• Descripción

Cada vez más el área de bases de datos está evolucionando por la aparición de nuevos retos en la gestión de la información. Así aparecen las bases de datos analíticas y, específicamente, los almacenes de datos o data warehouse (DW) como elemento troncal de la Factoría de Información Corporativa (FIC).

La FIC/DW es hoy en día el centro de atención de las grandes instituciones, porque proporciona un mejor conocimiento de dicha organización y de sus clientes.

La creación de la FIC y la correcta implementación de todos sus elementos tales como los diferentes almacenes de datos, los datos maestros, las estructuras multidimensionales y los procesos de transformación y carga son cuestiones críticas en la gestión del conocimiento y la madurez analítica de las organizaciones. En la creación de la FIC es también fundamental prestar especial atención a las cuestiones relativas a la calidad del dato, gestión de los metadatos y la gestión de los datos maestros. De igual modo y dada la envergadura de los proyectos relacionados con la creación de la FIC, conviene conocer las distintas estrategias y enfoques existentes de cara a abordar estos proyectos.

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

Esta asignatura "Bases de datos analíticas" pertenece a la especialidad en Gestión de datos del Máster en Inteligencia de negocio y Big Data Analytics, así como al Posgrado en Inteligencia de negocio y análisis de datos.  Está dirigido a estudiantes con perfil de formación empresarial, ingenierías de todo tipo, matemáticas, sociología, medicina, ciencias para la información o candidatos con una experiencia profesional equivalente.

El programa provee fundamentos teóricos para la explotación de datos (business intelligence, big data, data science) y también formación aplicada en el ámbito de negocio (customer analytics, operations analytics y people analytics), tanto para profesionales de perfil funcional como técnico.

La pieza central de las bases de datos analíticas será el almacén de datos, que es en realidad una base de datos diseñada y construida para ofrecer apoyo en la toma de decisiones de las organizaciones.

Un almacén de datos se crea al extraer datos de una o varias fuentes externas de datos. Los datos extraídos, antes de cargarse en el almacén de datos, son transformados para eliminar inconsistencias, y si es necesario, resumirlos. Este proceso de transformación, de creación del detalle de los datos (incluyendo el factor tiempo), el resumen y combinación de los datos extraídos, ayudan a crear un contexto adecuado para que cualquier persona pueda tomar las decisiones que le correspondan de la manera más responsable posible. Por lo tanto, influye directamente en la mayor eficacia del negocio.

Las líneas comerciales actuales y futuras obligan a las empresas a ser cada vez más competitivas. Para ser competitivas es necesario que las compañías tengan optimizados e integrados sus flujos internos de información y sus relaciones comerciales externas, y así conseguir objetivos básicos como son las mejoras de la productividad, la calidad, el servicio al cliente y la reducción de costes.

Para llevar a cabo todos estos propósitos hacen falta profesionales que tengan conocimientos profundos en estas áreas. En consecuencia, y dada la emergencia de todos los temas relacionados con Internet, se puede afirmar que el área de interés presentada forma un bloque innovador dentro del mundo de los sistemas de información.

• Campos profesionales en el que se proyecta

Inteligencia de negocio, gestión de bases de datos, analítica de negocio, social-intelligence y Big Data.

• Conocimientos previos

El Analista o Científico de Datos debe estar familiarizado con los conceptos básicos de Business Intelligence y análisis de datos.  Es necesario disponer de conocimientos de programación, estadística y principios de visualización. En caso de no tener estos conocimientos, se pueden adquirir mediante la Competencias de Análisis (Data Literacy) o cursando de forma independiente alguno de los cursos.

• Objetivos y competencias

Esta asignatura pretende que, al final de la misma, el estudiante haya adquirido las siguientes competencias:

• Saber diseñar un almacén de datos, elegir la mejor arquitectura que lo soporte y saberlo administrar.
• Conocer los diferentes tipos de aplicaciones y herramientas para una óptima explotación del almacén de datos (EIS, OLAP).
• Conocer y saber construir y utilizar sistemas de bases de datos relacionales para el análisis de datos.
• Saber cómo deben implementarse procesos de negocio de alto nivel en las empresas para que proporcionen un rendimiento competitivo.
• Conocer y estar en condiciones de desarrollar e implementar un proyecto de inteligencia de negocio dentro de la empresa, las etapas del ciclo de gestión de proyectos y los métodos específicos de producción de proyectos de business intelligence
• Ser capaz de proponer soluciones integradas y hacer entender a los clientes que la implantación de un DW es un proyecto complejo debido a su profundo impacto en los procesos de la empresa (cambio cultural de la empresa, cambio en los procesos de negocio, cambio en la organización y cambio en la disciplina de trabajo).
• Comprender y saber aplicar los métodos y herramientas de análisis de datos en las principales funciones y procesos empresariales: marketing y ventas, operaciones y logística y recursos humanos.
• Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa, mediante el conocimiento de los diferentes sistemas de información de empresa, los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio. 

Con esta asignatura el estudiante adquirirá también las siguientes competencias de la especialización Bases de datos, data minning y Data Warehouse:

• Conocer y estar en condiciones de aplicar las técnicas y las herramientas de análisis datos, los métodos y los algoritmos más habituales y sus usos aplicados en diferentes empresas y organizaciones.
• Conocer las diferentes estructuras de datos que ofrecen soporte a los procesos de BI.
• Conocer las principales herramientas relacionadas con los procesos de BI y saber utilizar alguna.
• Ser capaz de diseñar e implementar esquemas de almacenes de datos orientados a procesos analíticos.
• Ser capaz de poblar los almacenes de datos a partir de distintas fuentes de información mediante la creación y ejecución de procesos ETL.
• Ser capaz de crear y explotar almacenes de datos para buscar información utilizando técnicas específicas de bases de datos analíticas.
• Estar capacitado para realizar prácticas de uso y construcción de sistemas de inteligencia de negocio, dentro de un marco conceptual propio basado en las buenas prácticas y el conocimiento científico.

• Contenidos

La asignatura consta de una parte teórica y una práctica.

Para la parte teórica se dispone de los siguientes módulos:

• El módulo 1, Introducción a las bases de datos analíticas, presenta los almacenes de datos por comparación con los sistemas de base de datos operacionales. Los sitúa en el centro de la factoría de la información corporativa (FIC), junto a los demás componentes que la forman (almacén de datos departamental, corporativo, operacional, el componente de integración y transformación de datos, las estructuras multidimensionales y los metadatos), de forma que se pueda tener una primera vista de la arquitectura lógica de las bases de datos analíticas. También resalta, en este contexto, la importancia de los datos, de su gestión y de su correcta explotación; así como la administración del sistema de data warehouse. Presenta también las tendencias actuales.
• El módulo 2, La construcción de la factoría de la información corporativa, define las posibles estrategias de construcción del sistema. Se detallan los pasos para la construcción de los almacenes de datos y de componente de transformación e integración. Así mismo se presentan los perfiles que intervienen en el desarrollo y gestión de la FIC
• El módulo 3, Los datos en la  factoría de la información corporativa, aborda cuestiones como la calidad de los datos, la gestión de los datos maestros, gestión de los metadatos y el gobierno del dato. También se tratan los aspectos relacionados con la legalidad y la ética en el tratamiento del dato.
• El módulo 4, Diseño Multidimensional y explotación de datos, presenta las herramientas OLAP como mecanismo de acceso a la Factoría de Información. Estas herramientas se basan en el concepto de multidimensionalidad. Comprender las principales características de los sistemas multimensionales, así como, comprender cómo realizar los diseños conceptuales, lógicos y físicos de la factoría de información serán los puntos fundamentales del módulo.
• El módulo 5, Administración de la  factoría de la información corporativa, presenta todas las fases del ciclo de vida del producto, desde su diseño y puesta en funcionamiento, hasta la operación/monitarización del mismo. También describe los principales roles implicados a lo largo de todo el ciclo.

Para la parte práctica se dispone de un entorno de prácticas previamente configurado, y de un laboratorio que ofrece soporte a dicho entorno. En este laboratorio podrán resolverse cualquier tipo de dudas o incidencias relacionadas on el entorno de pácticas y el software instalado en él.

• Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura

• Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

A parte de los módulos didácticos previamente mencionados, la asignatura dispone de otros materiales adicionales en el apartado Recursos del aula, correspondientes a casos prácticos y actividades de evaluación de muestra. Si hiciera falta algún otro material adicional, se proporcionaría durante el curso.

Así mismo, a través del enlace Entorno VDI (Virtual Desktop Infraestructura) del aula, se proporciona acceso al entorno de prácticas con todo el software necesario preconfigurado para la realización de actividades prácticas.

En la parte servidor:

• Sistema operativo: Windows Server 2016
• Base de datos: Windows SQL  Server 2016 (SGBD  +  SQL Server Analysis Services   + SQL Server Reporting Services)

Y en la parte cliente:

• SQL Server Management Studio 2017
• Visual Studio 2017
• SQL Server Data Tools
• Report-designer de Pentaho
• Power BI Desktop
• Pentaho Data Integration v.8

Y para ofrecer soporte técnico a este entorno y resolver incidencias que puedan ocurrir, está disponible el aula de laboratorio: Laboratorio de soporte al entorno VDI, compartido con estudiantes de otras asignaturas que también lo utilizan.

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente –incluidas las pruebas finales– o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

• Consulta del modelo de evaluación