2016-20

Semestre 2017-10

Nombre del curso: Arquitectura de Información
Créditos:  4
Profesor: Juan Manuel Sarmiento(jm.sarmiento@uniandes.edu.co)
Horario: Jueves 6:00 p.m – 8:50 p.m / Sábado de 8:00 a.m – 10:50 a.m (Cuando no se dicte los jueves, la clase será movida al siguiente sábado)

Descripción

En una Arquitectura Empresarial la dimensión de información se ocupa de identificar, definir, organizar e integrar los datos requeridos por los procesos de negocio, tanto de nivel operativo como táctico y estratégico. Para facilitar el desarrollo incremental, ordenado y coherente de dicha dimensión, es necesario adoptar y seguir un método basado en los conceptos de vistas o perspectivas e iteraciones. Este curso se enfoca tanto en temas fundamentales en el manejo de información, tales como Dominios y Modelos de Datos, Gobierno y Calidad de Datos y Estrategias de Integración, como en marcos de trabajo para el desarrollo de Arquitecturas de Información.

Objetivos

El objetivo del curso es presentar conceptos relevantes y una metodología para el desarrollo de una Arquitectura de Información (AI) en el marco de Arquitectura Empresarial.

  1. Analizar elementos de apoyo tales como frameworks, metodologías y artefactos para la definición de una Arquitectura de Información en el contexto de una arquitectura empresarial.
  2. Plantear una Arquitectura de Información basada en las perspectivas de dominio de datos, horizonte de tiempo e iteraciones, que responda a una visión de arquitectura dada.
  3. Entender el manejo de datos operativos, maestros y analíticos para proponer mecanismos de gobierno de datos y en general estrategias que le permitan a una organización llegar a un estado deseado.
  4. Hacer un diagnóstico del nivel de integración, calidad y gobierno de datos de una situación actual, así como de qué tanto esos datos apoyan los requerimientos del negocio.
  5. Plantear una serie de iniciativas/proyectos para lograr hitos que cierren la brecha entre la situación actual y la deseada.
  6. Entender las diferencias entre los principales enfoques metodológicos para el desarrollo de Sistemas de Inteligencia de Negocios y los argumentos que los sustentan.
  7. Entender ventajas y desventajas de diferentes arquitecturas para un Sistema de Inteligencia de Negocios.

Metodología

Cada una de las sesiones va a desarrollarse alrededor de los siguientes ejes:

  • Presentación magistral de conceptos apoyados en casos reales.
  • Presentación de casos de estudio contexto local, regional x industria
  • Preparación de lecturas
  • Ejecución de workshops
  • Discusión orientada sobre las temáticas abordas en clases

Evaluación

Examen Individual (Parcial 1) 23%
Examen Individual (Examen Final) 23%
Taller 1 20%
Taller 2 20%
Tareas 14%

Calendario Global de temáticas del Curso

1. Contexto, fundamentos y elementos estructuradores de arquitectura información (Jorge Arias-3 Clases)

  • Arquitectura de información en un contexto empresarial de arquitectura
  • Elementos estructuradores de una arquitectura de información
  • Problemas críticos de negocio
  • Resultados.

2. Gobierno de datos (Jorge Arias – 2 Clases)

  • Estructuración del modelo de gobierno
    • Procesos (profiling, quality, estandarización, merging, consolidación, supervivencia, datasteward, aprobaciones)
    • Personas (roles , y organización
    • Tecnología (MDM, Data hubs, data quality)
  • Arquitectura de solución y puntos de vistas
  • Modelos de madurez
  • Aplicación Practica

3. Analítica (Juan Manuel Sarmiento – 4 clases + 1 Clase Parcial)

  • Business intelligence
    • Problemas críticos de negocio que aborda
    • Métodos y aproximaciones
    • Arquitectura de referencia/puntos de vistas (datawarehouse, data mart, dashboard/kpis, etc.)
    • Patrones
    • Aplicación y caso práctico
  • Business Analytics
    • Problemas críticos de negocio que aborda
    • Métodos y aproximaciones
    • Arquitectura de referencia/puntos de vistas
    • Patrones
    • Aplicación y caso práctico

4. Tendencias: Habilitando estrategias transformadores de negocio con Tendencias de información (Juan Manuel Sarmiento: 4 clases + 1 Parcial)

  • IoT
  • Big data: Aplicaciones y realidades
  • Data Pools / Data Lakes
  • Social Networks y mundos no estructurados.