Almacenes de Datos (Data Warehousing)

Información y conocimiento en la empresa; el concepto de Inteligencia de Negocio; el concepto de almacén de datos o Data Warehouse; niveles de uso de un almacén de datos; cuadros de mando operativo, gerencial y directivo; el concepto de Minería de Datos; proceso de construcción de un almacén de datos; las fuentes de información en la empresa; el proceso ETL; el concepto de cubo de datos; introducción al diseño de un almacén de datos; análisis de las herramientas existentes en Data Warehousing; y estudio de casos prácticos.

El estudiante sabrá / comprenderá:

• Los problemas de explotación de sistemas de información para gestión empresarial.
• Los conceptos de Data Warehousing, Minería de datos, e Inteligencia de negocio (Bussines Intelligence).
• Los objetivos básicos, modelos, componentes y funcionalidades de los sistemas de Data Warehousing.
• El modelo de datos asociado a los procesos de DW.
• Las herramientas existentes de DW, sus enfoques y funcionalidades.

El estudiante será capaz de:

• Identificar las posibles fuentes de datos en la empresa y los problemas que implica el diseño de un DW.
• Identificar los problemas de generación de un sistema de DW a partir de distintas fuentes de datos.
• Establecer procesos de extracción, transformación y carga de información en DW (procesos ETL).
• Utilizar a nivel de usuario el modelo de datos asociado a los procesos de DW.
• Utilizar, a nivel de usuario, alguna de las herramientas existentes de DW.

1) Conceptos básicos

• Datos e información
• Datos y conocimiento
• Sistemas de Información en la Empresa
• Data Warehouse

2) Introducción al modelado multidimensional

• Estructura de datos
• Operaciones

3) Implementación de un DW

• Conceptos básicos y esquemas de implementación
• Diseño
• Procesos de ETL

4) DW y Minería de Datos

Herramientas

• a) Herramientas de DW
• b) Casos prácticos

• Inmon W.H.; Building the Data Warehouse, 4th Edition; Willey; 2005.
• Jarke M., Lenzerini M., Vassiliou Y., Vassiliadis P.; Fundamentals of Data Warehouses, 2nd Edition; Springer; 2010.
• Kimball R., Ross M.; The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, 3rd Edition; Wiley; 2013
• Kimball R., Ross M., Thornthwaite W.; Mundy J., Becker B.; The Data Warehouse Lifecycle Toolkit, 2nd Edition; Wiley; 2017.

Como apoyo a la docencia se usará la Plataforma de Recursos de Apoyo a la Docencia PRADO de la Universidad de Granada: prado.ugr.es

El artículo 17 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que la convocatoria ordinaria estará basada preferentemente en la evaluación continua del estudiante, excepto para quienes se les haya reconocido el derecho a la evaluación única final.

SE4 – Evaluación continua de conocimientos y competencias adquiridas: 40%
SE1 – Examen teórico: 60%

El artículo 19 de la Normativa de Evaluación y Calificación de los Estudiantes de la Universidad de Granada establece que los estudiantes que no hayan superado la asignatura en la convocatoria ordinaria dispondrán de una convocatoria extraordinaria. A ella podrán concurrir todos los estudiantes, con independencia de haber seguido o no un proceso de evaluación continua. De esta forma, el estudiante que no haya realizado la evaluación continua tendrá la posibilidad de obtener el 100% de la calificación mediante la realización de una prueba y/o trabajo.

Se realizará un único examen sobre los contenidos de la asignatura y con una ponderación del 100%.

Para los estudiantes que tengan concedida la modalidad de evaluación única final, se realizará un único examen sobre los contenidos de la asignatura y con una ponderación del 100%.