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1000 hs.
1 año natural desde el momento de la matrícula
Modalidad Abierta
Con el Máster en Inteligencia Empresarial que ofrecemos, queremos formar Analistas y expertos en Inteligencia de Negocio, que dominen la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones, participando activamente en la detección de oportunidades a nivel gerencial, profesionales en herramientas y modelos avanzados de análisis de datos, gestión predictiva, generando reportes de alto valor añadido en todas las áreas de la compañía.
La inteligencia empresarial ha dejado de ser una herramienta de uso exclusivo de unos pocos para pasar a convertirse en parte de las rutinas de trabajo de muchos profesionales de negocio que buscan maximizar el uso de lo que se ve como un recurso estándar. Más compañías experimentan sus ventajas y, dentro de ellas, más usuarios se benefician del acceso al conocimiento que antes no podían siquiera plantearse.
La inteligencia empresarial optimiza el crecimiento del negocio, facilita la toma de decisiones estratégicas, simplificando los procesos de la empresa, ayuda al crecimiento empresarial y del personal que labora, permite el control de la información de manera eficiente y segura, implementaciones de nuevas tecnologias. Facilita la gestión de crisis y genera soluciones, generando conocimiento interdepartamental y multidisciplinar.
La realización de este máster busca dotar al alumno de las habilidades, conocimientos y capacidades para desarrollar con éxito en las organizaciones y empresas, la toma de decisiones estratégicas en todas las áreas de la compañía, reporting y gestión del conocimiento a través de la metodología de las herramientas de BI mas solicitadas en el mercado, dotando al alumno del aprendizaje necesario para liderar los cambios de metodología y estrategia corporativa actuales y conviertiéndoles en consultores especialistas en la gestión de la información.
UNIDAD 1. INTELIGENCIA
Introducción
Proceso de Toma de Decisiones
Objetivos del uso de la Inteligencia de Negocios
Inteligencia, Racionalidad y Ciencia
Datos, Información, Conocimiento, Inteligencia
UNIDAD 2. LA CALIDAD DE LOS DATOS
Introducción
Calidad en los datos
Definición y medición de datos
Consecuencia de la mala calidad de los datos
Beneficios económicos
Técnicas de monitorización de los datos
UNIDAD 3. DATA MINING - MINERIA DE DATOS I
Aprender el concepto, los objetivos y la aplicabilidad del Datamining.
Asimilar el entorno y todas las características de un Data Ware house en una solución de BI.
Conocer y familiarizarse con un modelo OLAP de procesamiento analítico
Entender el modelo de Toma de Decisiones (DSS) dentro de la estrategia de BI
Conocer con mayor amplitud las herramientas para la gestión basadas en informes inteligentes que proporciona una solución/suitedeBI
UNIDAD 4. DATA MINING-MINERIA DE DATOS PARTE II
Aprender el concepto, los objetivos y la aplicabilidad del Datamining.
Asimilar el entorno y todas las características de un Data Ware house en una solución de BI.
Conocer y familiarizarse con un modelo OLAP de procesamiento analítico
Entender el modelo de Toma de Decisiones (DSS) dentro de la estrategia de BI
Conocer con mayor amplitud las herramientas para la gestión basadas en informes inteligentes que proporciona una solución/suitedeBI
UNIDAD 5. INTELIGENCIA DE NEGOCIO I
Introducción
Definiciones
Objetivos de la Inteligencia de Negocio
El ciclo de BI
Características de la Inteligencia de Negocio
Morfología de un Sistema de Inteligencia de Negocio
UNIDAD 6. INTELIGENCIA DE NEGOCIO II
Introducción
Definiciones
Objetivos de la Inteligencia de Negocio
El ciclo de BI
Características de la Inteligencia de Negocio
Morfología de un Sistema de Inteligencia de Negocio
UNIDAD 7. LOS 5 ESTILOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO
Introducción a los modelos de BI
Cuadros de Mando
Reporting Empresarial
Análisis avanzado y predictivo
Análisis de cubos y OLAP
Notificaciones y alertas
UNIDAD 8. LA EMPRESA Y EL BI
Introducción
Beneficios en el departamento de Marketing
Beneficios en el departamento de Ventas
Beneficios en el departamento financiero
Modelos de gobierno de la información
Las pymes y la inteligencia de negocio
UNIDAD 9. MERCADO BI ¿ COMPETIDORES
Introducción
Cuadrante Mágico de Gartner
Informe Forrester
The Independent BI Survey 8
UNIDAD 10. ALTERNATIVAS
Microsoft SQL Server BI
Oracle Business Intelligence
Access
Excel
Software de código abierto
UNIDAD 11. IMPLANTACION DE UN SISTEMA DE BI ¿ I
Introducción
Fase previa de decisión
Razones para implantar un sistema de BI
Alcance del sistema de BI
Factores para la selección
Riesgos de no utilizarlo
Dificultades
Metodología de Implantación
UNIDAD 12. IMPLANTACION DE UN SISTEMA DE BI ¿ II
Introducción
Fase previa de decisión
Razones para implantar sistema de BI
Alcance del sistema
Factores para la selección
Riesgos de no utilizarlo
Dificultades
UNIDAD 13. METODOLOGIA PARA LA IMPLANTACIÓN DE UN SISTEMA DE MEDICION DEL RENDIMIENTO EMPRESARIAL-CMI
Introducción
Metodología CMI-IRIS
Sistema Informático
Implementación
Conclusiones
UNIDAD 14. EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA I
La etapa de implementación
La etapa de construcción
La ingeniería de software y el Cuadro de Mando Integral
Conclusiones
Indicadores Estratégicos presentes en todo CMI
Grupo de indicadores centrales
UNIDAD 15. EL CMI COMO HERRAMIENTA DE GESTION ESTRATEGICA II
La etapa de implementación
La etapa de construcción
La ingeniería de software y el Cuadro de Mando Integral
Conclusiones
Indicadores Estratégicos presentes en todo CMI
Grupo de indicadores centrales
UNIDAD 16. HISTORIA RECIENTE Y FUTURO DEL UNIVERSO BI
Historia reciente del universo BI
El futuro de la Inteligencia de Negocio
Retos
Crecimiento
Convergencia con otras aplicaciones
Inteligencia de Negocio Adaptativa
UNIDAD 17. LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL I
Introducción
Real Time Business Intelligence
Mobile BI
Social Intelligence
Big Data
UNIDAD 18. LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL II
Introducción
Real Time Business Intelligence
Mobile BI
Social Intelligence
Big Data
UNIDAD 19. LA BIG DATA VS INTELIGENCIA SOCIAL III
Introducción
Real Time Business Intelligence
Mobile BI
Social Intelligence
Big Data
UNIDAD 20. UNA SOLUCION OPEN SOURCE: PENTAHO
El Servidor OLAP
Capas del Servidor
Herramientas
ETL
Minería de datos
Conclusiones
UNIDAD 21. QLIKVIEW 9
Introducción
Qué es Qlikview 9
Atributos
Características
Atributos
La herramienta en el Cuadrante Mágico de Gartner
UNIDAD 22. CASO PRACTICO 1 ¿ MERCADONA PARTE I
Objetivo del proyecto
Presentación de la compañía
Análisis de la situación
Plan Estratégico
Diseño del CMI
Plan de Desarrollo de la solución de BI
UNIDAD 23. CASO PRACTICO 1 ¿ MERCADONA PARTE II
Objetivo del proyecto
Presentación de la compañía
Análisis de la situación
Plan Estratégico
Diseño del CMI
Plan de Desarrollo de la solución de BI
UNIDAD 24. CASO PRACTICO 1 ¿ MERCADONA PARTE III
UNIDAD 25. CASO PRÁCTICO 2: IMPLANTACIÓN DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES ¿ PARTE I
UNIDAD 26. CASO PRÁCTICO 2: IMPLANTACIÓN DE UN CMI EN UNA AGENCIA DE VIAJES ¿ PARTE II
UNIDAD 27. CASO PRÁCTICO 3: EMPRESA PILOTO ÁREA IT ¿ PARTE I
UNIDAD 28. CASO PRÁCTICO 3: EMPRESA PILOTO ÁREA IT ¿ PARTE II
La continua irrupción de tecnologías cada vez más novedosas y disruptivas en el ecosistema empresarial está cambiando el paradigma de la transformación digital, enfocándola hacia una dirección donde la gestión de los datos se posiciona como eje central de la toma de decisiones en un gran porcentaje de empresas.
Esto implica una gran demanda de profesionales especializados en diferentes procesos como la integración de datos, el análisis en tiempo real, la automatización y un enfoque centrado en el usuario para tomar decisiones más informadas y estratégicas...
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