Data Warehousing

Crèdits
6
Tipus
Optativa
Requisits
Aquesta assignatura no té requisits , però té capacitats prèvies
Departament
ESSI
Web
https://learnsql.fib.upc.es/moodle
L'assignatura introdueix els conceptes de bases de dades orientades a la intel·ligència empresarial. En concret, això inclou bases de dades multidimensionals i magatzems de dades (DW), així com els processos ETL (Extract, Transform, Load) i conceptes bàsics de quadres de comandaments. Seran introduïdes les tècniques necessàries per a dissenyar, implementar, explotar, i mantenir els magatzems de dades parant especial atenció a dades espai-temporals.

Se donarà una atenció especial als problemes que planteja la integració de dades heterogenies i la qualitat de les dades. Els estudiants aprendran com definir, mesurar i mantenir la qualitat de les dades en el context de l'emmagatzematge de dades. S'expliquen les nocions clàssiques de magatzem de dades i OLAP: ETL, arquitectura, disseny lògic i conceptual, processament de consultes i optimització. Al final de curs, l'estudiant sabrà dissenyar, construir i consultar un magatzem de dades de manera eficient, per tal de crear gràfiques descriptives.

Professorat

Altres

  • Petar Jovanovic (petar.jovanovic@upc.edu)

Hores setmanals

Teoria
1.9
Problemes
0
Laboratori
1.9
Aprenentatge dirigit
0
Aprenentatge autònom
96

Objectius

  1. Ser capaç de modelar magatzems de dades multidimensionals i analitzar les seves dades de forma visual
    Competències relacionades: CEE5.1, CEE5.3, CG3, CB6, CB7, CB8, CB9, CEC2, CTR3,
  2. Ser capaç d'aplicar tècnicas específiques de diseny físic per a sistemes decisionals
    Competències relacionades: CEE5.1, CEE5.3, CG3, CB7, CB8, CB9, CEC2, CTR3,
  3. Ser capaç de disenyar i implementar processos de migració de dades (ETL)
    Competències relacionades: CEE5.1, CEE5.3, CG3, CB6, CB7, CB8, CB9, CEC2, CTR3,

Continguts

  1. Introducció
    Comparació entre sistemes operacionals i decisionals; Metadades.
  2. Arquitectures d'emmagatzemament de dades
    Corporate Information Factory; DW 2.0
  3. Modelització multidimensional, eines OLAP
    Structure; Integrity constraints; Operations; Advanced concepts
  4. Disseny físic de bases de dades per a consultes analítiques
    Star-join i join indexes; Bitmaps; Vistes materialitzades; Dades espai-temporals
  5. Extracció, Tranformació i Càrrega
    Qualitat de les dades; Integració de dades i esquemes; Gestió de ETL
  6. Visualització i anàlisi descriptiu de la informació
    Indicadors de Rendiment Empresarial; Quadres de Comandament

Activitats

Activitat Acte avaluatiu


Classes de teoria

En aquestes activitats, el professor introduirà els conceptes teòrics bàsics d'aquesta assignatura. A més de les exposicions, es faran servir tècniques d'aprenentatge cooperatiu. Això requerirà la participació activa dels estudiants i, conseqüentment, seran avaluats.
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
25h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
25h

Classes de laboratori

A l'estudiant se li demanarà que practiqui els diferents conceptes introduïts en les classes teòriques. Això inclou resoldre problemes a l'ordinador o en paper.
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
0h
Problemes
0h
Laboratori
27h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
54h

Examen

Examen escrit dels conceptes teòrics introduïts durant el curs.
Objectius: 1 2 3
Continguts:
Teoria
2h
Problemes
0h
Laboratori
0h
Aprenentatge dirigit
0h
Aprenentatge autònom
17h

Metodologia docent

L'assignatura es compon de teoria, i sessions de laboratori.

Teoria: S'utilitzaran tècniques de classe invertida que requereixen que l'estudiant trabaje materials multimedia abans de la classe. Les classes de teoria consisteixen en explicacions complementàries del professor i resolució de problemes.

Laboratori: S'utilitzaran algunes eines representatives per a l'aplicació de conceptes teòrics (per exemple, Indyco Builder, PotgreSQL, Oracle, Pentaho Data Integration, Tableau). El curs inclou pràctiques contínues a través d'un projecte de curs, dividit en tres blocs lògics: modelatge de magatzem de dades, integració i migració de dades (ETL), i visualització descriptiva, en què els estudiants treballaran en equips. Hi haurà tres entregables del projecte fora de l'horari de classe, però els estudiants també seran avaluats individualment a l'aula sobre els coneixements adquirits durant cada bloc de el projecte.

Mètode d'avaluació

Final Mark = min(10 ; 60%E + 40%L + 10%P)

L = Weighted average of the marks of the three lab deliverables
E = Final exam
P = Participation in the class

Bibliografia

Bàsic

Complementari

Web links

Capacitats prèvies

Coneixement bàsic de bases de dades relacionals i SQL.

Especificamente, s'assumirà coneixements de:
- Diagrames de classes UML
- Algebra relacional
- Consultes SQL
- Vistes relacionals
- Operacions d'arbres-B (insercions i splits)
- Conceptes bàsic d'optimització física de consultes