Ну и, кроме того, проектирование таксономий в ИС --- то есть то самое хромое конструирование справочников и классификаторов.

Расшифруйте плиз, "а что Вы имели в виду" (c)

Прошу прощения за долгое молчание, переезд равен потопу, наводнению и чему угодно, а вкупе с учебными и рабочими трепыханиями -- так вообще.

За это время по рассматриваемому вопросу появилось переиздание полезной книжки "Бизнес-аналитика: от данных к знаниям", в которой работе с данными посвящено полтора-два раздела:

1.3. Структурированные данные
1.4. Подготовка данных к анализу
...
Глава 2. Консолидация данных
2.1. Задача консолидации
2.2. Введение в хранилища данных
2.3. Основные концепции хранилищ данных
2.4. Многомерные хранилища данных
2.5. Реляционные хранилища данных
2.6. Гибридные хранилища данных
2.7. Виртуальные хранилища данных
2.8. Нечеткие срезы
2.9. Введение в ETL
2.10. Извлечение данных в ETL
2.11. Очистка данных в ETL
2.12. Преобразование данных в ETL
2.13. Загрузка данных в хранилище
2.14. Загрузка данных из локальных источников
2.15. Обогащение данных

Глава 3. Трансформация данны
3.1. Введение в трансформацию данных
3.2. Трансформация упорядоченных данных
3.3. Группировка данных
3.4. Слияние данных
3.5. Квантование
3.6. Нормализация и кодирование данных

И, в принципе, если есть курс/часть курса по базам данных/sql, то в управлении данными я бы остановился именно на том, как при проектировании системы не заложить бомб в виде "плохих" данных, которые сделают невозможным сколько-нибудь адекватную аналитику на их базе, затронул бы интеграцию данных/хранилища и их типы и, как говорил ниже, концепции вроде master data management/customer data integration (более относящиеся к логической, смысловой ценности). Что до классификаторов, что вот, в целом про это пишут http://www.intuit.ru/department/se/devis/9/#sect3.

Но интересно услышать, к какому содержанию в итоге пришёл курс сейчас.