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Especializacion Tecnologias para Business Intelligence: modelado y migracion de datos
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Descripción del curso
Detalles
Presentación:
El tratamiento de la información transaccional, generada en el día a día de las empresas, para evaluar la situación de negocio presente y extraer tendencias de futuro necesita de herramientas informáticas que faciliten dicho análisis y la posterior toma de decisiones. Estas operaciones se sitúan en la parte más alta de la pirámide de sistemas de información y no siempre han estado convenientemente explicadas y comprendidas.
Por ello, se presenta este máster de Business Intelligence como un programa que trata desde las estrategias de gestión y presentación de la información con sus tecnologías asociadas, hasta el consiguiente proyecto de implementación de sistemas de Business Intelligence.
Objetivos:
Los objetivos se concretan en:
•Analizar las técnicas de modelado lógico de datos basadas en el modelo entidad-relación, así como su aplicación práctica en diversos tipos de entornos aplicativos.
•Comprender cómo realizar el diseño físico de bases de datos relacionales a partir del diseño lógico realizado y las opciones y características, y cómo éstas deben elegirse sobre la base de los requisitos de la aplicación que va a acceder a los datos.
El tratamiento de la información transaccional, generada en el día a día de las empresas, para evaluar la situación de negocio presente y extraer tendencias de futuro necesita de herramientas informáticas que faciliten dicho análisis y la posterior toma de decisiones. Estas operaciones se sitúan en la parte más alta de la pirámide de sistemas de información y no siempre han estado convenientemente explicadas y comprendidas.
Por ello, se presenta este máster de Business Intelligence como un programa que trata desde las estrategias de gestión y presentación de la información con sus tecnologías asociadas, hasta el consiguiente proyecto de implementación de sistemas de Business Intelligence.
Objetivos:
Los objetivos se concretan en:
•Analizar las técnicas de modelado lógico de datos basadas en el modelo entidad-relación, así como su aplicación práctica en diversos tipos de entornos aplicativos.
•Comprender cómo realizar el diseño físico de bases de datos relacionales a partir del diseño lógico realizado y las opciones y características, y cómo éstas deben elegirse sobre la base de los requisitos de la aplicación que va a acceder a los datos.
•Poder realizar un diseño completo de un sistema de base de datos relacional en base a unos requisitos específicos del aplicativo que debe acceder a esos datos.
•Ser capaz de diseñar el proceso de ?migración de datos?, intrínseco en todo EIS/DSS.
•Conocer las diferencias entre las distintas herramientas de migración de datos existentes.
•Aprender a utilizar las principales herramientas EIS y DSS del sector y conocer las características más destacadas de cada una de éstas.
•Analizar qué herramienta es la mejor para cada tipo de proyecto y entorno empresarial y ser capaz de utilizar la mejor herramienta para cada tarea.
Requisitos de admisión:
Para acceder al programa, es necesario disponer de una titulación universitaria legalizada.
En el caso de la especialización, no es necesaria una titulación previa para cursarla.
Conocimientos previos:
Para cursar estos estudios no son necesarios conocimientos previos.
Programa académico:
1. Modelado de datos
1.1. Datos, conocimiento e información
1.1.1. Introducción
1.1.2. Metadatos
1.2. Bases de datos
1.2.1. Introducción
1.2.2. Características
1.2.3. Modelo jerárquico de base de datos
1.2.4. Modelo en red de base de datos
1.2.5. Modelo relacional de base de datos
1.2.6. Modelos emergentes de base de datos
1.3. Diseño lógico de bases de datos
1.3.1. Introducción
1.3.2. Modelado de datos
1.3.3. Modelo RE/R
1.4. Diseño físico de bases de datos
1.4.1. Introducción al diseño físico
1.4.2. Elementos del diseño físico de bases de datos
1.4.3. Introducción al lenguaje SQL
2. Migración de datos
2.1. Introducción
2.1.1. Migración e integración de datos
2.1.2. La importancia de la integración de datos
2.2. Calidad de datos
2.2.1. Introducción
2.2.2. Efectos de la baja calidad de datos
2.2.3. Elementos en el proceso de calidad de datos
2.3. Integración de datos: técnicas
2.3.1. Introducción
2.3.2. Propagación de datos
2.3.3. Consolidación de datos
2.3.4. Federación
2.3.5. CDC (change data capture)
2.3.6. Transformación de datos
2.4. Integración de datos: tecnologías
2.4.1. Introducción
2.4.2. ETL
2.4.3. EII
2.4.4. EDR
2.5. Desarrollo de una estrategia de integración de datos
2.5.1. Introducción
2.5.2. Variables que hay que tener en cuenta
2.5.3. Principales productos comerciales
2.5.4. Conclusiones
3. Herramientas EIS/DSS
3.1. Introducción
3.1.1. Herramientas heterogéneas
3.1.2. Criterios para seleccionar herramientas Business Intelligence.
3.1.2.1. Pedir información general a los vendedores
3.1.2.2. Descripción del entorno técnico
3.1.2.3. Requerimientos del sistema
3.1.2.4. Requerimientos altamente deseados
3.1.2.5. Descripción detallada de los productos y de la gestión del proyecto
3.2. Business Intelligence
3.2.1. Open Source
3.2.2. Business Intelligence 2.0
3.2.2.1. ¿Qué es la web 2.0?
3.2.2.2. ¿Qué es Business Intelligence 2.0?
3.2.2.3. ¿Por qué Business Intelligence 2.0 es el futuro?
3.3. Diseño con herramientas EIS/DSS
3.3.1. Bases de datos
3.3.1.1. Bases de datos relacionales
3.3.1.2. Bases de datos orientadas a columnas
3.3.1.3. Bases de datos multidimensionales
3.3.2. ETL (extracción, transformación y carga)
3.3.3. Workflow
3.3.4. Portales
3.3.5. Visores analíticos
3.3.6. Reporting
3.3.7. Data mining
3.3.8. RIA (Rich Internet Applications)
3.3.9. Otros
Titulación:
Los estudiantes que dispongáis de una titulación universitaria oficial reconocida obtendréis un diploma de máster o posgrado, según el curso del que os hayáis matriculado.
Si no estáis en disposición de una titulación universitaria reconocida, recibiréis un certificado en vez de un diploma.
Los que curséis una especialización recibiréis, independientemente de vuestros estudios previos, un certificado de especialización en el curso superado.
Inicio: 13 marzo 2013
Duración: Créditos 6
...•Ser capaz de diseñar el proceso de ?migración de datos?, intrínseco en todo EIS/DSS.
•Conocer las diferencias entre las distintas herramientas de migración de datos existentes.
•Aprender a utilizar las principales herramientas EIS y DSS del sector y conocer las características más destacadas de cada una de éstas.
•Analizar qué herramienta es la mejor para cada tipo de proyecto y entorno empresarial y ser capaz de utilizar la mejor herramienta para cada tarea.
Requisitos de admisión:
Para acceder al programa, es necesario disponer de una titulación universitaria legalizada.
En el caso de la especialización, no es necesaria una titulación previa para cursarla.
Conocimientos previos:
Para cursar estos estudios no son necesarios conocimientos previos.
Programa académico:
1. Modelado de datos
1.1. Datos, conocimiento e información
1.1.1. Introducción
1.1.2. Metadatos
1.2. Bases de datos
1.2.1. Introducción
1.2.2. Características
1.2.3. Modelo jerárquico de base de datos
1.2.4. Modelo en red de base de datos
1.2.5. Modelo relacional de base de datos
1.2.6. Modelos emergentes de base de datos
1.3. Diseño lógico de bases de datos
1.3.1. Introducción
1.3.2. Modelado de datos
1.3.3. Modelo RE/R
1.4. Diseño físico de bases de datos
1.4.1. Introducción al diseño físico
1.4.2. Elementos del diseño físico de bases de datos
1.4.3. Introducción al lenguaje SQL
2. Migración de datos
2.1. Introducción
2.1.1. Migración e integración de datos
2.1.2. La importancia de la integración de datos
2.2. Calidad de datos
2.2.1. Introducción
2.2.2. Efectos de la baja calidad de datos
2.2.3. Elementos en el proceso de calidad de datos
2.3. Integración de datos: técnicas
2.3.1. Introducción
2.3.2. Propagación de datos
2.3.3. Consolidación de datos
2.3.4. Federación
2.3.5. CDC (change data capture)
2.3.6. Transformación de datos
2.4. Integración de datos: tecnologías
2.4.1. Introducción
2.4.2. ETL
2.4.3. EII
2.4.4. EDR
2.5. Desarrollo de una estrategia de integración de datos
2.5.1. Introducción
2.5.2. Variables que hay que tener en cuenta
2.5.3. Principales productos comerciales
2.5.4. Conclusiones
3. Herramientas EIS/DSS
3.1. Introducción
3.1.1. Herramientas heterogéneas
3.1.2. Criterios para seleccionar herramientas Business Intelligence.
3.1.2.1. Pedir información general a los vendedores
3.1.2.2. Descripción del entorno técnico
3.1.2.3. Requerimientos del sistema
3.1.2.4. Requerimientos altamente deseados
3.1.2.5. Descripción detallada de los productos y de la gestión del proyecto
3.2. Business Intelligence
3.2.1. Open Source
3.2.2. Business Intelligence 2.0
3.2.2.1. ¿Qué es la web 2.0?
3.2.2.2. ¿Qué es Business Intelligence 2.0?
3.2.2.3. ¿Por qué Business Intelligence 2.0 es el futuro?
3.3. Diseño con herramientas EIS/DSS
3.3.1. Bases de datos
3.3.1.1. Bases de datos relacionales
3.3.1.2. Bases de datos orientadas a columnas
3.3.1.3. Bases de datos multidimensionales
3.3.2. ETL (extracción, transformación y carga)
3.3.3. Workflow
3.3.4. Portales
3.3.5. Visores analíticos
3.3.6. Reporting
3.3.7. Data mining
3.3.8. RIA (Rich Internet Applications)
3.3.9. Otros
Titulación:
Los estudiantes que dispongáis de una titulación universitaria oficial reconocida obtendréis un diploma de máster o posgrado, según el curso del que os hayáis matriculado.
Si no estáis en disposición de una titulación universitaria reconocida, recibiréis un certificado en vez de un diploma.
Los que curséis una especialización recibiréis, independientemente de vuestros estudios previos, un certificado de especialización en el curso superado.
Inicio: 13 marzo 2013
Duración: Créditos 6
Sede principal del centro
Barcelona: Avinguda del Tibidabo, 39 - 08035 - Barcelona- Barcelona: Avinguda del Tibidabo, 39 - 08035 - Barcelona
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