Máster en MBA en Dirección de Business Intelligence

Módulo 1. Business Intelligence en la Empresa

1.1. Business Intelligence empresarial

1.1.1. El mundo del dato
1.1.2. Conceptos relevantes
1.1.3. Principales características
1.1.4. Soluciones en el mercado actual
1.1.5. Arquitectura global de una solución BI
1.1.6. Ciberseguridad en BI y Data Science

1.2. Nuevo concepto empresarial

1.2.1. ¿Por qué BI?
1.2.2. Obtención de la información
1.2.3. BI en los distintos departamentos de la empresa
1.2.4. Razones por las que invertir en BI

1.3. El Data Warehouse

1.3.1. Definiciones y objetivos: data Warehouse y Data Mart
1.3.2. Arquitectura
1.3.3. El modelado dimensional y sus tipos de esquemas
1.3.4. Proceso de extracción, transformación y carga (ETL)
1.3.5. Metadatos

1.4. Big Data y captura del dato

1.4.1. Captura
1.4.2. Transformación
1.4.3. Almacenamiento

1.5. Reporting Business Intelligence (BI)

1.5.1. Estructuras de las BBDD
1.5.2. BBDD OLTP y OLAP
1.5.3. Ejemplos

1.6. Los Dashboards o cuadros de mando integral

1.6.1. Cuadros de mando
1.6.2. Sistemas de soporte a la decisión
1.6.3. Sistemas de información ejecutiva

1.7. Deep Learning

1.7.1. Deep learning
1.7.2. Fundamentos del Deep Learning
1.7.3. Utilidades del Deep Learning

1.8. Machine learning

1.8.1. Machine Learning
1.8.2. Fundamentos del Machine Learning
1.8.3. Utilidades del Machine Learning
1.8.4. Deep Learning vs. machine Learning

1.9. Herramientas y soluciones BI

1.9.1. Elección de la mejor herramienta
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy y Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI y Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Planificación y dirección proyecto BI

1.10.1. Primeros pasos para definir un proyecto de BI
1.10.2. Solución BI para la empresa
1.10.3. Toma de requisitos y objetivos

Módulo 2. Perspectiva de Negocio

2.1. La empresa

2.1.1. Capital, inversión y riesgo
2.1.2. Morfología de las organizaciones: tamaño, forma, actividad y sectores
2.1.3. Organización y recursos
2.1.4. Dirección y sus necesidades

2.2. Empresa: mercado y cliente

2.2.1. Mercado y cliente
2.2.2. Análisis y segmentación de mercado
2.2.3. Competencia directa e indirecta
2.2.4. Ventaja competitiva

2.3. Estrategia empresarial

2.3.1. La estrategia empresarial
2.3.2. Análisis DAFO
2.3.3. Objetivos y plazos [SMART, C/M/L/P, objetivos en cascada]
2.3.4. Medición de resultados: conociendo la realidad
2.3.5. Indicadores clave

2.4. Información como activo

2.4.1. Información y gerencia
2.4.2. Ciclo de vida información
2.4.3. Sistema Operacional y Sistema Estratégico

2.5. Cuadro de mando integral

2.5.1. Cuadro de mandos: operativo, táctico y estratégico
2.5.2. CMI definición
2.5.3. Perspectiva financiera
2.5.4. Perspectiva de cliente
2.5.5. Perspectiva de procesos internos
2.5.6. Perspectiva de aprendizaje y crecimiento

2.6. Análisis de productividad

2.6.1. Ingresos, gastos, inversión y consumo
2.6.2. Análisis e imputación de costes
2.6.3. ROI y otras ratios de interés

2.7. Distribución y ventas

2.7.1. Relevancia del departamento
2.7.2. Canales y equipos
2.7.3. Tipos de ventas y consumos

2.8. Otras áreas comunes

2.8.1. Producción y prestación de servicio
2.8.2. Distribución y logística
2.8.3. Comunicación comercial
2.8.4. Marketing Inbound

2.9. Data Management

2.9.1. Roles y responsabilidades
2.9.2. Identificación de interesados (stakeholders)
2.9.3. Sistemas de gestión de la información
2.9.4. Tipo de Sistemas Operacionales
2.9.5. Sistema Estratégico o de soporte a la decisión
2.9.6. Plataformas para la información: cloud Computing vs. On Premise

2.10. Explorando la información

2.10.1. Intro SQL: bases de datos relacionales conceptos básicos
2.10.2. Redes y comunicaciones: redes públicas/privadas, dirección de red/subred/enrutador y DNS. Túnel VPN y SSH
2.10.3. Sistema operacional: modelos de datos normalizados
2.10.4. Sistema estratégico: OLAP, modelo multidimensional y Dashboards gráficos
2.10.5. Análisis estratégico de bbdd y composición de informes

Módulo 3. Transformación del negocio basado en datos

3.1. Big Data

3.1.1. Big data en las empresas
3.1.2. Concepto de valor
3.1.3. Gestión de proyectos de valor

3.2. Marketing digital

3.2.1. El Marketing digital
3.2.2. Beneficios del Marketing digital

3.3. Plan y accionamiento

3.3.1. Campañas y tipos
3.3.2. Redención y accionamiento
3.3.3. Tipos de estrategia
3.3.4. Plan de Marketing digital

3.4. Ejecución del Plan de Marketing

3.4.1. Customer Journey (base-campaña-redención-mejora) y Marketing digital
3.4.2. Integración en webs de herramientas de Marketing digital
3.4.3. Herramientas de Marketing digital

3.5. Customer Journey

3.5.1. Ciclo de vida de cliente
3.5.2. Asociación de campañas al ciclo de vida
3.5.3. Métricas de campañas

3.6. Gestión del dato para campañas

3.6.1. Datawarehouse y Datalab
3.6.2. Herramientas de creación de campañas
3.6.3. Métodos de accionamiento

3.7. GDPR en Marketing digital

3.7.1. Anodización del dato y manipulación de datos personales
3.7.2. Concepto Robinson
3.7.3. Listas de exclusión

3.8. Cuadro de mandos

3.8.1. KPIs
3.8.2. Audiencia
3.8.3. Herramientas
3.8.4. Storytelling

3.9. Análisis y caracterización clientes

3.9.1. Visión cliente 360º
3.9.2. Relación de análisis con acciones tácticas
3.9.3. Herramientas de análisis

3.10. Ejemplos de negocio aplicando técnicas Big Data

3.10.1. Upselling/Cross-Selling
3.10.2. Modelos de propensión
3.10.3. Modelos de riesgo
3.10.4. Predicciones
3.10.5. Tratamiento de imágenes