Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires

Facultad de Ciencias Exactas.

Introducción al Data Warehouse,

Olap y Data Mining

Cursada 2009

Ultima actualización 19/5/2009 2:49 PM

Novedades

practico publicado

PROXIMA CONSULTA PARA EL PRACTICO MARTES 26 DE MAYO 10:30HS BOX DE GESTION

MARTES 2 DE JUNIO 10:30HS COMIENZA LA OPTATIVA INT. A LA GESTION DEL cONOCIMIENTO

Docentes

Titular: Mg. Oscar Nigro onigro@exa.unicen.edu.ar

Ayudante: Ing. Sandra González Císaro sagonci@exa.unicen.edu.ar

Horarios -2009

MARTES de 10 a 12 hs, LABORATORIO ISISTAN

JUEVES de 10 a 12 hs, LABORATORIO ISISTAN

Contenidos

Necesidades de Información. Introducción al Data Warehouse. Características, multidimensionalidad, datos agregados, diferenciación con las bases de datos operacionales.

Modelado de datos: estrella, copo de nieve y constelación. Metadatos: Definición, importancia. Significado de los valores nulos y acciones.

Arquitectura de un Data Warehouse. Procesos y Operaciones en un DW. Fases para la Implementación de un DW. Tipos de usuarios de un DW: turistas, exploradores, labradores.

Spatial Data Warehouse. Concepto. Particularidades.

OLAP. Generalidades. OLAP vs. OLTP. Funciones: Roll-up/down, Drill up/down, Pivot, Slice/Dice. Modelos de almacenamiento: ROLAP, MOLAP y HOLAP.

Introducción al Data Mining o Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos. Conceptos básicos. Tipos de Conocimiento.

Reseña sobre las líneas de investigación en el área.

Clases

Introducción

Operaciones en un DW

Arquitectura de un DW

Tipos de usuarios

Spatial Data Warehouse

Olap

Presentaciones_2008

Material para el Trabajo Práctico

PRACTICO_2009 NUEVO

Bibliografía

1. Christopher Adamson (2006) Mastering Data Warehouse Aggregates: Solutions for Star Schema Performance. Wiley. ISBN-13: 978-0471777090.

2. Anahory S. & Murray D. (1997), Data Warehousing in the real world: A practical Guide for Building Decision Support Systems. Addison-Wesley Ed.

3. Jill Dyché & Evan Levy (2006) Customer Data Integration: Reaching a Single Version of the Truth (SAS Institute Inc.). Wiley. ISBN-13: 978-0471916970

4. Franco J. M. (1997) El Data Warehouse. Ed Gestión.

5. Han J. and Kamber M. (2001) Data Mining: Concepts and Techniques. Morgan Kaufmann.

6. Inmon, W. (1996), Building the Data Warehouse. 2nd edition. John Wiley & Sons.

7. Inmon W., Zachnman J., and Geiger J. (1997) Data Stores, Data Warehousing, and the Zachman Framework: Managing Enterprise Knowledge. McGraw-Hill Series on Data Warehousing and Data Management

8. Maurizio Rafanelli Editor (2003), Multidimensional Databases. Problems and Solutions. Idea Group Inc.

Links de Interés

Chaudhuri Surajit, Dayal Umesh , An Overview of Data Warehousing and Olap Technology ACM SIGMOD Record 26(1), Marzo 1997.

Data Warehouse

Data Warehouse (otro link)

Dw Institute

Lujan-Mora Sergio and Trujillo Juan, A comprehensive method for data warehouse design, DMDW, 2003.

Olap Report

Shoshani A., OLAP and Statistical Databases: Similarities and Differences, in Proc. ACM PODS '97, 185-196.

Simitsis, A. Lista de Herramientas para procesos ETL.

Theodoratos D. and Sellis T., Designing data warehouses, Data and Knowledge Engineering, 31:3, 279--301, 1999.

Vassiliadis P., Bouzeghoub M., and Quix C., Towards quality-oriented data warehouse usage and evolution, CAiSE, 1999 (best paper).

Pentaho. http://www.pentaho.org/

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