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 |
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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. (403456 bytes) 1.1.2. Data Mart. Data Mart. (538112 bytes) 1.1.3. Tipos de sistemas de información. Tipos de sistemas de información. (4358144 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. (1136128 bytes) 1.2.2. Administración del Conocimiento. Administración del Conocimiento (44356 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 (81670 bytes) 1.2.6. Data Warehouse. Data Warehouse. (417792 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 (774144 bytes) |
2. Base de datos para la toma de decisiones
2.1. Base de Datos Multidimensionales. 2.1.1. DataWareHouse DataWareHouse (693085 bytes) 2.1.2. Data Mart Data Mart (3719248 bytes) 2.1.3. Sistemas OLTP Sistemas OLTP (358649 bytes) 2.1.4. Sistemas OLAP Sistemas OLAP (366820 bytes) 2.1.5. Operaciones Analíticas Básicas de los Sistemas OLAP Operaciones Analíticas Básicas de los Sistemas OLAP (787541 bytes) 2.1.6. Vista de Datos de los sistemas OLAP Vista de Datos de los sistemas OLAP (4367034 bytes) 2.1.7. Modelo de Datos de los sistemas OLAP. Modelo de Datos de los sistemas OLAP. (4313296 bytes) 2.2. Sistemas de Gestión del conocimiento. 2.2.1. Preparación de los Datos. Preparación de los Datos. (2791378 bytes) 2.2.2. Minería de Datos. Minería de Datos. (97246 bytes) 2.2.3. Patrones. Patrones. (3506217 bytes) 2.2.4. Evaluación / Interpretación / Visualización. Evaluación / Interpretación / Visualización. (241832 bytes) |
3. Componentes del Entorno de Inteligencia de Negocios
3.1. Orígenes de datos. 3.1.1. Sistemas operacionales. Sistemas operacionales. (98362 bytes) 3.1.2. Sistemas Heredados. Sistemas Heredados. (90070 bytes) 3.1.3. ERP’s, CRM’s. ERP’s (136002 bytes) CRM’s. (200037 bytes) 3.1.4. Otros. Sistemas de toma de decisión corporativa (214937 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. (548197 bytes) 3.4. Procesos de Minería de datos. 3.4.1. Procesos de Minería de datos. Procesos de Minería de datos (125043 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 (20232024P) |
Fecha |
Hora |
Grupo |
Aula |
Práctica |
Descripción |
Cronogramas (20232024P) | |||
Grupo | Actividad | Fecha | Carrera |
Temas para Segunda Reevaluación |