Programa Docente de 21714055 - TECNOLOGÍAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO

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Ofertada:

Vigencia:

Créd. teoría:

Créd. práctica:

Créd. ECTS:

Tipo Asignatura:

Módulo:

Materia:

Curso:

Matric. 2024-25:

Matric. 2025-26:

Duración:

Idioma:

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REQ. Y RECOM.
PROFESORADO
IDIOMAS
MOVILIDAD
RESULTADOS FORM./APREN.
RES. DE APRENDIZAJE
ACT. FORMATIVAS
SIST. DE EVALUACIÓN
DESC. DE CONTENIDOS
BIBLIOGRAFÍA
COMENTARIOS
MEC. DE CONTROL

Requisitos Previos

- Conocimiento del modelo relacional

- Nociones de SQL

Recomendaciones

Es recomendable haber aprobado la siguiente asignatura:

   - Bases de Datos

Movilidad Nacional (SICUE)

Sí

Presencial Combinada Virtual

Movilidad Internacional

Sí

Presencial Combinada Virtual

Estudiante Visitante Nacional

Sí

Número de plazas

Presencial
Combinada
Virtual

Oferta en Lengua Extranjera

Sí

Idioma

Inglés.
Francés.
Italiano.
Alemán.
Ruso.
Árabe.
Griego.

Modo Impartición

A impartir sólo en ese idioma según memoria (exclusividad).
A impartir en grupo dedicado a ese idioma.
A impartir en grupo mixto (un mismo grupo con ambos idiomas).

Nivel Requerido

Documento	Primer Apellido	Segundo Apellido	Nombre	Categoria	Coordinador
20227044Q	MENGIBAR	RODRIGUEZ	MIRIAM	PROFESOR/A SUSTITUTO/A
75762524H	RUIZ	RUBE	IVAN	PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD

Id. Compentencia	Orden	ID	Resultado formación y aprendizaje	Competencia
57145	4	SOS1	SOS1 - Competencia en la contextualización crítica del conocimiento estableciendo interrelaciones con la problemática social, económica y ambiental, local y/o global.	COMPETENCIA TRANSVERSAL
32331	2	CG01	Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas	COMPETENCIA GENERAL
32332	2	CG03	Capacidad para diseñar, desarrollar, evaluar y asegurar la accesibilidad, ergonomía, usabilidad y seguridad de los sistemas, servicios y aplicaciones informáticas, así como de la información que gestionan	COMPETENCIA GENERAL
32334	2	CG06	Capacidad para concebir y desarrollar sistemas o arquitecturas informáticas centralizadas o distribuidas integrando hardware, software y redes de acuerdo con los conocimientos adquiridos según lo establecido en el apartado 5 de este anexo	COMPETENCIA GENERAL
32336	3	SI01	Capacidad de integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas	COMPETENCIA ESPECÍFICA
32338	3	SI03	Capacidad para participar activamente en la especificación, diseño, implementación y mantenimiento de los sistemas de información y comunicación	COMPETENCIA ESPECÍFICA
33210	4	CT1	Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes	COMPETENCIA TRANSVERSAL

ID/ Orden	Resultado
1	Ser capaz de comprender y aplicar los principios de la evaluación de riesgos y aplicarlos correctamente en la elaboración y ejecución de planes de actuación.
2	Ser capaz de determinar los requisitos de los sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimiento de la normativa y la legislación vigente.
3	Ser capaz de integrar soluciones de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones y procesos empresariales para satisfacer las necesidades de información de las organizaciones, permitiéndoles alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente, dándoles así ventajas competitivas.
4	Ser capaz de participar activamente en la especificación, diseño, implementación y mantenimiento de los sistemas de información y comunicación.

Total de actividades de docencia presencial:

Total de otras actividades:

Total de la asignatura:

Tipo actividad formativa	Código	Descripción	Horas	Detalle
1	01	Teoría	24	Los contenidos de la materia serán explicados por el profesor, empleando como referente los modelos de innovación docente propuestos para las universidades andaluzas. Se potenciarán principalmente las metodologías activas, buscando en todo momento la implicación por parte del alumno en el proceso de aprendizaje. Se hará uso de recursos audiovisuales en el desarrollo de las clases, así como se expondrán ejemplos y se resolverán ejercicios de índole teórico-práctica. Además, se realizarán exposiciones por parte del alumnado de contenidos propuestos por el profesor. Se dispondrá del campus virtual de la Universidad de Cádiz como soporte tecnológico donde el alumno dispondrá de los guiones de teoría y prácticas, así como los enunciados de los problemas y tareas a realizar.
2	02	Prácticas, seminarios y problemas	6	El alumno deberá resolver en las clases de seminarios ejercicios y trabajos propuestos, que estarán disponibles en el campus virtual de la asignatura y que serán dirigidos por el profesor. También se realizarán presentaciones de dichos ejercicios y trabajos.
3	03	Prácticas de informática	30	El alumno deberá resolver en las clases de prácticas ejercicios propuestos, que estarán disponibles en el campus virtual de la asignatura y que seran dirigidos por el profesor. Para la realización de las prácticas se utilizará la plataforma libre Pentaho BI Suite.
10	10	Actividades formativas no presenciales	86,00	Esta actividad incluye el estudio personal del alumno, así como la realización de prácticas que no se hayan completado en clase y la realización de trabajos
12	12	Actividades de evaluación	4,00	Exámenes teórico-prácticos de los contenidos de la asignatura y defensa de un proyecto de Inteligencia de Negocio

Procedimientos de Evaluación

ID/ Orden	Tarea / Actividad	Medios, Técnicas e Instrumentos	Ponderación
1	Examen teórico	Corrección en el examen teórico	50 %
2	Proyecto de prácticas	Correción en los entregables, correcto funcionamiento de la práctica y adecuada defensa del proyecto realizado.	50 %

Criterios de Evaluación

Se establece un sistema de evaluación mixto, en el que es posible superar la asignatura total o parcialmente en un proceso de evaluación continua durante el semestre o superar superar la asignatura en una convocatoria oficial

EVALUACIÓN CONTINUA durante el semestre:

*Teoría: 

-Realización de dos exámenes parciales teórico-prácticos durante el semestre. Peso 80 %

-Entrega y exposición de actividades. Peso 20 %

Aplicándose la siguiente fórmula:

0,8*(media de los exámenes parciales de teoría) + 0,2 * (media de la nota de trabajos entregados y exposición de actividades)

Si no se obtiene en los exámenes parciales un 5 o más como nota media o un mínimo de 4 en cada uno de ellos, tendrá que realizarse examen en la convocatoria oficial.

*Práctica

Desarrollo de un proyecto de Inteligencia de Negocio con la herramienta Pentaho durante el semestre. 
La temática elegida para el proyecto debe desarrollar la competencia Transversal de Desarrollo Sostenible SOS1, de manera que dicha temática esté relacionada con alguna problemática social, económica o ambiental, en el ámbito local, global o ambos.

Se deberán realizar entregas parciales y obligatorias del proyecto para las que se establecerán varios hitos en fechas concretas. La entrega en el último hito representa la entrega del proyecto completo.
Deberá realizarse una exposición y defensa del proyecto.

Para superar el proyecto durante la evaluación continua, se deberán haber realizado todas las entregas parciales y la obtención de una calificación mínima de 5 en la defensa del proyecto. De no superarse el proyecto, será obligatorio presentarse en la convocatoria oficial.

La calificación de la asignatura durante la evaluación continua se calculará realizando la media aritmética de la calificación de teoría y la calificación de práctica, siendo necesario obtener una calificación mayor o igual que 5 en cada una de las partes; en caso contrario la calificación máxima será de 4 puntos.

Se mantiene la calificación de evaluación continua tanto de Teoría como de Prácticas para las tres convocatorias del curso académico (Febrero, Junio, Septiembre)

EVALUACIÓN EN LAS CONVOCATORIAS OFICIALES

*Teoría: realización de una prueba de índole teórico-práctica sobre los contenidos estudiados en las clases de teoría.

*Práctica: entrega y defensa del proyecto si este no fue superado durante la evaluación continua. Debe observarse una correspondencia entre el proyecto defendido en la convocatoria oficial y el realizado durante el semestre. En caso de no presentar proyecto se realizará una prueba escrita sobre los contenidos prácticos del módulo.

La calificación de la asignatura en las convocatorias oficiales se calculará realizando la media aritmética de la calificación de teoría y la calificación de práctica, siendo necesario obtener una calificación mayor o igual que 5 en cada una de las partes; en caso contrario la calificación máxima será de 4 puntos.

En la defensa del proyecto, tanto durante la evaluación continua como en la convocatoria oficial, el alumno deberá demostrar: 

Coherencia y pertinencia del contenido.
Capacidad para integrar y contextualizar la información.
Discurso Propio, reflexión y juicio crítico.
Nivel de dominio de las competencias específicas de la materia.

ID/ Orden	Temario	Descripción
2	TEORÍA: 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio: BI 1.1. La empresa, la información y la informática 1.2. Datos, información y conocimiento 1.3. Sistemas de información en la empresa 1.4. BI: integración de la información, toma de decisiones y objetivos de negocio 1.5. Componentes de una solución de BI 1.6. Quién es quién en TIN 1.7. Definición de Inteligencia de negocio 2. Desarrollo de procesos de integración de datos: extracción de datos de fuentes heterogéneas, transformación y carga sobre almacenes de datos (ETL) 2.1. Definición de proceso ETL 2.2. Evolución histórica 2.3. Modelado de procesos ETL 2.4. Extracción 2.5. Transformación 2.6. Carga 3. Análisis multidimensional: OLAP 3.1. Modelado dimensional 3.2. OLAP. Qué es OLAP 3.3. Cubo OLAP 3.4. Arquitectura OLAP 3.5. APIs y lenguajes de consulta OLAP. MDX Tema 4: Servidores de almacenes de datos: Data WareHouse 4.1. Data WareHouse o Almacén de datos 4.2. Entorno genérico de un Data WareHouse. Elementos 4.3. Arquitecturas de Data WareHouse 4.4. Estrategias de construcción de Data WareHouse 4.5. Beneficios del Data WareHousing 4.6. Data WareHouse y Business Inteligence 5. Técnicas de análisis de datos: Informes y cuadros de mando 5.1. Herramientas BI 5.2. Cuadros de mando 6. Sistemas de información empresarial (ERP, CRM, SCM y negocio electrónico) 6.1. Sistemas de información en la empresa 6.2. ERP: Sistema de planificación de recursos de la empresa 6.3. CRM: Sistema de gestión de la relación con los clientes 6.4. SRM: Sistema de gestión de la relación con los proveedores 6.5. e-B: Negocio electrónico 7. Técnicas avanzadas de análisis de datos 7.1. Introducción 7.2. Análisis estadístico. Estimación, inferencia, modelos de regresión 7.3. Minería de datos. Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, predicciones 7.4. Simulación y optimización 7.5. Big Data PRÁCTICAS: 1. Introducción a Pentaho 2. Integración de datos con Pentaho 3. Análisis multidimensional con Pentaho 4. Creación de informes con Pentaho 5. Diseño de cuadros de mando con Pentaho

ID/ Orden

Temario

Descripción

TEORÍA:

1. Introducción a la Inteligencia de Negocio: BI
1.1. La empresa, la información y la informática
1.2. Datos, información y conocimiento
1.3. Sistemas de información en la empresa
1.4. BI: integración de la información, toma de decisiones y objetivos de negocio
1.5. Componentes de una solución de BI
1.6. Quién es quién en TIN
1.7. Definición de Inteligencia de negocio

2. Desarrollo de procesos de integración de datos: extracción de datos de fuentes heterogéneas, transformación y carga sobre almacenes de datos (ETL)
2.1. Definición de proceso ETL
2.2. Evolución histórica
2.3. Modelado de procesos ETL
2.4. Extracción
2.5. Transformación
2.6. Carga

3. Análisis multidimensional: OLAP
3.1. Modelado dimensional
3.2. OLAP. Qué es OLAP
3.3. Cubo OLAP
3.4. Arquitectura OLAP
3.5. APIs y lenguajes de consulta OLAP. MDX

Tema 4: Servidores de almacenes de datos: Data WareHouse
4.1. Data WareHouse o Almacén de datos
4.2. Entorno genérico de un Data WareHouse. Elementos
4.3. Arquitecturas de Data WareHouse
4.4. Estrategias de construcción de Data WareHouse
4.5. Beneficios del Data WareHousing
4.6. Data WareHouse y Business Inteligence

5. Técnicas de análisis de datos: Informes y cuadros de mando
5.1. Herramientas BI
5.2. Cuadros de mando

6. Sistemas de información empresarial (ERP, CRM, SCM y negocio electrónico)
6.1. Sistemas de información en la empresa
6.2. ERP: Sistema de planificación de recursos de la empresa
6.3. CRM: Sistema de gestión de la relación con los clientes
6.4. SRM: Sistema de gestión de la relación con los proveedores
6.5. e-B: Negocio electrónico

7. Técnicas avanzadas de análisis de datos
7.1. Introducción
7.2. Análisis estadístico. Estimación, inferencia, modelos de regresión
7.3. Minería de datos. Aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, predicciones
7.4. Simulación y optimización
7.5. Big Data

PRÁCTICAS:

1. Introducción a Pentaho
2. Integración de datos con Pentaho
3. Análisis multidimensional con Pentaho
4. Creación de informes con Pentaho
5. Diseño de cuadros de mando con Pentaho

Bibliografía

Bibliografía Básica

Ralph Kimball (2013). The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling, Third Edition. John Wiley & Sons, Inc.
Jiawei Han,Micheline Kamber (2001). Data Mining: Concepts and Techniques. Ed., Academic Press, USA.
José Hernández Orallo, Ramírez Quintana, Mª José, Ferri Ramírez, César (2005). Introducción a la Minería de Datos, Madrid. Ed.,Pearson (Prentice Hall)
Josep Lluis Cano (2007). Business Inteligence: Competir con información. ESADE
Josep Curto Diaz(2012). Introducción al Business Inteligence. Editorial UOC, Barcelona
Robert Laberge (2011) The Data Warehouse mentor. Practical Data Warehouse Business Intelligence Insights .Mc Graw Hill
Roland Bouman, Jos van Dongen (2009). Pentaho Solutions: Bussines Intelligence and Data Warehousing with Pentaho and MySQL. Wiley Publishing, Inc.
Swain Scheps (2008). Business Intelligence For Dummies. Wiley Publishing, Inc.
S. Nagabhushana (2013). Data Warehousing. OLAP and Data Mining. New Age International (P) Limited, Publishers.
 

Bibliografía Específica

Alex Meadows  (2013). Pentaho Data Integration Cookbook: Second Edition. Packt Publishing Ltd
Christopher Adamson (2006) Mastering Data Warehouse Aggregates: Solutions for Star Schema Performance. Wiley
Inmon W., Zachnman J., & Geiger J. (1997) Data Stores, Data Warehousing, and the Zachman Framework: Managing Enterprise Knowledge. McGraw-Hill Series on Data Warehousing and Data Management
María Carina Roldan (2010). Pentaho 3.2 Data Integration – Beginner’s Guide. Packt Publishing.
Mark Hall, Eibe Frank, Geoffrey Holmes, Bernhard P. (2009). The WEKA Data Mining Software: An Update. SIGKDD Exploration (Vol. XI).
Mastering Data Warehouse Desing. Claudia Imhoff, Nicholas Galemmo, Jonathan G.Geiger. Ed. Wiley India, 2008.
Matt Casters, Roland Bouman, Jos van Dongen (2010). Pentaho Kettle Solutions: Building Open Source ETL Solutions with Pentaho Data Integration. Ed. Wiley.
 

Bibliografía Ampliación

Luis Méndez del Río (2006). Más allá del Business Intelligence: 16 experiencias de éxito. Ed. Ediciones Gestion 2000, Barcelona.
Slaughter, Richard A. (2004), Futures Beyond Dystopia: Creating Social Foresight. RoutledgeFarmer, London, UK.

Comentarios / Observaciones Adicionales

La asignatura tiene asignados 6 créditos ECTS
Las distintas acciones formativas tienen asignada la siguiente carga horaria:

Teoría: 24 horas
Prácticas y Seminarios: 6 horas
Prácticas con ordenador: 30 horas

Esta asignatura trabajará la competencia en otros valores (de carácter complementario para el desarrollo curricular) CV8.

No está permitido el uso de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa (IAG) para la realización del proyecto de Inteligencia de Negocio. Si se permite su uso como herramienta de consulta genérica (en este caso debe especificarse nombre y versión de la(s) herramientas utilizadas) pero nunca para realizar las tareas específicas de Análisis, Diseño-Modelado e Implementación del proyecto de Inteligencia de Negocio concreto que debe desarrollar el alumno.
En el caso de que fuera necesario y de forma complementaria a la defensa del proyecto, se podrían tener entrevistas individuales para garantizar la originalidad del proyecto y el dominio de los conocimientos  teóricos y habilidades prácticas (entre otras, de las herramientas software que se utilizan en la asignatura) necesarios para realizar dicho proyecto.

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