Curso de Postgrado – INTELIGENCIA DE NEGOCIOS


Para que las organizaciones o empresas logren el éxito al momento de satisfacer sus necesidades de información, éstas deben poder analizar los datos que almacenan. Las bases de datos relacionales están diseñadas y elaboradas para poder almacenar datos de forma íntegra y consistente, pero no para efectuar análisis y explotar la información que almacenan para obtener conocimiento de esta.
Partiendo de esta premisa, el principal objetivo de la Inteligencia de Negocios (o Business Intelligence -BI) es por lo tanto, ayudar en la toma de decisiones de las organizaciones, en base al análisis previo de los datos disponibles.

La Inteligencia de Negocios es el conjunto de productos y servicios que permiten a los usuarios finales acceder y analizar de manera rápida y sencilla, la información para la toma de decisiones de negocio a nivel operativo, táctico y estratégico.
Las herramientas de inteligencia se basan en la utilización de un sistema de información de inteligencia que se forma con distintos datos extraídos de los datos de producción, con información relacionada con la organización/empresa o sus ámbitos y con datos económicos.
Mediante las herramientas y técnicas ELT (extraer, cargar y transformar), o actualmente ETL (extraer, transformar y cargar) se extraen los datos de distintas fuentes, se depuran y preparan (homogeneización de los datos) para luego cargarlos en un almacén de datos.
La vida o el periodo de éxito de un software de inteligencia de negocios dependerá únicamente del éxito de su uso en beneficio de la empresa; si esta empresa es capaz de incrementar su nivel financiero, administrativo y sus decisiones mejoran la actuación de la empresa, el software de inteligencia de negocios seguirá presente mucho tiempo, en caso contrario será sustituido por otro que aporte mejores y más precisos resultados.
Por último, las herramientas de inteligencia analítica posibilitan el modelado de las representaciones basadas en consultas para crear un cuadro de mando integral que sirve de base para la presentación de informes.
La fundamentación de la propuesta surge de las exigencias empresariales actuales de contar con profesionales informáticos con conocimientos en  herramientas y estrategias propias de la Inteligencia de Negocios para el desempeño de funciones gerenciales, así como para poder participar en la toma de decisiones estratégicas de la organización.

Objetivos Generales:
• Contribuir a la formación profesional aportando al perfil del egresado los conocimientos fundamentales referidos a los almacenes de datos, el proceso analítico en línea (OLAP) y la minería de datos, aplicados a la Inteligencia de Negocios. Se apunta a capacitar a un mínimo de 30 personas.
Objetivos Particulares:
Que el alumno:
• Logre conocer y aplicar los conceptos de Almacenes de Datos (Data Warehousing), OLAP y Minería de Datos (Data Mining), considerando especialmente
sus características y aplicaciones específicas.
• Se familiarice con elementos conceptuales del marco teórico referencial de las diferentes tecnologías de soporte a los almacenes de datos, incluyendo la utilización de los mismos con técnicas de OLAP y de minería de datos.
• Comprenda las posibilidades de los almacenes de datos para el tratamiento de datos masivos para analizar información y para extraer conocimiento; asimismo que el alumno internalice la importancia del trabajo en grupo con un objetivo común.
• Adquiera los elementos necesarios para poder identificar, analizar y delinear una estrategia adecuada en relación con los problemas de utilización de almacenes de datos, en los cuales deba intervenir durante su desempeño profesional, especialmente los relacionados con el análisis de información y con el descubrimiento de conocimiento.

Pago único de Gs. 350.000 (trescientos cincuenta mil guaraníes).

Para el pago:
  • Billetera Personal: +595 975 111833.
  • Transferencia a la Cta. 326378 de la Cooperativa Universitaria, a nombre de JOSE FERNANDO ARCE ESPINOZA.
  • Transferencia a través de Western Union, a nombre de JOSE FERNANDO ARCE ESPINOZA, número de documento 1275887.

 

Requisitos de aprobación:
▪ Asistencia 70% de las clases.
▪ Presentación y aprobación del 100% de los trabajos teórico/prácticos (los trabajos serán grupales pero las conclusiones serán individuales, y por lo tanto también su presentación y defensa)

Contenido programático

  • Eje Temático 1: ALMACENES DE DATOS PARA GESTIÓN DE DATOS MASIVOS.
    Contenidos:
    Finalidades y Evolución de los Sistemas de Información. Herramientas para la Toma de Decisiones. Revisión Acerca de los Almacenes de Datos. Arquitectura de un Sistema de Almacén de Datos. Carga y Mantenimiento de un Almacén de Datos. Diseño y Armado de un Almacén de Datos.
    Eje Temático 2: OLAP.
    Contenidos:
    Explotación de un Almacén de Datos. Herramientas OLAP. Sistemas ROLAP Y MOLAP. SQL Ampliado.
    Eje Temático 3: MINERÍA DE DATOS.
    Contenidos
    La Minería de Datos. El Proceso de KDD. Técnicas de Minería de Datos y Principales Algoritmos. Fase de Selección en Minería de Datos. Fase de Exploración en Minería de Datos. Fase de Limpieza y Transformación de Datos. Fase de Minería de Datos – Técnicas Predictivas de Modelización. Técnicas Descriptivas y Predictivas de Clasificación. Clusters y Árboles de Decisión. Redes Neuronales. Minería Web.
    Técnicas y Principales Algoritmos.
  • FORMACIÓN PRÁCTICA
    Formación experimental
    Actividades a desarrollar:
    Las actividades prácticas consisten en el análisis y resolución de guías de ejercitación, la realización de trabajos grupales por parte de los alumnos, resolución de problemas en el aula – laboratorio y preparación y presentación de trabajos, distribuidas en tres módulos de práctica a saber:
    Modulo 1: ALMACENES DE DATOS
    Objetivo: Lograr en los alumnos la habilidad de aplicar conceptos de la teoría de los almacenes de datos para resolver problemas de diseño y armado de un almacén de datos concreto, de una empresa ficticia.
    Actividades: Diseño del modelo de datos físico. Carga del almacén de datos. Definición de flujos de datos y de flujos de control.
    Modulo 2: OLAP
    Objetivo: Lograr en los alumnos la habilidad de aplicar conceptos de la teoría del proceso analítico en línea para resolver problemas de toma de decisiones, de una empresa ficticia.
    Actividades: Diseño de metadatos. Creación del modelo de cubo. Adición de jerarquías a dimensiones. Creación de un cubo. Creación de reportes.
    Modulo 3: MINERÍA DE DATOS
    Objetivo: Lograr en los alumnos la habilidad de aplicar conceptos de la teoría de minería de datos para resolver problemas de inteligencia de negocios, de una empresa ficticia.
    Actividades: Creación de un modelo de minería. Creación de un proyecto de inteligencia de negocios. Creación de flujos de minería. Definición de etapas de minería para flujos de minería. Ejecución y visualización del modelo de mimería. Creación de una aplicación Web de minería.
    • Evaluación:
    o Modalidad de evaluación:
    ▪ Participación activa de los estudiantes en clases teóricas y prácticas.
    ▪ Resolución de guías de actividades teórico/prácticos.

    o Requisitos de aprobación:
    ▪ Asistencia 70% de las clases.
    ▪ Presentación y aprobación del 100% de los trabajos teórico/prácticos (los trabajos serán grupales pero las conclusiones serán individuales, y
    por lo tanto también su presentación y defensa)

El plantel de profesores estará conformado por el Dr. David Luis la Red Martínez y el Mgter. Federico Agostini, ambos investigadores de la Universidad Nacional del Nordeste y el Mgter. Jorge Fornerón, por la Universidad Nacional de Pilar.

Perfil del alumno: El curso está dirigido a egresados y profesionales del área de informática.

Modalidad y carga horaria: El desarrollo del contenido curricular del curso se desarrollará en la modalidad virtual, utilizando la plataforma Zoom. Se prevé una carga horaria de 40 (cuarenta) horas de clases, más 20 (veinte) horas de estudio y preparación de trabajos a entregar.

Requisitos de admisión: El interesado deberá presentar copia de Título de Grado correspondiente al área, además de una copia de su documento de Identidad.

Correo de contacto: informes@aplicadas.edu.py

Acceda al Formulario de Inscripción AQUÍ

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