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El Executive Master en Business Analytics for Strategic Management está enfocado hacia la dirección y la gestión, con aprendizaje práctico de la mano de la tecnología específica y más novedosa, adecuada a cada fase del proceso en la toma de decisiones estratégicas.
Objetivos Executive Master en Business Analytics for Strategic Management
Durante el máster, los alumnos aprenderán a incorporar técnicas y métodos de gestión especializados en los que la analítica avanzada, las técnicas de business intelligence y el tratamiento de grandes volúmenes de datos en múltiples formatos que se generan a velocidad de vértigo, ya son parte de la forma en cómo gestionan la compañía. El business intelligence, la analítica avanzada y lo que se conoce como big data, son factores críticos para el desarrollo de ventajas competitivas en la economía digital que vivimos.
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Temario Executive Master en Business Analytics for Strategic Management
1. GESTIÓN ESTRATÉGICA DE LA INFORMACIÓN. BUSINESS ANALYTICS PARA LA DIRECCIÓN
• El valor de los datos y la información dentro de la organización.
• Principios de las organizaciones basadas en la estrategia. Estrategia empresarial.
• La necesidad del Balanced ScoreCard (BSC).
• Objetivos e indicadores estratégicos.
• Mapas estratégicos.
• Implantación del BSC.
• Estrategia en la información
• Data management y estrategia.
• Estrategia analítica.
• Estrategia de procesos.
• Estrategia digital y datos.
• Estrategia tecnológica.
• Habilidades y competencias estratégicas para la toma de decisiones basadas en datos.
2. BIG DATA INSIGHTS. BI, EL ORIGEN DEL BIG DATA
• Principales conceptos de business intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
• El data warehouse y el tratamiento de los datos – Big data.
• Modelo relacional – Modelo transaccional.
• Arquitectura del data warehouse: diferencia ente DWH y datamart.
• Explotación multidimensional de los datos: cubos OLAP.
• La importancia de la calidad de datos. Limpieza y enriquecimiento.
• Interés empresarial del business intelligence. Detección de oportunidades y toma de decisiones.
• Aplicación práctica de la minería de datos: ventas, CRM y marketing.
• Criterios de selección de herramientas de BI – Comparativa de herramientas de BI (Oracle, SAS y Qlik).
• Metodología de un proyecto de BI – Metodología analítica.
• Plataformas tecnológicas.
3. VISUALIZACIÓN PARA LA TOMA DE DECISIONES ESTRATÉGICA
• Técnicas de visualización para la detección de oportunidades y toma de decisiones.
• Storytelling. Representación mediante códigos visuales. Criterios clave.
• Visualización de datos. Casos de uso.
• Visualización de datos con mapas (geolocalización, mapas de calor…).
• Visualización no convencional (textos, redes sociales…).
• Mapa de herramientas de visualización (Tableau, Qlik, Arc GIS, Carto DB, RAW, Chartio, Gapminder…).
• Tendencias de visualización (Infogramas, modern BI…).
• Taller de Qlik: Qlikview y Qlik Sense, ETL, modelo asociativo QIX, modelización de datos, visualización, modelo D.A.R., maping, extensiones, cloud colaborativo, storytelling, public data/data market.
4. BIG DATA INSIGHTS. TÉCNICAS DE BUSINESS ANALYTICS PARA LA DIRECCIÓN
• La estadística como herramienta de apoyo para la toma de decisiones: principales funciones y limitaciones.
• Metodología para recoger, organizar, sintetizar, analizar datos y hacer inferencias a partir de ellos.
• Adquisición de habilidades útiles para el análisis estadístico desde el razonamiento inductivo.
- Clustering and profiling
- Árboles de decisión.
- Ensamblado de modelos.
- Regresión logística.
- Redes neuronales
- K-vecinos.
- Series temporales.
• Introducción al data mining.
• Presentación de SAS Advanced Analytics.
• Metodología SEMMA: Sample – Explore – Modify – Model – Assessment.
• Aplicación de la analítica de negocio en casos concretos:
- Predicción de demanda.
- Detección de morosidad/fraude.
- Valor de cliente
- Sistemas de recomendación.
- Pricing.
- Text mining.
- Visión computacional (deep learning).
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5. BIG DATA INSIGHTS. BIG DATA OPERACIONAL
• Introducción al big data. La obtención del valor de los datos.
• Nuevos retos en la gestión de los datos: velocidad, variedad, volumen y veracidad.
• Tendencias de big data. Evolución de las plataformas.
• Arquitecturas de big data.
• ¿Qué es Hadoop? HDFS y Map Reduce.
• El ecosistema de Hadoop: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie…
• Plataforma big data: Tipos de analíticas y casos de uso.
• Tratamiento de datos por lotes.
• Tratamiento de datos en tiempo real.
• Data discovery. Visualización de datos con big data.
6. TECNOLOGÍAS Y APLICACIONES COGNITIVAS. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO
COMPUTACIÓN COGNITIVA. IBM WATSON COMO MOTOR DE LOS NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO COGNITIVOS.
• Análisis semántico de contenido: AlchemyLanguage.
• Desarrollo de anotadores customizados: Watson Knowledge Studio.
• Detección de variables de personalidad y descubrimiento del tono: Watson Personality Insights y Tone Analyzer.
• Traducción de texto y clasificación de lenguaje natural. Watson Language Translator y Natural Language Classifier.
• Transcripción y síntesis de voz: Watson Speech to Text y Text to Speech.
• BOT’s: Automatización de las iteraciones con usuarios. Watson Conversation.
• Búsqueda y recuperación de información: Watson Retrieve & Rank y Watson Discovery.
• Reconocimiento y clasificación de imágenes: Watson Visual Recognition.
WATSON ANALYTICS. PLATAFORMA DE AUTOMATIZACIÓN DE DESCUBRIMIENTO DE DATOS ESTRUCTURADOS.
• Descubrimiento de información, a través del lenguaje natural y de técnicas avanzadas automatizadas.
INTERNET DE LAS COSAS. WATSON IOT.
• Descripción de la plataforma, servicios disponibles, ejemplos.
• Explotación de datos recolectados desde IoT con Watson Analytics.
7. GESTIÓN POR INDICADORES ESTRATÉGICOS. KPI’s PERFORMANCE MANAGEMENT
• Gestión por indicadores. Fundamentos y técnicas.
- Indicadores de RRHH.
- Indicadores de finanzas.
- Indicadores de marketing – marketing dashboard (objetivos, KPIs e hipótesis, alertas …).
- Indicadores de ventas.
- Indicadores de operaciones.
- Integración de KPI’s.
• Generación de valor en la organización con los sistemas de información.
• Caso de negocio soportado por la estrategia de business intelligence, big data y analytics.
8. DIGITAL DATA
• Tratamiento del dato en el entorno digital.
• Estrategia de medición online.
• Monitorización de redes sociales. Análisis de sentimiento en redes sociales.
• Social media analytics.
• Customer intelligence.
9. BUSINESS ANALYTICS PROJECT MANAGEMENT
• Planificación y gestión de un proyecto de business analytics.
• Implantación de un proyecto de business analytics.
10. CERTIFICATE IN PROJECT DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION FOR STRATEGIC MANAGERS
Duración Executive Master en Business Analytics for Strategic Management
DURACIÓN: 400 h.
A través del Executive Master en Business Analytics for Strategic Management de MSMK podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes, trabajarás en grupos reducidos y con un claustro de calidad compuesto por directivos de compañías nacionales y multinacionales. Además, te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas especializada en el máster.
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