Executive Master en Business Analytics for Strategic Management

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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