Syllabus

IFF-1016 INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

MADNI. RAFAEL JOSÈ CUEVAS MIJANGOS

rjcuevas@itescam.edu.mx

Semestre Horas Teoría Horas Práctica Créditos Clasificación
8 3 2 5 Ingeniería Aplicada

Prerrequisitos
Diseñar y manipular bases de datos relacionales
Administrar bases de datos utilizando sistemas de gestión de base de datos.

Competencias Atributos de Ingeniería

Normatividad
1. Cumplir en tiempo y forma con los trabajos requeridos por el maestro.
2. Cumplir con el 80% de asistencias. (No existen retardos, se pasa lista a los 20 minutos de iniciada la clase)
3. Mantener el orden y el respeto

Materiales
Libreta de apuntes

Bibliografía disponible en el Itescam
Título
Autor
Editorial
Edición/Año
Ejemplares

Parámetros de Examen
PARCIAL 1 De la actividad 1.1.1 a la actividad 1.3.1
PARCIAL 2 De la actividad 2.1.1 a la actividad 3.1.4

Contenido (Unidad / Competencia / Actividad / Material de Aprendizaje)
1. Introducción a la Inteligencia de Negocios
          1.1. Componentes Básicos
                   1.1.1. Data Warehouse.
                           Data Warehouse. ( bytes)
                          
                   1.1.2. Data Mart.
                           Data Mart. ( bytes)
                          
                   1.1.3. Tipos de sistemas de información.
                           Tipos de sistemas de información. ( bytes)
                          
                   1.1.4. Variables de medición.
                           https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-1-conceptos-basicos/1-1-4-variables-de-medicion
                          
                   1.1.5. Variables de análisis.
                           https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-1-conceptos-basicos/1-1-5-variables-de-analisis
                          
          1.2. Componentes de la Inteligencia de Negocios
                   1.2.1. Minería de Datos.
                           Minería de Datos. ( bytes)
                          
                   1.2.2. Administración del Conocimiento.
                           Administración del Conocimiento ( bytes)
                          
                   1.2.3. Aplicaciones Analíticas.
                           https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-2-componentes-de-la-inteligencia-de-negocios/1-2-3-aplicaciones-analiticas
                          
                   1.2.4. Sistemas de Reportes.
                           https://sites.google.com/site/itsginteligenciadenegocios/home/1-2-componentes-de-la-inteligencia-de-negocios/1-2-4-sistemas-de-reportes
                          
                   1.2.5. Multidimensionalidad.
                           Multidimensionalidad ( bytes)
                          
                   1.2.6. Data Warehouse.
                           Data Warehouse. ( bytes)
                          
          1.3. Principales Herramientas de la Inteligencia de Negocios
                   1.3.1. Principales Herramientas de la Inteligencia de Negocios
                           Principales Herramientas de la Inteligencia de Negocios ( bytes)
                          
2. Base de datos para la toma de decisiones
          2.1. Base de Datos Multidimensionales.
                   2.1.1. DataWareHouse
                           DataWareHouse ( bytes)
                          
                   2.1.2. Data Mart
                           Data Mart ( bytes)
                          
                   2.1.3. Sistemas OLTP
                           Sistemas OLTP ( bytes)
                          
                   2.1.4. Sistemas OLAP
                           Sistemas OLAP ( bytes)
                          
                   2.1.5. Operaciones Analíticas Básicas de los Sistemas OLAP
                           Operaciones Analíticas Básicas de los Sistemas OLAP ( bytes)
                          
                   2.1.6. Vista de Datos de los sistemas OLAP
                           Vista de Datos de los sistemas OLAP ( bytes)
                          
                   2.1.7. Modelo de Datos de los sistemas OLAP.
                           Modelo de Datos de los sistemas OLAP. ( bytes)
                          
          2.2. Sistemas de Gestión del conocimiento.
                   2.2.1. Preparación de los Datos.
                           Preparación de los Datos. ( bytes)
                          
                   2.2.2. Minería de Datos.
                           Minería de Datos. ( bytes)
                          
                   2.2.3. Patrones.
                           Patrones. ( bytes)
                          
                   2.2.4. Evaluación / Interpretación / Visualización.
                           Evaluación / Interpretación / Visualización. ( bytes)
                          
3. Componentes del Entorno de Inteligencia de Negocios
          3.1. Orígenes de datos.
                   3.1.1. Sistemas operacionales.
                           Sistemas operacionales. ( bytes)
                          
                   3.1.2. Sistemas Heredados.
                           Sistemas Heredados. ( bytes)
                          
                   3.1.3. ERP’s, CRM’s.
                           ERP’s ( bytes)
                           CRM’s. ( bytes)
                          
                   3.1.4. Otros.
                           Sistemas de toma de decisión corporativa ( bytes)
                          
          3.2. Bodegas de datos.
                   3.2.1. Diseño.
                          
                   3.2.2. Implementación.
                          
          3.3. Procesos de ETL.
                   3.3.1. Procesos de ETL.
                           Procesos de ETL. ( bytes)
                          
          3.4. Procesos de Minería de datos.
                   3.4.1. Procesos de Minería de datos.
                           Procesos de Minería de datos ( bytes)
                          
          3.5. Vistas Multidimensionales (hipercubos de datos).
                   3.5.1. Vistas Multidimensionales (hipercubos de datos).
                          
          3.6. Reporteadores.
                   3.6.1. Reporteadores.
                          
          3.7. Alertas, tableros de control (dashboards) e indicadores clave de desempeño (KPI’s).
                   3.7.1. Alertas, tableros de control (dashboards) e indicadores clave de desempeño (KPI’s).
                          
          3.8. Procesadores de consultas ad-hoc.
                   3.8.1. 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.
                   4.1.1. 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.
                          

Prácticas de Laboratorio (20212022P)
Fecha
Hora
Grupo
Aula
Práctica
Descripción

Cronogramas (20212022P)
Grupo Actividad Fecha Carrera

Temas para Segunda Reevaluación