Data warehouse business intelligence. IFCD013PO – contenido online

Objetivos:

• Diseñar una base de datos central orientada al análisis y divulgación de datos a través del datamining.
• Conocer un Data Mart, su utilidad y sus componentes asociados.
• Conocer la metodología asociada al proceso de creación de un Data WareHouse.
• Identificar los procesos de diseño conceptual, diseño físico y lógico de una base de datos asociada a un Data WareHouse.
• Conocer la implementación de cubos OLAP y los procesos ETL asociados a la gestión del Data WareHouse.
• Conocer el uso de Discoverer Administrator, la arquitectura cliente servidor y el uso de Discoverer Desktop.
• Conocer el concepto de “minería de datos”, así como las técnicas usadas en ella.
• Conocer las fases del ciclo de DataMining, así como sus problemas asociados.

Contenidos:

1. Introducción
   1. Introducción.
   2. ¿Qué es un Data WareHouse?
   3. Resumen.
2. Concepto de Data Mart o Data WareHouse
   1. Introducción.
   2. Definición de Data Markt.
   3. Utilidad.
   4. Componentes.
   5. Resumen.
3. Metodología
   1. Introducción.
   2. Metodología Hefesto.
   3. Análisis de requerimientos.
   4. Análisis de los OLTP.
   5. Modelo lógico del Data WareHouse.
   6. Integración de datos.
   7. Resumen.
4. Diseño lógico y físico de bases de datos central
   1. Introducción.
   2. Diseño conceptual.
   3. Diseño lógico.
   4. Diseño físico.
   5. Resumen.
5. Diseño de cubos
   1. Introducción.
   2. Implementación física de cubos.
   3. Diseño de ETL: extracción, transformación y carga.
   4. Resumen.
6. OLAP
   1. Introducción.
   2. Uso de Discoverer Administrator.
   3. Cliente Servidor.
   4. Uso de Discoverer Desktop.
   5. Resumen.
7. Técnicas de minería de datos
   1. Introducción.
   2. Técnicas de minería de datos.
   3. Resumen.
8. El ciclo de DataMining: fases y tipos de problemas
   1. Introducción.
   2. El ciclo del DataMining.
   3. Tipos de problemas.
   4. Resumen.