Departamento de Informática y Automática

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Inteligencia de Negocio (302436)

Presentación

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Recursos

Bibliografía

Exámenes

Avisos

Objetivos de la asignatura

• Conocer los niveles de la estructura de los sistemas de información y las maneras de tratar la información en cada uno de ellos.
• Tener la capacidad de analizar las diferentes necesidades de información de una empresa y aplicar los procedimientos adecuados para su tratamiento
• Estar capacitado para diseñar e implementar bases de datos multidimensionales y manejar las herramientas adecuadas para utilizarlas en entornos de datawarehouse y datamart.
• Saber utilizar la información proporcionada por los sistemas de inteligencia de negocio en la toma de decisiones a diferentes niveles.
• Conocer la forma de implantar un sistema de inteligencia de negocio en una empresa u organización.

Contenidos

Contenidos Teóricos
Tema 1.- Introducción a la inteligencia de negocio
• Conceptos fundamentales
• Arquitectura de un sistema de inteligencia de negocios
• Sistemas para el Soporte a las decisiones
Tema 2.- Datawarehouse y Datamart
• Datamart
• Datawarehouse
Tema 3.- Introducción a la minería de datos
• Fundamentos y clasificación.
• Métodos supervisados
• Métodos no supervisados
• Herramientas y aplicaciones
Tema 4.- Implantación de un sistema de inteligencia de negocio
• Plan director, estratégico y plan operativo anual
• Plataformas de inteligencia de negocio
• Casos prácticos

Competencias a adquirir

Básicas / Generales: CG1, CG5, CG8

Específicas:

De Tecnologías informáticas: CE-TI5, CE-TI9.

Metodologías

Las actividades formativas que se proponen para esta materia son las siguientes:
Actividades presenciales:
• Lección magistral: exposición de teoría y resolución de problemas
• Talleres: Realización de prácticas guiadas en laboratorio, empleando metodología basada en problemas
• Seminarios tutelados para grupos pequeños con exposición de trabajos
• Sesiones de tutorías, seguimiento y evaluación, individuales o en grupo
• Exposición de trabajos y pruebas de evaluación
Actividades no presenciales:
• Estudio autónomo por parte del estudiante
• Revisión bibliográfica y búsqueda de información
• Realización de trabajos, prácticas libres, informes de prácticas…
• Tutorías a través del campus virtual
• Interacción a través de redes sociales

El contenido teórico de las materias presentado en las clases magistrales, junto con su aplicación en las clases de problemas y las prácticas guiadas, facilitará la asimilación de las competencias anteriormente descritas. En las sesiones y seminarios tutelados se resolverán las dudas y el trabajo personal permitirá afianzar dichas competencias.

Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

Nombre	Horas presenciales	Horas no presenciales dirigidas por el profesor	Horas de trabajo autónomo del estudiante	Horas totales
Clases magistrales	4	0	10	14
Seminarios	1	0	0	1
Prácticas en aula	0	0	0	0
Prácticas en el laboratorio	0	0	0	0
Prácticas en aula de informática	3	0	10	13
Prácticas de campo	0	0	0	0
Prácticas de visualización	0	0	0	0
Trabajo personal de contenidos presenciales y recursos on line	0	0	0	0
Exposiciones y debates	0	0	0	0
Tutorías	0	0	2	2
Actividades de seguimiento on line	0	0	6	6
Preparación de trabajos	0	0	22	22
Otras actividades	0	0	0	0
Exámenes	2	0	15	17
Prácticas: Realización del TFM	0	0	0	0
Documentación TFM	0	0	0	0
TOTAL	10	0	65	75

Evaluación

Criterios de evaluación:
Peso de los diferentes tipos de evaluación:
• Evaluación continua (EC): 20%
• Examen de teoría y problemas (ETP): 40%
• Trabajos prácticos (P): 40%

La nota final de la asignatura se obtendrá de forma ponderada a través de las notas finales conseguidas en los apartados anteriores.

NOTA FINAL = 0,2 EC + 0,4 ETP + 0,4 P

La asignatura se supera cuando la nota ponderada sea superior o igual a 5 y en cada uno de los apartados anteriores se haya obtenido una calificación mínima de 4.

Sistemas de evaluación:
Participación en actividades presenciales
Presentación de trabajos
Exámenes

Recomendaciones

Consideraciones generales y recomendaciones para la evaluación y la recuperación:

Consideraciones generales
La evaluación se realizará a partir de las exposiciones de los trabajos de teoría, de la práctica y de los exámenes en los que los estudiantes tendrán que demostrar las competencias previstas.

Recomendaciones para la evaluación
La parte práctica de la asignatura es esencial para superar la asignatura. Los trabajos desarrollados por los estudiantes deben entregarse en el tiempo y forma especificados a través de la plataforma Studium.

Recomendaciones para la recuperación
De forma general, se puede considerar que cuando el resultado de la evaluación es negativo, la causa principal es una insuficiente asimilación de los conceptos teóricos.
Por tanto, el primer obstáculo a superar es identificar cuáles son los puntos débiles que se deben estudiar y reforzar. Un buen punto de arranque es enfrentarse a los conceptos y problemas que hayan aparecido en las diferentes pruebas a lo largo del curso.
Se puede añadir que, dado el carácter eminentemente práctico de la asignatura, la realización de cuántos más ejemplos de programación sea posible, alcanzará los conceptos teóricos asimilados y desarrollará la capacidad de proponer soluciones por parte del alumno.

Datos de interés

Bibliografía

Cabena, P., Hadjinian, P., Stadler, R., Verhees, J. y Zanasi, A. “Discovering Data Mining. From Concept to Implementation”, Prentice Hall, 1998.

Hernández, J., Ramírez, M.J. y Ferri, C. “Introducción a la Minería de Datos”, Pearson Education, 2004.

Loshin, D. “Business Intelligence. The Savvy Manager`s Guide”, Elsevier Inc., 2003.

Piattini, M.G. et al. “Análisis y Diseño Detallado de Aplicaciones Informáticas de Gestión”, Rama, 2003.

Williams S. Williams, N. “The Profit Impact of Business Intelligence” Elsevier Inc., 2007.