Objetivos
En el mundo de las organizaciones actuales se hace indispensable el manejo de la información que está conformada por un gran número de datos que habitualmente se encuentran en repositorios automatizados y gestionados por los sistemas de información de la organización.
Las diversas interrogantes que ejecutivos y personal de las organizaciones se realizan y que requieren de una adecuada disposición y administración de la información, en un número no menor de ocasiones, se ven impedidas de ser respondidas por cuanto la disposición, alcance, oportunidad, completitud o rapidez de acceder a la información representan trabas reales para facilitar la obtención de respuestas.
Para evitar los problemas señalados en el párrafo anterior, los datos se deben modelar y ordenar adecuadamente en repositorios y/o bases de datos lo que exige el uso de técnicas de modelamiento de datos que garanticen eficiencia en la administración y gestión de la información.
Por tanto este curso está dirigido, entre otros especialistas, a auditores que requieran analizar y controlar información financiera o de operación, personal de ventas que requiere gestionar información de clientes y cadena de valor, personal de control de gestión que requiere obtener los indicadores del negocio, jefes de proyectos y personal de las áreas de TI que requieren ahondar en la ingeniería de datos y ejecutivos que dirigen el desarrollo e implementación de cambios en las soluciones digitales de la empresa.
Esta actividad tiene como objetivos:
- Analizar técnicas que permitan asegurar el correcto diseño de modelos de datos y la correcta interpretación que constituirán la base para la utilización y el desarrollo de modelos de información operativos y de gestión
- Ejercitar las herramientas que permitan una aplicación inmediata en su lugar de trabajo
- Aprender a modelar datos
- Contar con un lenguaje o “método” común para el desarrollo de modelos de información.
- Resolver preocupaciones respecto a las capacidades de respuesta de los sistemas
- Negociar acuerdos en el diseño de una solución de datos
- Identificar elementos metodológicos y de conocimiento suficientes para inducir al resto de la organización a adoptar este lenguaje y enfoque común
- Enfrentar soluciones de transformación digital en los datos
Los participantes al final del curso estarán preparados para:
- Modelar datos de sistemas administrativos y de gestión
- Especificar requerimientos de negocio a los sistemas de información de la compañía
- Desarrollar el gobierno de datos y sistemas del área de su competencia
- Interactuar técnicamente con equipos de desarrollo y mantención de soluciones digitales
CONTENIDO
Introducción
Los tipos de datos y tipos de sistemas de administración de bases de datos: Jerárquico, relacional, redes y otros
Estructura de bases de datos versus archivos múltiples. Importancia de la ubicación de datos en archivos
Modelamiento funcional versus modelado corporativo de datos
• Modelado versus prototipo
• La importancia del todo y las partes
Analizando la complejidad y buscando la solución
Modelado de datos en un contexto de BI o transformación digital.
• Datawarehouse
• Datamining
Definición del proyecto a desarrollar en el curso
Determinar el enfoque: Inteligencia de negocios, tableros de control, que afecten a uno o varios procesos de negocio de la Empresa
Entidad y Atributo
Tipos de atributos
Tipos de entidades
• El modelo entidad/relación
Ejercicios y actividades: buscando la información deseada con los datos disponibles
Relaciones de negocio en los datos
Las reglas de negocio en datos
Tipos de relaciones:
• Cardinalidad
• Existencia
La integridad referencial
Introducción al modelo conceptual de datos
Ejercicios y actividad: Lo que hay que identificar para generar un modelo de conceptos
Modelo de datos conceptual
Primera forma a normalizar
Segunda forma a normalizar
Tercera forma a normalizar
Cuarta y quinta forma normal
Ejercicio: Adecuaciones de las relaciones entre los datos para obtener el modelo más simple y que refleje mejor las relaciones siendo técnicamente factible de programar
El modelo conceptual normalizado o canónico
La estrategia de revisión del modelo
La especificación de requerimientos
La identificación de validación de accesos y recorridos
El adecuado manejo del tiempo
Ejercicio y actividad: Sometimiento a pruebas iniciales al modelo y la obtención de las preguntas que debe ser capaz de responder
El modelo lógico de datos
Carga de requerimientos al modelo
Des-normalización técnica
• Volumetría de datos
• Temporalidad transaccional
• Características de espacialidad
• Restricciones de plataforma
• Pruebas de consistencia al modelo
Consideraciones para la implementación
Consideraciones de puesta en marcha
• Especificación de programas
• Especificación de dominios
• Especificación de la seguridad
Aseguramiento de la calidad
Ejercicio y actividades prácticas
Comentarios finales y cierre
Relator
Jaime Numhauser
Es MBA de la Universidad de Chile. Diplomado en Productividad y Calidad en la Empresa, U. Católica de Chile. Magister en Ciencia Política, U. de Chile. Analista de Sistemas Calificado en Ciisa. Administrador Público, U. de Chile. Post títulos, cursos y seminarios de perfeccionamiento -Certificado Arquitecto Empresarial, Open Group en Fundations y Avanced Framwork TOGAF 9.1 -Programa COPC (Customer Operating Perfomance Centers), México. Ha sido docente, instructor y conferencista en Chile y México en los temas de su especialidad. Jaime posee más de 30 años de experiencia en el modelado de datos y procesos en Chile y México. Posee experiencia en la industria del retail, previsional, bancaria, minera, agroindustria, salud, comunicaciones e Instituciones Públicas. Ha modelado en Chile soluciones para Clínica Las Condes, Dimacofi, Holding Lucchetti, Rioblanco y otras entidades. En México ha desarrollado proyectos en Cablemás (IZZI), Gameplanet, Gobierno de México, entre otras.