MÁSTER UNIVERSITARIO OFICIAL en GESTIÓN DE LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

ASIGNATURA: Sistemas de Inteligencia de Negocio 4 Créditos ECTS

Programa de la asignatura

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Introducción a los Sistemas de Inteligencia de Negocio

1. Introducción

a) ¿Por qué BI?

b) Comparativa con Sistemas Transaccionales.

2. Tipos de sistemas BI

3. Estructura Típica de una Solución BI:

a) ETL

b) Repositorio Informacional (DataMart y DataWharehouse)

c) Modelado

d) Herramientas de Explotación

e) Ejemplo

4. Metodología

5. Factores de Éxito.

ETL: Procesos de extracción, transformación y carga

1. La necesidad de los procesos ETL en los entornos TIC

2. Integración de Datos.

3. Requerimientos en un proyecto ETL.

4. Ejemplo en Informatica PowerCenter

5. Arquitectura de una solución ETL.

6. Motivos del preprocesado de datos

7. Limpieza

8. Integración y Transformación

9. Reducción

10. Discretización y Generalización

Herramientas de explotación

1. Introducción

a. Herramientas BI

b. Selección de Herramientas BI

2. BI 2.0

3. Herramientas BI

a. Proyecto BI: Alternativas de herramientas según requisitos.

b. Mercado Actual: Comparativa de algunas herramientas.

4. Debate: Apartado 3.

5. Práctica: Demostración de herramientas BI

Lecturas Recomendadas antes de la sesión:

• La cruda realidad del Business Intelligence (Gartner, 2011)

http://www.businessintelligence.info/mercado/gartner-business-intelligence-2011.html

• La situación actual del Open Source Business Intelligence (OSBI)

http://www.beyenetwork.es/view/11062

Data Mining

Presentación de los principales conceptos relacionados con la Minería de Datos. Objetivos de la Minería de

datos. Modelos y técnicas de optimización. Evaluación de modelos. Investigación y Aplicaciones.

Estrategia BI

1. Las diferentes estrategias para implantar los Sistemas de Inteligencia de Negocio (BI)

2. Implicaciones en la gestión de un proyecto BI

3. Criterios para la adquisición de BI

4. El ROI de un proyecto BI

Competing on Analytics

Exposición de algunos casos concretos de mejora de competitividad en organizaciones mediante el BI

Presentación de un caso práctico

Proyecto de investigación MIDAS, fruto de un acuerdo de colaboración entre la Universidad de Sevilla y las

empresas Endesa Distribución, Endesa Servicios y Sadiel. Su objetivo es la detección de pérdidas no técnicas

en la red eléctrica mediante técnicas de minería de datos, basadas en inteligencia artificial y llevadas a cabo

sobre la base de datos de consumo eléctrico de Endesa.