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