Nuestra visión Introducción. Definición de Business Intelligence. La problemática actual del acceso a la información. La evolución de los sistemas de información. Necesidad de los sistemas de Business Intelligence. Condiciones para adoptar un sistema de Business Intelligence. Requerimientos básicos de un sistema de Business Intelligence. Costos y
beneficios de implementar un sistema de Business Intelligence.

Definición de un datawarehouse. Características de los datos contenidos en un datawarehouse.Características de los datos contenidos en un datawarehouse. Datamarts. El catálogo de un datawarehouse. Alineamiento de la tecnología con los objetivos de negocio. Criterios tecnológicos.

Machine Learning y Data Analytics Introducción. Sistemas de soporte a la decisión. Herramientas de consulta e informes. Herramientas de análisis multidimensional. Decisiones Empresariales. Aspectos que la condicionan. Análisis  predictivo de datos. Un modelo tentativo, Machine Learning. Su gran marco referencial. Pensamiento y Aprendizaje en máquinas.
Concepción de una verdadera colaboración hombre-máquina. El gran éxito de Google y su mala interpretación. Causalidad y Correlación. Big Data. Algoritmos esenciales.

Obtención de conocimientos a partir de datos-información. El proceso genérico de Data Mining. De los datos a las decisiones. Verificación de hipótesis frente a descubrimiento de información. Operaciones, técnicas y algoritmos de Data Mining. Actores intervinientes en un proyecto Data Mining. Aplicaciones de minería de datos.

Framework para la toma de decisiones Necesidad de Lógica Difusa. Modelo complejo de una Toma de Decisiones en el mundo real.
Utilización de La Nube. La problemática del acceso de la información en internet. Mecanismos de búsqueda en internet. Posibles soluciones. Motores de búsqueda avanzados. Recopilaciones de información en internet.