Silabo Sistema De Soporte A Decisiones

SÍLABO DEL CURSO SISTEMAS DE SOPORTE A DECISIONES MESTRÍA EN INGENIERÍA DE SISTEMAS

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DATOS GENERALES

1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7

Unidad Académica Maestría Facultad Tipo de curso Requisitos Ciclo de Estudios Duración del curso Extensión horaria Inicio Término 1.8 Créditos 1.9 Período lectivo 1.10 Docente 2

: Posgrado : Ingeniería de Sistemas : Ingeniería Industrial, Sistemas e Informática : Obligatorio : Ninguno :1 : 15 sesiones : 6 horas por sesión : 17 de febrero del 2018 : 25 de marzo del 2018 :4 : 2018 – I : Maestro Ing. Alex Jordano Aguilar Cabello

FUNDAMENTACIÓN

Sistema de soporte a decisiones es un curso necesario para que los maestristas implementen una solución basada en Inteligencia de Negocios. Se presentan específicamente los conceptos básicos de planificación, relevamiento de requerimientos, modelamiento, diseño de base de datos, calidad de datos, procesos de carga, almacenamiento y acceso o explotación de los datos para la implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios. El objetivo de sistema de soporte a decisiones es mejorar las decisiones de negocio a través del uso de una amplia variedad de sistemas de gestión de información, de aplicaciones y de tecnologías que permitan reunir, almacenar, analizar, y proporcionar acceso a los datos de gestión de la organización. Inteligencia de Negocios utiliza información oportuna y exacta para que las decisiones se basen en ellas. Las principales actividades que lleva a cabo son: apoyo a la toma de decisiones, consultas y reportes, procesamiento analítico en línea (OLAP), análisis estadístico, y minería de datos. 3

COMPETENCIA

Al final del curso el alumno será capaz de:  Comprender los fundamentos, métodos y aplicaciones de los sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios.  Gestionar la tecnología asociada a los sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios y poseer claros conceptos respecto de las diferentes herramientas que se utilizan para implementarlos.  Participar en desarrollo de proyectos de sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios que utilicen herramientas de software específicas. 4

OBJETIVOS ESPECÍFICOS DEL CURSO

OC1: Identifica y aplica las distintas etapas de la construcción de sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. OC2: Comprende y aplica las técnicas de modelamiento de datos aplicadas a una solución de Inteligencia de Negocios. OC3: Aplica procesos de carga y explotación de información en un proyecto de sistemas de soporte a decisiones basados en Inteligencia de Negocios.

Sílabo del Curso

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CONTENIDOS CONCEPTUALES

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Actitud crítica para el análisis de problemas. Responsabilidad individual y colectiva. Disposición a la investigación y a la búsqueda de la información adicional. Valoración de los conocimientos adquiridos. Disposición al trabajo en equipo. Disposición para recibir críticas del docente y sus compañeros.

METODOLOGÍA GENERAL DEL CURSO

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Seleccionan casos de estudio local y regional para la aplicación de sistema de soporte a las decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. Exponen con claridad las metodologías de desarrollo de sistema de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. Ejercitación reflexiva en diversas técnicas, destrezas y/o estrategias para hacer cosas concretas. Para el aprendizaje de técnicas, se establecerá la secuencia de acciones y con entrenamiento debe concluir en una automatización de la cadena, con el fin de alcanzar una rápida y certera ejecución, al tiempo que menos costosa en recursos cognitivos. Propiciar el desarrollo de capacidad reflexiva para la aplicación de técnicas en situaciones diversas, modificándolas para adecuarlas a nuevas condiciones y condiciones ideales de uso. A través de casos reales, mostrar la aplicación de estrategias para aspectos de planificación, toma de decisiones y controlar la aplicación de las técnicas para adaptarlas a las necesidades específicas de cada tarea. Capacitar para una aplicación organizada y controlada de técnicas y recursos disponibles.

CONTENIDOS ACTITUDINALES

     

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Introducción a los sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. Estrategias de sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones Inteligencia de Negocios. Gestión de proyectos soporte a decisiones basados en soluciones Inteligencia de Negocios. Datamart y Datawarehouse Procesamiento analítico en línea OLAP y tablero de comando Minería de datos Sistemas inteligentes Bases de datos multimedia. Big data. Sistemas bioinspirados. Visión computacional Trabajo aplicativo de sistema de soporte a decisiones basados en Inteligencia de Negocios.

CONTENIDOS PROCEDIMENTALES

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SISTEMA DE SOPORTE A DECISIONES

Participación en clase, como medio para que el maestrista aplique e investigue los conocimientos recibidos en el desarrollo del curso. Desarrollo y exposición de trabajos grupales, como medio para que los maestristas apliquen los conocimientos recibidos en clase, y encuentren la madurez para aplicar estos conocimientos a un caso real. En estos trabajos recibirán la asesoría y guía del docente.

SISTEMA DE SOPORTE A DECISIONES

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Semestre 2018-1

PROGRAMACIÓN

UNIDAD

SESIÓN 

UNIDAD 1: Introducción a los sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios.

  1, 2 y 3

Logros de la unidad:



 Comprende valor de la información en las organizaciones.  Conoce los conceptos básicos de Inteligencia de Negocios.

 

UNIDAD 2 Metodología para una implementación de un sistema de soporte a decisiones basada en una solución de inteligencia de negocio.

4, 5 y 6

 Arquitectura empresarial  Estrategia datawrehouse  Metodología para la construcción de un sistema de soporte a decisiones basado soluciones de Inteligencia de Negocios.  Técnicas de determinación de requerimientos empresariales.  Modelo dimensional: tabla de hechos y tabla de dimensiones  El esquema Estrella y el esquema copo de nieve  Nivel de granularidad y modelado del tiempo  Casos modelamiento dimensional

7,8 y 9

 Conceptos del Balance Scorecard.  Mapas estratégicos.  Definición, tipos de indicadores y generación de rendimientos. Empleo de semáforos.  Alineamiento de indicadores con el plan estratégico institucional.  Tableros de control. Implementación de Dashboards.

Logros de la Unidad:

 Identifica los componentes de una arquitectura en los sistemas de información.  Aplica una metodología para la construcción de un sistema de soporte a decisiones basado en soluciones de Inteligencia de Negocios.  Aplica técnicas de identificación de requerimientos de información empresarial.  Identifica las técnicas de modelamiento dimensional.  Diseña e implementa modelos dimensionales.

UNIDAD 3 Indicadores Estratégicos de Control de Gestión y Tableros de Control. Logros de la Unidad:  Aplica los conceptos de Balance Scorecard y mapas estratégicos.  Aplica los conceptos de indicadores de rendimiento y semáforos .  Implementa tableros de control y dashboard

ACTIVIDAD Introducción a los sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. Concepto y características de los sistemas de soporte a decisiones basados en soluciones de Inteligencia de Negocios. Tecnología de sistemas de soporte a decisiones basadas en soluciones de inteligencia de negocios. El futuro de los sistemas de soporte a decisiones basado en soluciones de Inteligencia de Negocios Las 5 áreas de los sistemas de soporte a las decisiones basada en soluciones de Inteligencia de negocios. Datawarehouse y datawarehousing

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Sílabo del Curso

SISTEMA DE SOPORTE A DECISIONES

UNIDAD 4 Minería de datos y Big Data. Logros de la Unidad:  Maneja de los conceptos de minería de datos y técnicas de minería de datos.  Maneja los conceptos de big data, base de datos multimedia y sistemas inteligentes

UNIDAD 5 Evaluación escrita y exposición de trabajo grupal final. 10

10, 11 y 12

     

13,14 y 15

 Evaluación escrita  Presentación de trabajo grupal final

Minería de datos y técnicas de minería de datos. Big data. Bases de datos multimedia. Sistemas inteligentes Sistemas bioinspirados. Visión computacional

SISTEMA DE EVALUACIÓN DEL CURSO

Los pesos ponderados de las clases de evaluación son los siguientes: EVALUACIÓN Evaluación escrita Trabajo final grupal Participación individual en sesiones de clase TOTAL

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PESO (%) 40 40 20 100%

BIBLIOGRAFÍA

Josep Curto Díaz, Jordi Conesa Caralt, Introducción al Business Intelligence, Editorial UOC, 2010, Barcelona-España Vicente Fernández Alarcón, Desarrollo de sistemas de información: Una metodología basada en el modelado, Edicions UPC, 2006, Barcelona-España. Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pe, Data Mining: Concepts and Techniques, ISBN 978-0-12381479-1, 2012, Estados Unidos Ralph Kimball, Margy Ross, The data warehouse toolkit: the complete guide to dimensional modeling, ISBN 0-471-20024-7, 2002, New York, Estados Unidos Joy Mundy, Warren Thornthwaite, The Microsoft Data Warehouse Toolkit With SQL Server 2005 and the Microsoft Business Intelligence Toolset, Indianapolis, Wiley,2006. Hernández, R, Fernández, C. y Baptista P (2006) Metodología de la Investigación. México: Mc Graw Hill Interamericana. Larissa T. Moss y Shaku Atre (2003). Business Intelligence Roadmap. EEUU: Addison-Wesley Information Technology Series.

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