Datos generales

• Plan de estudios: 0466 - ESP. DESARROLLO DE BASES DE DATOS
• Créditos: 3.0

Grupos

Tabla información sobre los grupos de la asignatura

Actividad	Grupo	Periodos	Horarios	Aula	Profesor/Tutor
NO REQUIERE ESPACIO	(1) - NO REQUIERE ESPACIO - GRUPO 1 - BOGOTÁ (009840)	-	-	-	GUSTAVO FLÓREZ ORTIZ
	(3) - VIRTUAL NO REQUIERE ESPACIO - COMBINADA 009840- GRUPO 3 - STA MARTA	-	-	-	GUSTAVO FLÓREZ ORTIZ

Contenidos

PROGRAMA DE LA ASIGNATURA

Presentación

La información básica de una organización proviene la mayoría de las veces de fuentes heterogéneas. Una bodega de datos es un tipo de base de datos especializada que integra,  completa,  reúne y organiza  esta información de forma tal que pueda ser analizada y procesada fácilmente, con el objeto de facilitar, apoyar y acelerar la toma de decisiones estratégicas de la organización. En este curso se estudian los componentes de la arquitectura de una bodega de datos, además, se dan a conocer técnicas para el diseño de las mismas, siguiendo buenas prácticas de la industria.

Objetivo de Aprendizaje

Al finalizar el curso, el estudiante debe estar en capacidad de entender  y aplicar las técnicas para el diseño y construcción de una bodegas de datos, saber qué tipo de problemas pueden ser resueltos con las mismas, y poder aplicarlas en un caso específico.

• Presentar técnicas principales de adquisición e importación de información desde fuentes heterogéneas
• Presentar las técnicas de modelamiento e implementación de bodegas de datos.
• Estudiar algunos casos típicos de bodegas de bases de datos.
• Estudiar la implementación de bodegas de datos de algunos proveedores de Bases de Datos.
• Conocer las características de algunas herramientas para el manejo de bodegas de datos disponibles en el mercado.

Contenidos Temáticos

·         Introducción

·         Presentación

·         Bodegas de datos (DWH)

·         Arquitectura de una bodega de datos

·         Metodología Kimball para el diseño y construcción de una bodegas de datos

·         OLTP vs OLAP

·         Uso de bodegas de datos en aplicaciones de  BI y CRM

·         Planeación de proyectos bodegas de datos

·         Definición del proyecto

·         Roles de un proyecto de DHW/BI

·         Plan de proyecto

·         Métodos para definir requerimientos para una bodega de datos

·         Orientados por usuarios

·         Orientados por metas del negocio

·         Orientados por los datos

·         Arquitectura técnica de una bodega de datos

·         Diseño de una bodega de datos

·         Modelo Dimensional

·         Caso especiales del modelo dimensional

·         Modelo lógico  

·         Diseño físico

·         Diseño  de ETL 

·         Diseño y construcción de aplicaciones BI

·         Despliegue   

·         Mantenimiento   

·         Estudio de casos de bodegas de datos por Industria ¿ casos de éxito 

·         Sustentación proyectos de estudiantes  

Evaluación Formativa

Los participantes deben retomar el manejador de bases de datos comercial que vienen trabajando y exponer ante el grupo, un trabajo en el cual se indique la manera como facilita la gestión  de bodegas de datos.

Los participantes presentan algunos casos de estudio por diferentes industrias. 

Los estudiantes, a partir de una base de datos transaccional desarrollan un prototipo de Bodegas de Datos.

Examen final.

Sustentación y discusión del proyecto de aula.

Bibliografía Básica Obligatoria

1.        Adamson, Christopher. (1998). The Warehouse Desiign Solutions. Wiley.

2.       Adamson, Christopher. (2010). The complete reference star schema. McGraw-Hill.

3.        Griesemer, Bob. (2009). Oracle Warehouse Builder 11g : getting started : extract, transform, and load data to build a dynamic, operational data warehouse. Packt Publishing.

4.       Golfarelli, Matteo. (2009). Data warehouse design : modern principles and methodologies. McGraw-Hill.

5.        Inmon W.H. (2005).  Builting the Data Warehouse, 5th Edition. John Wiley.

6.       Kimball R. (2007). The Data Warehouse Lifecyle Toolkit: Practical Techniques for Building Dimensional Data Warehouses. John Wiley & Sons. Second Edition.

7.        Kimball R. (1998). The Data Warehouse ETL Tool kit. John Wiley.

8.       Kimball R., Reeves L., Ross M., Thornthwaite W. (1998). The Data Warehouse Lifecycle Toolkit: Expert Methods for Designing, Developing, and Deploying Data Warehouses.  John Wiley.

9.       Malinowski, Elzbieta.(2008). Advanced data warehouse design : from conventional to spatial and temporal applications . Springer.

10.    Moss , Larissa T. (2003). Business Intelligence Roadmap. Addison-Wesley.

11.     Silverston, Len. (2009). The data model  resource  book. John Wiley

12. Sturm J. (2000).  Data Warehousing With Microsoft Sql Server 2000 Technical Reference: Technical Reference. Microsoft Press.