS ALONSO, JESÚS (Resp) [Tutorías ] | |||||
Módulo/Materia
Módulo: Mención Ingeniería del Software
Materia: Organización y Gestión de Sistemas Informáticos
Descripción/Contenidos
Business Intelligence. Data Warehousing. Herramientas actuales para el Business Intelligence.
Competencias genéricas
G1: Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto 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.
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.
G6: Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes.
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
R1: Analizar aplicaciones empresariales.
R2: Desarrollar servicios en la nube (cloud computing).
R3: Generar procesos de desarrollo de análisis de datos: Business intelligence.
R4: Evaluar aplicaciones empresariales de análisis de datos.
Metodología
| ACTIVIDAD FORMATIVA | HORAS | PRESENCIALIDAD |
| Clases magistrales | 15 | 100 |
| Preparación de presentaciones de trabajos, proyectos, etc. | 7,5 | 0 |
| Aprendizaje basado en problemas y/o casos en grupos reducidos | 15 | 100 |
| Sesiones prácticas en grupos reducidos | 22,5 | 100 |
| Tutorías en grupos muy reducidos | 4,5 | 100 |
| Actividades de evaluación | 3 | 100 |
| Estudio autónomo | 15 | 0 |
| Elaboración de trabajos y/o proyectos y escritura de memorias | 30 | 0 |
| Programación/experimentación u otros trabajos en ordenador/laboratorio | 22,5 | 0 |
| Resolución de problemas, ejercicios, etc. | 15 | 0 |
Evaluación
Los estudiantes pueden elegir entre dos métodos de evaluación: (I) examen final y su correspondiente recuperación, o bien (ii) evaluación continua por entregas parciales a lo largo del curso.
Evaluación por examen: Una alternativa es presentarse a un examen de la asignatura y en caso de suspender a su correspondiente examen de recuperación.
Evaluación por entregas: Una segunda alternativa es la evaluación de 5 entregas que se le piden a los estudiantes a lo largo del desarrollo de la asignatura. Estas entregas están planificadas desde el primer día de clase. Y en caso de que la valoración de las entregas no permita que el alumno supere la asignatura, entonces el estudiante podrá optar al examen de recuperación.
En la evaluación por entregas no hay nota mínima para las entregas y la contribución de cada entrega a la nota final será la siguiente:
| Resultado de aprendizaje | Actividad de evaluación | Peso (%) | Recuperable | Asistencia obligatoria |
| R1, R4, R7, R8 | Entrega 1 | 10% | NO | NO |
| R1, R4, R7, R8 | Entrega 2 | 10% | NO | NO |
| R1, R4, R7, R8 | Entrega 3 | 15% | NO | NO |
| R1, R4, R7, R8 | Entrega 4 | 30% | Examen de recuperación | NO |
| R2, R3, R5, R6 | Entrega 5 | 35% | Examen de recuperación | NO |
Para superar la asignatura el estudiante tiene que alcanzar la nota mínima de 5 puntos.
Los estudiantes tienen que optar por una de las formas de evaluación y tendrá oportunidad de acceder a la evaluación por examen (primera alternativa) hasta el 1 de diciembre del curso escolar. La participación en evaluación por examen se tiene que avisar al profesor de la asignatura mediante correo electrónico a través de la plataforma MiAulario y para el sitio propio de la asignatura en dicha plataforma. Esta comunicación se tiene que realizar antes del 1 de diciembre del curso académico. No es necesarios avisar si la evaluación se realiza por entregas parciales a lo largo del curso.
Los exámenes que se organicen para la asignatura tendrán como planteamiento el desarrollo de sistemas de análisis de datos de negocio, para lo que será necesario disponer de herramientas desarrolladas por los propios alumnos que permitan realizar procesos de captura y análisis de datos durante el examen.
Temario
Contenidos
Primera parte: Introducción
Tema 1 - Introducción a la gestión empresarial
Tema 2 - Cloud computing: plataformas de servicios en la nube
Tema 3 - Análisis de datos: business intelligence
Segunda parte: Cloud computing
Tema 4 - Arquitecturas cloud computing
Tema 5 - Tecnologías cloud computing
Tema 6 - Captura de datos en la nube
Tercera parte: Business intelligence
Tema 7 - DataWarehouse/DataMarts
Tema 8 - Procesamiento y análisis OLAP
Tema 9 - ETL: Extracción, Transformación y Carga
Tema 10 - Construcción de cubos/informes
Tema 11 - Herramientas de Business intelligence: PowerBI, Pentaho
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.
Josyula, V.; Orr, M.; Page, G. Cloud Computing. WebEx Communications. 2011. ISBN:158720434
OpenStack Open Source Cloud Computing Software. https://www.openstack.org/
Docker - Build, Ship, and Run Any App, Anywhere. https://www.docker.com/
Wittig, A.; Wittig, M. Amazon Web Services in Action. Manning Publications Co. 2015. ISBN:1617292885
Bibliografía Complementaria.
Codd, E. (1970). A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks.
Devlin, B., & Murphy , P. (1988). An architecture for a business and information System.
Inmon, W. (1992). Building the Datawarehouse. John Wiley & Sons Inc.
Kimball, R. (1996). The Data Warehouse Toolkit.