Diseño y gestión de un Data Warehouse para Business Intelligence
Estrategias de Formación Iniciativas EmpresarialesCurso online
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En un entorno empresarial donde la información procede de múltiples sistemas —ERP, CRM, bases de datos, aplicaciones internas, hojas de cálculo o plataformas digitales—, disponer de datos no es suficiente. Las empresas necesitan integrarlos, estructurarlos y convertirlos en información fiable para analizar, controlar y decidir mejor.
Este curso ofrece una visión práctica del Data Warehouse aplicado al Business Intelligence, mostrando cómo se organiza la información corporativa para facilitar su explotación mediante modelos analíticos, Data Marts, cubos OLAP, procesos ETL y técnicas de minería de datos. A lo largo del programa aprenderá qué es un Data Warehouse, cómo ha evolucionado, cuál es su funcionamiento interno y qué papel desempeña dentro de una arquitectura de inteligencia de negocio. Conocerá también el concepto Data Mart, sus componentes y su utilidad para organizar la información por áreas, departamentos o necesidades concretas de análisis.
El curso profundiza en la metodología de creación de un Data Warehouse, incluyendo el análisis de requerimientos, el estudio de los sistemas transaccionales, la integración de datos y el desarrollo del modelo lógico. Además, aborda el diseño conceptual, lógico y físico de la base de datos central, aspectos fundamentales para construir una estructura sólida, coherente y útil para la empresa.
Al finalizarlo, estará preparado para conocer, valorar y gestionar un Data Warehouse Business Intelligence, entendiendo cómo se diseñan sus componentes principales y cómo contribuyen a mejorar el reporting, los cuadros de mando, el análisis de datos y la toma de decisiones en la empresa. El contenido se apoya en el programa del curso, que incluye Data Warehouse, Data Mart, metodología Hefesto, diseño lógico y físico, cubos OLAP, procesos ETL, herramientas OLAP y Data Mining.
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Objetivos
• Conocer qué es un Data Warehouse, su evolución histórica y cómo puede ayudar a la empresa a centralizar, organizar y explotar información procedente de diferentes sistemas. • Valorar la utilidad de un Data Warehouse dentro de una estrategia de Business Intelligence, facilitando el análisis de datos, el reporting y la toma de decisiones. • Identificar las diferencias entre Data Warehouse y Data Mart, comprendiendo cuándo conviene aplicar cada enfoque según las necesidades de análisis de cada área de negocio. • Conocer la metodología de creación de un Data Warehouse, desde el análisis de requerimientos hasta la integración de datos y el diseño del modelo lógico. • Conocer el funcionamiento de los cubos OLAP, su implementación y su utilidad para analizar la información desde diferentes perspectivas de negocio. • Comprender los procesos ETL de extracción, transformación y carga. • Conocer herramientas y entornos de explotación OLAP, como Discoverer Administrator y Discoverer Desktop, dentro de una arquitectura cliente-servidor. • Entender el papel del Data Mining dentro de Business Intelligence, identificando cómo puede complementar el Data Warehouse para descubrir patrones, tendencias y oportunidades. • Reconocer las principales técnicas de minería de datos y su aplicación en problemas empresariales relacionados con clientes, ventas, operaciones o gestión interna. • Mejorar la capacidad de la empresa para transformar datos dispersos en conocimiento útil, apoyando decisiones más rápidas, coherentes y basadas en información estructurada. • Impulsar proyectos de reporting, cuadros de mando e inteligencia de negocio, proporcionando una base sólida sobre Data Warehouse, Data Mart, OLAP, ETL y Data Mining.
A quién va dirigido
Profesionales y departamentos de empresa que necesitan conocer, valorar, diseñar o gestionar un Data Warehouse como base para proyectos de Business Intelligence, integrando datos procedentes de diferentes sistemas, estructurándolos correctamente y preparándolos para su análisis, reporting y explotación empresarial. Resulta especialmente útil para organizaciones que trabajan con grandes volúmenes de información y necesitan mejorar sus procesos de análisis mediante Data Warehouse, Data Mart, modelos de datos, cubos OLAP, procesos ETL y técnicas de Data Mining.
Temario completo de este curso
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN
4 HORAS
** Data Warehouse es un sitio centralizado que recopila, integra y organiza grandes volúmenes de datos históricos provenientes de múltiples fuentes y cuyo objetivo principal es facilitar el análisis empresarial y la toma de decisiones.
1.1. ¿Qué es un Data Warehouse?
MÓDULO 2. CONCEPTO DE DATA MART O DATA WAREHOUSE
4 HORAS
** Un Data Mart es un sistema de datos diseñado para atender las necesidades analíticas de un departamento o área de negocio concreta. Es importante conocer cuál es su utilidad y cómo se relaciona con un Data Warehouse corporativo.
2.1. Definición de Data Mart.
2.2. Utilidad.
2.3 Componentes.
MÓDULO 3. METODOLOGIA PARA LA CREACIÓN DE UN DATA WAREHOUSE
6 HORAS
** La creación de un Data Warehouse sigue un ciclo de vida estructurado que abarca desde el análisis de requerimientos hasta el modelado de datos, procesos ETL (extracción, transformación y carga) y la explotación analítica.
3.1. Metodología Hefesto.
3.2. Análisis de requerimientos.
3.3. Análisis de los OLTP.
3.4. Modelo lógico del Data Warehouse.
3.5. Integración de datos.
MÓDULO 4. DISEÑO LÓGICO Y FISICO DE BASES DE DATOS CENTRALES
6 HORAS
** Para diseñar la base de datos que sostiene un Data Warehouse es importante entender las diferencias que hay entre el diseño conceptual, el diseño lógico y el diseño físico y saber cómo pasar de las necesidades de información de la empresa a una estructura de datos preparada para el análisis, el reporting y la explotación mediante Business Intelligence.
4.1. Diseño conceptual.
4.2. Diseño lógico.
4.3. Diseño físico.
MÓDULO 5. DISEÑO DE CUBOS Y PROCESOS ETL
7 HORAS
** Nos centramos en dos elementos fundamentales de un entorno Business Intelligence: los cubos OLAP y los procesos ETL.
Los ETL preparan y centralizan los datos y son imprescindibles para integrar información procedente de diferentes sistemas y convertirla en datos preparados para su análisis, mientras que los cubos OLAP los organizan para permitir que estos análisis sean rápidos y multidimensionales.
5.1. Introducción al diseño de cubos.
5.2. Implementación física de cubos.
5.3. Diseño de ETL: extracción, transformación y carga.
MÓDULO 6. OLAP
5 HORAS
** Los entornos OLAP son estructuras de bases de datos diseñadas para el análisis rápido y eficiente de grandes volúmenes de datos muy útiles para analizar información empresarial desde diferentes perspectivas. Por ello, es importante conocer conceptos relacionados con la arquitectura cliente-servidor, así como las herramientas Discoverer Administrator y Discoverer Desktop que nos permitirán consultar, analizar y explotar información estructurada para apoyar decisiones de negocio.
6.1. Uso de Discoverer Administrator.
6.2. Cliente-servidor.
6.3. Uso de Discoverer Desktop.
MÓDULO 7. TÉCNICAS DE MINERIA DE DATOS
4 HORAS
** La minería de datos (Data Mining) se ha convertido en una herramienta clave para las empresas que quieren aprovechar mejor la información que generan. Complementa al Data Warehouse y al Business Intelligence permitiendo identificar patrones, tendencias, relaciones y oportunidades que pueden aportar valor a la empresa.
7.1. Introducción al Data Mining.
7.2. Técnicas de minería de datos.
MÓDULO 8. EL CICLO DEL DATA MINING: FASES Y TIPOS DE PROBLEMAS
4 HORAS
8.1. El ciclo del Data Mining.
8.2. Tipos de problemas.
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