Plan de Clase Completo: Proyecto Integrado sobre Datawarehouse y Data Lake

Datos Generales

• Asignatura: Ingeniería de Sistemas
• Nivel: Universitario (primer abordaje de Datawarehouse y Data Lake)
• Duración Total: 2 horas (1 semana, 1 sesión de 2 horas)
• Modalidad: Presencial con apoyo TIC (1 dispositivo por estudiante)
• Metodologías: Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), Clase Magistral, Gamificación, STEAM

Objetivo de Aprendizaje

Al finalizar la sesión, los estudiantes serán capaces de diseñar y modelar un Datawarehouse para soporte en la toma de decisiones, implementar y gestionar un Data Lake para almacenamiento de datos no estructurados, integrar ambos sistemas en un contexto empresarial simulado, y evaluar críticamente casos de uso para seleccionar la solución adecuada, aplicando los conceptos en una situación real simulada.

(SMART): Específico, Medible, Alcanzable, Relevante y Temporal en 2 horas.

Materiales y Recursos

• Computadora o laptop con software básico para modelamiento (ejemplo: Excel, herramientas de diagramación como draw.io o software de modelado ER básico)
• Proyector y pizarra para explicación magistral
• Material impreso o digital con descripción del caso real simulado (empresa ficticia con necesidades de gestión de datos)
• Guía de conceptos clave y diferencias entre Datawarehouse y Data Lake (documento PDF o impreso)
• Plantillas para diseño de esquema de Datawarehouse (tablas, dimensiones, hechos)
• Ejemplos breves de tipos de datos no estructurados para Data Lake
• Rúbrica de evaluación formativa

Evaluación

Plan de Clase

Inicio (25 minutos)

• Gancho Motivador (10 min):

  El docente inicia con una breve narración de un caso real de empresa que enfrentó problemas para gestionar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, y cómo esto impactó sus decisiones estratégicas. Presenta un video corto (3-4 minutos) o diapositivas con imágenes y datos relevantes para contextualizar.

• Activación de saberes previos (15 min):
  • El docente plantea preguntas dirigidas para que los estudiantes reflexionen sobre cómo gestionan datos en sistemas tradicionales y qué limitaciones perciben.
  • Discusión breve en parejas y puesta en común guiada por el docente.
  • Se entrega la hoja con el caso simulado de la empresa y un esquema básico para que los estudiantes identifiquen datos que podrían ser estructurados y no estructurados.

Desarrollo (85 minutos)

Actividad Principal: Proyecto Guiado en Grupos (80 minutos)

1. Formación de grupos (5 min): El docente divide la clase en grupos de 4-5 estudiantes para fomentar colaboración y diversidad de ideas.
2. Diseño y modelado de Datawarehouse (25 min):
   • Docente: Explica brevemente los elementos claves de un Datawarehouse (hechos, dimensiones, esquema estrella), muestra ejemplos gráficos y responde dudas.
   • Estudiantes: Trabajan en equipo para identificar y diseñar un esquema de Datawarehouse acorde al caso de la empresa, usando plantillas y apoyándose en la guía de conceptos.
3. Implementación y gestión de Data Lake (20 min):
   • Docente: Introduce el concepto de Data Lake, tipos de datos no estructurados, y su gestión, ejemplificando con casos prácticos.
   • Estudiantes: Identifican en el caso simulado qué datos no estructurados podrían almacenarse en el Data Lake y proponen estrategias básicas para su gestión e integración.
4. Integración y evaluación crítica (15 min):
   • Docente: Facilita una discusión guiada sobre cómo integrar ambos sistemas y cuándo conviene usar uno u otro, apoyando a los grupos para que justifiquen sus propuestas.
   • Estudiantes: Elaboran una breve propuesta escrita o presentación oral que integre sus diseños y argumente la selección de soluciones para la empresa simulada.

Actividad de Gamificación (5 minutos)

• Docente: Propone un quiz rápido (puede ser oral o con herramientas digitales si hay conexión) con preguntas sobre conceptos clave para reforzar aprendizaje y motivar participación.
• Estudiantes: Responden y discuten respuestas, fomentando el aprendizaje activo.

Cierre (10 minutos)

• Síntesis (5 min): El docente realiza una recapitulación de los puntos clave, destacando la importancia de la correcta selección y uso de Datawarehouse y Data Lake en la ingeniería de sistemas.
• Metacognición y evaluación formativa (5 min):
  • Los estudiantes completan una autoevaluación breve y responden preguntas como: ¿Qué aprendí hoy? ¿Qué dudas me quedaron? ¿Cómo aplicaría estos conceptos en un proyecto real?
  • El docente recoge estas respuestas para ajustar futuras sesiones.

Adaptación ante problemas de conectividad

Si falla la conexión a internet o no se puede usar software en línea, el docente utilizará plantillas físicas para modelado, explicará con ejemplos en pizarra y realizará el quiz de gamificación de forma oral o con tarjetas para mantener la dinámica.