Módulo 10.- Minería de Datos y Datawarehouse
1 Introducción
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1.1 Finalidades y evolución de los Sistemas de Información
1.2 Herramientas para la toma de decisiones: Diferencias e interrelación
1.3 Almacenes de Datos, OLAP, Datawarehouse, Datamart y Minería de Datos.
2 Almacenes de Datos
2.1 Introducción a los almacenes de datos: Motivación definición y características.
2.2 Arquitectura de un sistema de almacén de datos.
2.3 Explotación de un almacén de datos: Herramientas OLAP.
2.4 Sistemas ROLAP y MOLAP.
2.5 Carga y Mantenimiento de un Almacén de Datos.
2.6 Diseño de un almacén de datos.
3 Minería de Datos (Data Mining)
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3.1 Introducción a la Minería de Datos (DM)
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3.1.1 Motivación
3.1.2 Problemas tipo y aplicaciones
3.1.3 Relación de DM con otras disciplinas
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3.2.1 Las Fases del KDD
3.2.2 Tipología de Técnicas de Minería de Datos
3.2.3 Sistemas Comerciales
3.2.4 Visualización
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3.3.1 El Problema de la Extracción Automática de Conocimiento
3.3.2 Evaluación de Hipótesis
3.3.3 Técnicas no supervisadas y descriptivas.
3.3.4 Técnicas supervisadas y predictivas.
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3.3.1 Los Problemas de la Información No Estructurada.
3.3.2 Extracción de conocimiento a partir de documentos HTML y texto.
3.3.3 Extracción de información semi-estructurada (XML).
4 Datawarehouse
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4.1 Conceptos
4.2 Características de un Datawarehouse
4.3 Metadata
4.4 Arquitectura del paradigma
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4.4.1 Capa de datos operacionales
4.4.2 Capa conceptual del Datawarehouse
4.4.3 Capa de Almacenamiento de Datos
4.4.4 Redundancia de datos
4.4.5 Capa de Negocio
4.4.6 El Proceso ETL (Extracción, Transformación y Limpieza)
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4.5.1 Análisis
4.5.2 Diseño
4.5.3 Construcción
4.5.4 Pruebas
5 Mótodo de modelado del DWH Orientado a Objetos
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5.1 Diseño del DWH
5.2 Esquema de datos operacional (ODS)
5.3 Esquema conceptual del DWH (DWCS)
5.4 Esquema de almacenamiento del DWH (DWSS)
5.5 Modelo de Negocios (BM)
5.6 Proceso ETL
5.7 Proceso de Exportación
6 Aplicación del Mótodo.
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6.1 Análisis
6.2 Diseño
6.3 Implementación
6.4 Pruebas
7 Casos de Estudio
8 Conclusiones
