Business Intelligence

El curso se dirige a profesionales, directivos o responsables de gestión de empresa, jefes de proyecto y consultores que en su ámbito profesional deben tratar con procesos relacionados con el uso o la implantación de soluciones de Business Intelligence. Por ello, este curso puede interesar a los siguientes perfiles profesionales:

• Directores generales
• Directores de organización
• Directores de sistemas de información
• Directores comerciales
• Directores de marketing
• Directores de planificación
• Directores de desarrollo estratégico
• Gestores de tecnología
• Gestores de proyectos de consultoría tecnológica
• Consultores de proyectos de implantación de tecnología
• Auditores de sistemas de información

Objetivos Académicos:
Este máster supone una apuesta clara para formar profesionales en Business Intelligence que combinen conocimientos empresariales y tecnológicos desde una óptica multidisciplinar e integradora de personas, estrategia, negocio y tecnología, y que incorpore los cambios y tendencias de nuestro entorno. Por ello, el objetivo del máster es generar una visión global que permita el análisis del entorno tecnológico y estratégico y posibilite la definición, dirección, implantación y gestión de los sistemas de Business Intelligence más adecuados a la estrategia y perfil de cada organización y/o institución.
Programa Académico:

1. Sociedad, empresa e información
1.1. Nueva economía en la sociedad del conocimiento
1.1.1. Hacia un capitalismo global basado en el conocimiento
1.1.2. La economía de las TIC y la revolución digital
1.1.3. La economía del conocimiento
1.1.4. El trabajo y la economía en red
1.2. La tecnología en la sociedad del conocimiento
1.2.1. Las tecnologías de la información y la comunicación
1.2.2. La convergencia tecnológica en la sociedad del conocimiento
1.2.3. Las funciones de las TIC en las organizaciones
1.3. Cultura, identidad y globalidad: la cultura y las culturas en la sociedad del conocimiento
1.3.1. Cultura, identidad y globalidad
1.3.2. La cultura y las culturas en la sociedad del conocimiento
1.4. El nuevo entorno de las organizaciones en la era de la información
1.4.1. Factores delimitadores del nuevo entorno de negocios
1.4.2. Respuestas organizativas
1.4.3. Sociedad postindustrial e implicaciones organizativas
1.4.4. El rol de las tecnologías de la información: desarrollos y tendencias
1.5. Demandas de la sociedad postindustrial en el ámbito de la información y rol de la información
1.5.1. Obtención de información con múltiples perspectivas
1.5.2. Reducción de la sobrecarga de información
1.5.3. El rol de la información en el nuevo contexto
1.6. La naturaleza del trabajo directivo
1.6.1. Las aportaciones de Henry Mintzberg
1.6.2. Las aportaciones de John P. Kotter
1.6.3. Las aportaciones de Daniel J. Isenberg
1.7. El directivo y la información
1.7.1. Selección de medios y canales de información
1.7.2. Prácticas de obtención de información desarrolladas por los directivos
1.7.3. Comportamientos de adquisición de información
1.7.4. Modelos mentales
1.8. Directivos, toma de decisiones y sistemas de información basados en ordenadores
1.8.1. Toma de decisiones directivas y sistemas de información
1.8.2. El proceso de toma de decisiones
1.8.3. Marco para clasificar el apoyo necesario en la toma de decisiones
1.8.4. Características de los principales sistemas computerizados de apoyo a la toma de decisiones
1.8.5. Introducción a las aplicaciones Business Intelligence

2. Sistemas de información corporativa
2.1. Sistemas de gestión corporativa
2.1.1. Arquitectura de un sistema de información: la pirámide de información
2.1.2. ¿Qué es un sistema ERP?
2.2. El mercado de sistemas de información
2.2.1. Sistemas ERP
Visión general del mercado
Empresas proveedoras de soluciones
Características de las empresas del sector
Tendencias comerciales
Características genéricas
Tendencias técnicas
Integración del sistema ERP con otros módulos
2.2.2. Sistemas CRM
Visión general del mercado
Empresas proveedoras de soluciones
Características de las empresas del sector
Tendencias comerciales
Características genéricas
Tendencias técnicas
2.3. Selección de un sistema de información
2.3.1. Análisis de requisitos y funcionalidades
2.3.2. Evaluación del sistema de información
2.3.3. Selección del sistema de información
2.4. Implantación de un sistema de información
2.4.1. Etapas de un proyecto de implantación
Inicio del proyecto de implantación
Documentación del proyecto
Manuales de usuario
Plan de arranque
Control del proyecto
2.4.2. Riesgos de la implantación
Riesgo de conveniencia de un sistema de información
Riesgos de la implantación del sistema de información
Riesgos a considerar en auditorías de sistemas de información
2.5. Sistemas de soporte a la decisión
2.5.1. Mercado de Business Intelligence
2.5.2. Sistemas de datawarehousing
2.5.3. Análisis multidimensional
2.5.4. Construcción de un sistema de apoyo a la decisión

3. El mercado actual de Business Intelligence
3.1. Fabricantes de herramientas para sistemas BI
3.1.1. Empresas del sector BI
3.1.2. Productos BI ofrecidos por las empresas
3.1.3. Análisis del mercado actual según empresas
3.2. Herramientas para sistemas BI
3.2.1. Comparativa de funcionalidades
3.2.2. Comparativa de costes
3.2.3. Análisis del mercado actual según productos
3.3. El proceso de selección de herramientas para sistemas BI
3.3.1. Identificación de los criterios de selección
3.3.2. Implantación de un sistema BI según la herramienta utilizada
3.3.3. Tiempo de vida y actualización de sistemas BI

4. Balanced scorecard
4.1. El modelo balanced scorecard
4.1.1. Introducción
4.1.2. ¿Qué es el balanced scorecard?
4.1.3. ¿Qué aporta el modelo BSC a una organización?
4.2. Revisión de conceptos y elementos básicos del BSC
4.2.1. Mapas estragégicos y sus elementos: visualización de la creación de valor
4.2.2. Cómo se construye un mapa estratégico
4.2.3. Metodología para derivar indicadores. Definición y métodos de valoración
4.2.4. Iniciativas estratégicas
4.2.5. Consideraciones para la creación de mapas estratégicos
4.3. BSC como herramienta para el alineamiento de la organización y las personas con la estrategia de la compañía
4.3.1. Cómo alinear la organización con la estrategia (negocios y áreas de soporte)
4.3.2. Cómo motivar y alinear a las personas con la estrategia de la compañía
4.3.3. Vínculo del BSC con los sistemas de medición y retribución del rendimiento personal
4.4. Proyecto de implantación de un modelo balanced scorecard
4.4.1. Fases del proyecto de implantación de BSC
4.4.2. Implantación de una herramienta de Business Intelligence
4.5. Claves para una implantación de BSC exitosa
4.5.1. Las claves de la implantación

5. DSS: estrategias para la implantación de un sistema de soporte a la decisión
5.1. Business Intelligence para entornos heterogéneos y dinámicos
5.1.1. ¿Cómo manejan la información las empresas hoy en día?
5.1.2. En busca de la mayor competitividad
5.1.3. La inteligencia de negocio en los diferentes departamentos empresariales
5.2. La creación de un sistema de Business Intelligence
5.2.1. Métricas a utilizar para la creación de un sistema Business Intelligence
5.2.2. Errores más comunes en la implantación de sistemas Business Intelligence
5.2.3. Once pasos para tener éxito en la construcción de un data warehouse como soporte a un sistema inteligente
5.3. Gestión de múltiples interfaces para la visualización de datos
5.3.1. Introducción
5.3.2. Mapas
5.3.3. Gráficos
5.3.4. Tablas
5.4. Análisis de indicadores dinámicos
5.4.1. Filtros
5.4.2. Operaciones entre indicadores
5.4.3. Alarmas

6. Casos prácticos
6.1. Se presentarán y discutirán dos casos prácticos, uno sobre el sector farmacéutico y otro sobre el sector bancario

7. Proyecto primer año

8. Data warehouse, data mart y tecnología OLAP
8.1. Los almacenes de datos. Data warehouses (DW)
8.1.1. Data warehousing y data warehouse
8.1.2. Arquitectura DW
8.1.3. Data warehouse y data mart
8.1.4. Explotación del DW
8.2. Modelado dimensional. Diseño en estrella
8.2.1. Conceptos básicos del modelado dimensional
8.2.2. Esquemas de representación
8.2.3. Conceptos avanzados de diseño en estrella
8.2.4. SQL y Business Intelligence: SQL3

9. Minería de datos
9.1. Introducción
9.1.1. Objetivos de la minería de datos
9.2. Introducción a las técnicas de minería de datos y modelos CRM
9.2.1. Clustering/segmentación, clasificación, predicción
9.2.2. Modelos CRM (propensión/scoring, retención, venta cruzada)
9.3. Fuentes de datos e información
9.3.1. Datos textuales, minería de datos en la web
9.3.2. Posibles formatos
9.4. Operaciones de preparación de datos
9.4.1. Selección de variables
9.4.2. Muestreo, selección de registros
9.4.3. Calidad de datos, evaluación, errores, filtros
9.5. Reducción de la dimensionalidad
9.5.1. Análisis de correlación, covarianzas
9.5.2. Análisis factorial
9.5.3. Creación de factores, agregación de variables
9.6. Técnicas de análisis
9.6.1. Visualización
9.6.2. Técnicas estadísticas (correlación, análisis factorial)
9.6.3. Análisis de secuencias
9.6.4. Análisis de series temporales
9.7. Creación de modelos de datos
9.7.1. Inducción de reglas (C5)
9.7.2. Redes neuronales
9.7.3. Técnicas estadísticas (regresión)
9.7.4. Clustering (Kohonen, k-Means, RBF) y segmentación
9.7.5. Lógica difusa y sistemas difusos
9.8. Evaluación y uso de modelos
9.8.1. Modelos de clustering
9.8.2. Modelos supervisados

10. Data mining: soluciones y aplicaciones horizontales
10.1. Implementación de modelos de minería de datos en entornos de negocio
10.1.1. El papel actual de la minería de datos
10.1.2. Revisión del entorno informacional y el papel de sus distintos componentes
10.2. Escenarios para la puesta en producción de modelos de minería de datos
10.2.1. Scoring de un modelo de minería de datos
10.2.2. Puntos de aplicación de un modelo: alternativas
10.2.3. Servicios de minería de datos dentro de la infraestructura tecnológica
10.2.4. Escenarios para la puesta en producción de modelos
10.3. Implicaciones tecnológicas: soluciones y estándares del mercado
10.3.1. Soluciones tecnológicas de minería de datos en el mercado
10.3.2. El concepto in-database-data mining
10.3.3. Minería de datos tradicional frente a ad hoc
10.3.4. Mecanismos para la definición y compartición de modelos: el estándar PMML
10.4. Integración de soluciones de minería de datos con otras tecnologías
10.4.1. La minería de datos y el resto de servicios analíticos
10.4.2. Integración con los servicios de extracción, transformación y carga (ETL)
10.4.3. Tecnología OLAP y minería de datos
10.5. Algunas aplicaciones horizontales
10.5.1. Técnicas de modelización y su aplicabilidad
10.5.2. Relación de las técnicas de análisis con las áreas de negocio: metodología
10.5.3. La identificación del cliente y la granularidad de los datos: consecuencias

11. Modelado de datos
11.1. Datos, conocimiento e información
11.1.1. Introducción
11.1.2. Metadatos
11.2. Bases de datos
11.2.1. Introducción
11.2.2. Características
11.2.3. Modelo jerárquico de base de datos
11.2.4. Modelo en red de base de datos
11.2.5. Modelo relacional de base de datos
11.2.6. Modelos emergentes de base de datos
11.3. Diseño lógico de bases de datos
11.3.1. Introducción
11.3.2. Modelado de datos
11.3.3. Modelo RE/R
11.4. Diseño físico de bases de datos
11.4.1. Introducción al diseño físico
11.4.2. Elementos del diseño físico de bases de datos
11.4.3. Introducción al lenguaje SQL

12. Migración e integración de datos
12.1. Introducción
12.1.1. Migración e integración de datos
12.1.2. La importancia de la integración de datos
12.2. Calidad de datos
12.2.1. Introducción
12.2.2. Efectos de la baja calidad de datos
12.2.3. Elementos en el proceso de calidad de datos
12.3. Integración de datos: técnicas
12.3.1. Introducción
12.3.2. Propagación de datos
12.3.3. Consolidación de datos
12.3.4. Federación
12.3.5. CDC (change data capture)
12.3.6. Transformación de datos
12.4. Integración de datos: tecnologías
12.4.1. Introducción
12.4.2. ETL
12.4.3. EII
12.4.4. EDR
12.5. Desarrollo de una estrategia de integración de datos
12.5.1. Introducción
12.5.2. Variables a tener en cuenta
12.5.3. Principales productos comerciales
12.5.4. Conclusiones

13. Herramientas EIS/DSS
13.1. Herramientas heterogéneas
13.2. Criterios para seleccionar herramientas de Business Intelligence
13.2.1. Pedir información general a los vendedores
13.2.2. Descripción del entorno téorico
13.2.3. Requisitos de los sistemas
13.2.4. Requisitos altamente deseados
13.2.5. Descripción detallada de los productos y de la gestión del proyecto
13.3. Business Intelligence 2.0
13.3.1. Open Source
13.3.2. Business Intelligence 2.0
13.3.2.1. ¿Qué es la Web 2.0?
13.3.2.2. ¿Qué es Business Intelligence 2.0?
13.3.2.3. ¿Por qué Business Intelligence es el futuro?
13.4. Herramientas EIS/DSS
13.4.1. Base de datos
13.4.1.1. Base de datos relacionales
13.4.1.2. Base de datos orientadas a columnas
13.4.1.3. Base de datos multidimensionales
13.4.2. ETL (extracción, transformación y carga)
13.4.3. Workflow
13.4.4. Portales
13.4.5. Visores analíticos
13.4.6. Reporting
13.4.7. Data mining
13.4.8. RIA (Rich Internet Applications)
13.4.9. Otros

14. Proyecto segundo año