Pasar al contenido principal

Análisis Multidimensional de Grandes Volúmenes de Datos

Los sistemas de soporte a la toma de decisiones proveen asistencia a distintos niveles gerenciales de una organización para analizar información estratégica. Estos sistemas se apoyan en Inteligencia de Negocio (Business Intelligence), la cual consiste en metodologías, arquitecturas y tecnologías que transforman datos crudos en información significativa y útil para la toma de decisiones. El modelo de datos multidimensional es el modelo típicamente utilizado para el procesamiento analítico en línea (OLAP), mecanismo utilizado para la explotación de los datos contenidos en este tipo de sistemas. Los objetivos principales de este curso son los siguientes: que el estudiante conozca el modelo de datos multidimensional y el análisis de tipo OLAP, que aprenda a diseñar bases de datos multidimensionales sobre distintos tipos de fuentes de datos (incluyendo “big data”), y que tenga un primer acercamiento con varias herramientas de construcción y de análisis de datos multidimensionales.

Objetivos

Los objetivos principales de este curso son los siguientes: que el estudiante conozca el modelo de datos multidimensional y el análisis de tipo OLAP, que aprenda a diseñar bases de datos multidimensionales sobre distintos tipos de fuentes de datos (incluyendo “big data”), y que tenga un primer acercamiento con varias herramientas de construcción y de análisis de datos multidimensionales.

Público objetivo
Estudiantes de posgrado y/o profesionales interesados en el área de modelos, procesamiento y análisis de datos multidimensionales.
Temario

1 - Modelo de Datos Multidimensional 

2 - Modelos Conceptuales Multidimensionales

2.1- Diseño Conceptual: problemas y técnicas de diseño conceptual

2.2 - Introducción al problema de aditividad de las medidas

3 - Modelos Lógicos Multidimensionales

3.1 - Diseño lógico multidimensional en Bases de Datos Relacionales

3.2- Diseño lógico multidimensional en Bases de Datos No-SQL

4 - Tecnologías y herramientas para el análisis multidimensional

4.1- Herramientas OLAP, Dashboards, Reportes.

5 - Extracción, transformación y carga de datos

5.1- Técnicas generales - Herramientas ETL

Conocimientos exigidos
Ninguno.
Conocimientos deseables
Conocimientos de bases de datos y programación.
Metodología de evaluación

Todos los estudiantes serán evaluados a través de entregas de ejercicios y una prueba final individual.

Detalles
Créditos
6
Arancel
28800
--No se encontraron resultados--