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Curso de Programa Executive en Business Analytics for Strategic Management

Curso en Madrid (Madrid)

El Programa Executive en Business Analytics for Strategic Management de MSMK - Madrid School of Marketing, te permite desarrollar el programa en nuestras instalaciones de la emblemática calle de Príncipe de Vergara de la ciudad de Madrid, lo que te permitirá compatibilizar tu actividad profesional con tu formación altamente especializada en Business Analytics, Big Data y Business Intelligence. Podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes y 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.

Objetivos: Análisis estratégico y planificación estratégica; Balanced Score Card (BSC): elaboración de mapas estratégicos; Cuadro de mando integral y reporting; Desarrollo de la función de Business Intelligence; Manejo y gestión de datos: Data Warehouse; Técnicas de visualización de datos; Capacidades de Big Data; Principales componentes de la arquitectura; Capacidades de la analítica avanzada para el tratamiento de la información de clientes; Minería de datos; Nuevos modelos de negocio basados en capacidades cognitivas; Definición estratégica de modelos de relación con clientes en la economía digital; Marketing intelligence, marketing digital y social media vinculados a sistemas de información; Gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.

Información adicional

El Programa Executive en Business Analytics for Strategic Management de MSMK - Madrid School of Marketing te otorga sólidas habilidades de análisis y los conocimientos para identificar, analizar, controlar y gestionar de forma eficaz y ágil la información de las empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas necesarias para liderar las estrategias de business analytics, cognitive intelligence, big data y business intelligence.
Duración: 7 meses

Temario completo de este curso

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 ESTRATÉGICAS

  • 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 advance 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).

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: alchemy language.
  • 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.

 
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