Business Intelligence

Programa


El máster está organizado temporalmente en cuatro semestres:

Primer semestre:El programa se inicia planteando un debate en torno a la sociedad de la información y el conocimiento, tratando aspectos de economía, cultura y tecnología. A continuación, se tratan aspectos de obtención y tratamiento de información a nivel de empresa y del rol del directivo y la toma de decisiones. Más adelante, se profundiza en otros tres aspectos clave de la información: la función de innovación, la función de vigilancia y la función de inteligencia. Finalmente, se da una visión de las soluciones de mercado existentes para el tratamiento de la información, aportando comparativas y funcionalidades.

Segundo semestre:Este semestre se inicia con la presentación de la pirámide de sistemas de información, presentando sus diferentes niveles y tratando con cierta profundidad el aspecto de los ERP y CRM, que tratan la información corporativa "en bruto". A continuación, se desarrolla la parte superior de la pirámide mediante el cuadro de mandos integral o BSC: se tratan aspectos de estrategia y aspectos de implantación del BSC, mencionando las oportunidades y riesgos que conlleva un proyecto de este tipo. En definitiva, en este semestre se desarrolla la parte de gestión y reporting de información para la toma de decisiones.

Tercer semestre: en este semestre el programa toma un cariz más tecnológico. Se presentan conceptos como data warehouse, data mart, data mining, etc. Se comentan algunas de las soluciones existentes, tanto de grandes fabricantes de software como de fabricantes más pequeños que puedan aportar soluciones más sencillas, rápidas y baratas de implantar. Finalmente, se comentan algunas tendencias como los agentes inteligentes y los sistemas de lógica difusa.

Cuarto semestre: en este semestre se mantiene el cariz tecnológico. Se tratan temas de modelado de datos, migración de datos y se realiza una práctica con software original.

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

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 deBusiness Intelligence
2.5.2. Sistemas dedatawarehousing
2.5.3. Análisis multidimensional
2.5.4. Construcción de un sistema de apoyo a la decisión

3. El mercado actual deBusiness 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 modelobalanced scorecard
4.1.1. Introducción

4.1.2. ¿Qué es elbalanced 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 modelobalanced scorecard

4.4.1. Fases del proyecto de implantación de BSC

4.4.2. Implantación de una herramienta deBusiness 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 Intelligencepara 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 deBusiness Intelligence
5.2.1. Métricas a utilizar para la creación de un sistemaBusiness Intelligence
5.2.2. Errores más comunes en la implantación de sistemasBusiness Intelligence
5.2.3. Once pasos para tener éxito en la construcción de undata warehousecomo 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 marty tecnología OLAP

8.1. Los almacenes de datos.Data warehouses(DW)

8.1.1. Data warehousingy data warehouse

8.1.2. Arquitectura DW

8.1.3. Data warehousey 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 yBusiness 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 declustering

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. Scoringde 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 conceptoin-database-data mining
10.3.3. Minería de datos tradicional frente aad 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 deBusinessIntelligence 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. BusinessIntelligence2.0

13.3.1. Open Source 13.3.2. BusinessIntelligence2.0

13.3.2.1. ¿Qué es la Web 2.0?

13.3.2.2. ¿Qué esBusinessIntelligence2.0?

13.3.2.3. ¿Por quéBusinessIntelligencees 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



El tratamiento de la información transaccional, generada en el día a día de las empresas para evaluar la situación de negocio presente y extraer tendencias de futuro, necesita de herramientas informáticas que faciliten dicho análisis y la posterior toma de decisiones. Estas operaciones se sitúan en la parte más alta de la pirámide de sistemas de información y no siempre han estado convenientemente explicadas y comprendidas.
Por ello, se presenta este máster deBusiness Intelligencecomo un programa que trata desde las estrategias de gestión y presentación de la información con sus tecnologías asociadas, hasta el consiguiente proyecto de implantación de sistemas deBusiness Intelligence.
Este programa representa una novedad en la oferta de formación, que tanto puede ser considerada como del ámbito de empresa (puesBusiness Intelligencetrata de sistemas de soporte a las decisiones de negocio empresarial, incluyendo, entre otros, aspectos debalanced scorecard)como del ámbito de tecnología (se tratan conceptos dedata mining,data warehouse,data mart, etc.).
El programa deBusiness Intelligenceofrece una visión global y precisa sobre lo que son los sistemas deBusiness Intelligence, en cuanto a estrategia, gestión, los riesgos de implantación de dichos proyectos, las tecnologías y soluciones de mercado y las tendencias de futuro.
Este enfoque se complementa con prácticas a lo largo del curso con diferentes soluciones informáticas de mercado, destinadas tanto a la mediana como a la gran empresa.

El máster está organizado temporalmente en cuatro semestres:

Primer semestre:el programa se inicia planteando un debate en torno a la sociedad de la información y el conocimiento, tratando aspectos de economía, cultura y tecnología. A continuación, se tratan aspectos de obtención y tratamiento de información a nivel de empresa y del rol del directivo y la toma de decisiones. Más adelante se profundiza en otros tres aspectos clave de la información: la función de innovación, la función de vigilancia y la función de inteligencia. Finalmente, se da una visión de las soluciones de mercado existentes para el tratamiento de la información, aportando comparativas y funcionalidades.

Segundo semestre:este semestre se inicia con la presentación de la pirámide de sistemas de información, presentando sus diferentes niveles y entrando con cierto detalle en el aspecto de los ERP y CRM, que tratan la información corporativa ?en bruto?. A continuación, se desarrolla la parte superior de la pirámide mediante el cuadro de mandos integral o BSC: se tratan aspectos de estrategia y aspectos de implantación del BSC, mencionando las oportunidades y riesgos que conlleva un proyecto de este tipo. En definitiva, en este semestre se desarrolla la parte de gestión yreportingde información para la toma de decisiones.

Tercer semestre:en este semestre el programa toma un cariz más tecnológico. Se presentan conceptos comodata warehouse,data mart,data mining, etc. Se comentan algunas de las soluciones existentes, tanto de grandes fabricantes de software como de fabricantes más pequeños que puedan aportar soluciones más sencillas, rápidas y baratas de implantar. Finalmente, se comentan algunas tendencias como los agentes inteligentes y los sistemas de lógica difusa.

Cuarto semestre:en este semestre se mantiene el cariz tecnológico. Se tratan temas de modelado de datos, migración de datos y se realiza una práctica con softwares de mercado.


Aplicación profesional

El máster deBusiness Intelligenceofrece las herramientas necesarias para:

• Toma de decisiones en cuanto a la obtención y tratamiento de la información.

• Aportar soluciones de mercado a los sistemas de información aportando comparativas y funcionalidades.

• Dirigir y optimizar la información corporativa de la compañía.

• Dominar los aspectos de estrategia e implantación del cuadro de mandos integral.

• Gestión yreportingpara la toma de decisiones.

• Conocer las mejores soluciones que pueden aportar los fabricantes de software, tanto los grandes como los pequeños.