Big Data y Analytics
Programa del Curso · ICOM E015 · Tercer Semestre
2026-03-01
Una decisión que necesita datos
Escenario:
Una empresa de retail chilena con 80 sucursales quiere saber:
- ¿Qué productos están generando pérdidas?
- ¿En qué regiones hay sobre-stock?
- ¿Qué clientes están en riesgo de no volver?
El gerente tiene intuición. Pero necesita evidencia.
El problema real:
Los datos existen — en sistemas de venta, bodega, CRM — pero están dispersos, sin estructura, y nadie sabe cómo cruzarlos.
¿Quién resuelve eso? Tú, al terminar este curso.
¿De qué trata este curso?
Big Data y Analytics — ICOM E015 · 5 créditos SCT · Tercer semestre
No es un curso de tecnología.
Es un curso sobre cómo transformar datos en decisiones.
- Explorar grandes volúmenes de datos
- Depurar y estructurar información
- Construir bases de datos que respondan preguntas de negocio
- Elaborar informes que apoyen la gerencia
Resultado de Aprendizaje General:
Elabora informes con información generada a partir de la exploración y depuración de grandes bases de datos, que aportan a la toma de decisiones de la organización.
El recorrido del semestre
Unidad 1 Semanas 1–4 · Solemne 1: semana 5
Sistemas de Información en el Contexto Empresarial
¿Cómo fluye la información en una organización?
Unidad 2 Semanas 6–9 · Solemne 2: semana 10
Fundamentos de Bases de Datos
¿Cómo se modela la realidad de una empresa?
Unidad 3 Semanas 11–15 · Solemne 3: semana 16
Modelamiento y Gestión de Base de Datos
¿Cómo se construye y consulta una base de datos real?
Cada unidad parte de un problema de negocio y termina con una solución concreta en datos.
Unidad 1 · Sistemas de Información
Sistemas de Información en el Contexto Empresarial
¿Qué aprenderás?
- Definición y componentes de un sistema de información
- Importancia de los SI en la toma de decisiones
- Actores y roles dentro de un SI
- Tipos de sistemas: DSS · CMI · CRM · EIS
- Calidad de datos y Big Data
Resultado: Explica los distintos sistemas de información en el contexto de la toma de decisiones organizacionales.
Ejemplo aplicado:
La empresa de retail necesita entender qué sistema registra las ventas, cuál gestiona el inventario y cómo se relacionan.
Pregunta clave: ¿Qué decisiones puedo tomar si conecto estos sistemas?
Semanas 1–4 · Solemne 1: semana 5
Unidad 2 · Fundamentos de Bases de Datos
Fundamentos de Bases de Datos
¿Qué aprenderás?
- Diagrama de Caso de Uso
- Diagrama Esquema UML
- Modelo Relacional
- Modelo Entidad–Relación
Resultado: Diseña un sistema de información mediante el modelo relacional para la toma de decisiones en contextos organizacionales.
Ejemplo aplicado:
Antes de crear la base de datos del retail, necesitamos modelar sus entidades: productos, clientes, sucursales, ventas.
Pregunta clave: ¿Cómo represento la realidad del negocio en tablas y relaciones?
Semanas 6–9 · Solemne 2: semana 10
Unidad 3 · Modelamiento y Gestión
Modelamiento y Gestión de Base de Datos
¿Qué aprenderás?
- Teoría de la Normalización
- Diccionario de datos
- Base de datos en MySQL
- Almacenamiento y consultas SQL
- Gestión de transacciones
Resultado: Construye base de datos para gestionar información en la toma de decisiones empresariales.
Ejemplo aplicado:
Construimos la base de datos de ventas del retail, diseñamos consultas que respondan preguntas gerenciales y generamos reportes accionables.
Pregunta clave: ¿Qué consultas necesita la gerencia para tomar decisiones hoy?
Semanas 11–15 · Solemne 3: semana 16
Evaluaciones
Solemne 1 · 30% (Semana 5)
- Controles parciales: 10%
- Prueba escrita individual: 20%
Solemne 2 · 35% (Semana 10)
- Controles parciales: 10%
- Analítica de base de datos: 25%
Solemne 3 · 35% (Semana 16)
- Controles parciales: 10%
- Creación de BD relacional y análisis: 25%
Evaluación Recuperativa
Voluntaria · Última semana del semestre
Reemplaza una solemne no rendida, con justificación válida.
Cubre toda la materia del semestre o un conjunto definido por el docente.
Los controles parciales se rinden durante el desarrollo de cada unidad.
Requisitos de Aprobación
Nota mínima de aprobación
La calificación final debe ser igual o superior a 4,0 para aprobar la asignatura.
Asistencia obligatoria
Se exige un mínimo de 90% de asistencia a las clases prácticas de laboratorio.
Resumen ponderaciones
| Evaluación | Peso |
|---|---|
| Solemne 1 | 30% |
| Solemne 2 | 35% |
| Solemne 3 | 35% |
| Total | 100% |
La asignatura es de carácter práctico — la asistencia al laboratorio es parte del aprendizaje, no solo un requisito administrativo.
¿Cómo trabajaremos?
Enfoque del curso:
- Clases prácticas en laboratorio de computación
- Aprendizaje basado en simulación de escenarios reales
- Cada clase parte de un problema de negocio concreto
- Uso guiado de software desde la primera sesión
Tu rol: Analista de datos contratado por una organización real.
Cada sesión sigue esta secuencia:
- Problema de negocio
- Concepto que lo resuelve
- Aplicación en software
- Reflexión sobre la decisión
Bibliografía principal:
Silberschatz, Korth & Sudarshan · Fundamentos de Bases de Datos (6ª ed.)
El objetivo final
Al terminar este curso serás capaz de sentarte frente a un gerente, entender su problema, y decirle:
“Tengo los datos, el modelo y las consultas. Aquí está la respuesta.”
SD6.2 · Perfil de Egreso USS
Genera información a partir de la gestión de datos para contribuir en la toma de decisiones de la organización.
Valores del curso
- Honestidad en el análisis
- Responsabilidad con los datos
- Prudencia en las conclusiones
Big Data y Analytics · Universidad San Sebastián · 2026