Inteligencia de negocios aplicada

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Inteligencia de negocios aplicada

En la era de la transformación digital, el valor que los datos representan para las organizaciones se aprecia en el impacto al negocio y sus procesos, que hoy son orientados por la info

  • En la era de la transformación digital, el valor que los datos representan para las organizaciones se aprecia en el impacto al negocio y sus procesos, que hoy son orientados por la información que se puede adquirir, procesar usando técnicas de Inteligencia de Negocios.

     

    La Inteligencia de Negocios se puede definir como el proceso de convertir datos en información y luego en conocimiento. El conocimiento generalmente se obtiene sobre las necesidades de los clientes, los procesos de toma de decisión, la competencia, las condiciones de la industria y las tendencias económicas, tecnológicas y culturales. La Inteligencia de Negocios surge para satisfacer la necesidad que tienen los gerentes de analizar los datos de la empresa, con el fin de comprender mejor el estado de su negocio y mejorar el proceso de la toma de decisiones.

El diplomado en Inteligencia de Negocios Aplicada centra su interés en presentar a los participantes un conjunto de técnicas consolidadas en este campo, con el fin dotarlos de los conocimientos y habilidades necesarias para proponer y construir soluciones que apoyen la toma de decisiones

OBJETIVOS ESPECÍFICOS 

  • 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.
  • Conocer las características de algunas herramientas para el manejo de bodegas de datos disponibles en el mercado.
  • Identificar, proponer y emplear factores involucrados en el proceso de desarrollo de software: arquitecturas de software, tipos de aplicaciones, metodologías y herramientas disponibles en la industria informática.

Diseño y construcción de una Bodega de Datos

  • Introducción a bodegas de datos (DWH)
  • Planeación de proyectos de bodegas de datos
  • Definición de requerimientos de una bodega de datos
  • Análisis de requerimientos para una bodega de datos
  • Arquitecturas de una bodega de datos
  • Diseño físicO
  • Diseño de ETL
  • Diseño de aplicaciones para usuarios finales
  • Diseño del despliegue y consumo de información
  • Estudio de casos específicos de los participantes
  • Bodegas de datos distribuidas
  • Aplicación de bodegas de datos a BI y CRM

 Diseño y construcción de Aplicaciones de Inteligencia de Negocios Componentes de una arquitectura para aplicaciones BI

  • Metodología para el diseño y construcción de aplicaciones BI
  • Buenas prácticas en el diseño y construcción de aplicaciones BI
  • Arquitecturas de Bodegas de Datos en Oracle/SQL Server
  • Diseño lógico de Bodegas de Datos
  • Diseño Físico de Bodegas de Datos
  • Construcción del ETL con herramientas comerciales y de código abierto
  • Cargue de datos usando SQL Loader/PL SQL
  • Caso de negocio aplicado.

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