Máster en Negocios y Tecnología

MÓDULO 1. TRANSFORMACIÓN DIGITAL UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL Introducción a la transformación digital Concepto de innovación Concepto de tecnología Tipología de la tecnología Punto de vista de la ventaja competitiva Según su disposición en la empresa Desde el punto de vista de un proyecto Otros tipos de tecnología La innovación tecnológica Competencias básicas de la innovación tecnológica El proceso de innovación tecnológica Herramientas para innovar Competitividad e innovación UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA SOCIEDAD 3.0 Filosofía Web 3.0 y su impacto en el mundo empresarial Socialización de la Web Adaptación del mundo empresarial a las Nuevas tecnologías UNIDAD DIDÁCTICA 3. NUEVO ECOSISTEMA DIGITAL Community Manager Chief Data Officer Data Protection Officer Data Scientist Otros perfiles Desarrollo de competencias informáticas El Papel del CEO como líder en la transformación UNIDAD DIDÁCTICA 4. NUEVOS MODELOS DE NEGOCIO EN EL ENTORNO DIGITAL La transición digital del modelo de negocio tradicional Nuevos modelos de negocio Freemium Modelo Long Tail Modelo Nube y SaaS Modelo Suscripción Dropshipping Afiliación Infoproductos y E-Learning Otros UNIDAD DIDÁCTICA 5. PLAN DE TRANSFORMACIÓN DIGITAL Diagnóstico de la madurez digital de la empresa Análisis de la innovación en la empresa Elaboración del roadmap Provisión de financiación y recursos tecnológicos Implementación del plan de transformación digital Seguimiento del plan de transformación digital UNIDAD DIDÁCTICA 6. CASOS DE ÉXITO EN LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL BBVA y la empresa inteligente DKV Salud y #MédicosfrentealCOVID El Corte Inglés Cepsa y su apuesta por los servicios cloud de AWS UNIDAD DIDÁCTICA 7. EL NUEVO CLIENTE DIGITAL Rediseñando el customer experience La transformación de los canales de distribución: omnicanalidad Plan de marketing digital Buyer´s Journey Growth Hacking: estrategia de crecimiento El nuevo rol del marketing en el funnel de conversión UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVOS MERCADOS, NUEVAS OPORTUNIDADES Oportunidades de innovación derivadas de la globalización Como Inventar Mercados a través de la Innovación Etapas de desarrollo y ciclos de vida Incorporación al mercado Metodologías de desarrollo UNIDAD DIDÁCTICA 9. LA INNOVACIÓN EN LOS PROCESOS ORGANIZATIVOS La transformación digital de la cadena de valor La industria 4.0 Adaptación de la organización a través del talento y la innovación Modelos de proceso de innovación Gestión de innovación Sistema de innovación Como reinventar las empresas innovando en procesos Innovación en Procesos a través de las TIC El Comercio Electrónico: innovar en los canales de distribución Caso de estudio voluntario: La innovación según Steve Jobs Caso Helvex: el cambio continuo La automatización de las empresas: RPA, RBA y RDA MÓDULO 2. LEAN STARTUP UNIDAD DIDÁCTICA 1 CONCEPTO DE LEAN STARTUP Concepto de Startup Concepto de Lean Startup Objetivos y principios básicos de Lean Startup Fases en Lean Startup UNIDAD DIDÁCTICA 2 APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA LEAN STARTUP Planteamiento y modelos de negocio Lean Canvas Minimum Viable Product Pull Strategy Metodología iterativa: hipótesis, prueba y perfeccionamiento UNIDAD DIDÁCTICA 3 LA GESTIÓN VISUAL Y SUS HERRAMIENTAS, ANDON, KAMISHIBAI, INFORME A3 Y OPL Gestión y control visual Sistema Andon Kamishibai o tablón de tareas rojas verdes Informe 3A de solución de problemas OPL One Point Lesson MÓDULO 3. DESIGN THINKING UNIDAD DIDÁCTICA 1. CREATIVIDAD La creatividad y las ideas Elementos de la creatividad Tipos de creatividad y pensamiento Habilidades creativas UNIDAD DIDÁCTICA 2. GESTIÓN DE LA CREATIVIDAD Desarrollo de las habilidades creativas Barreras emocionales y cognitivas La interrogación conduce a la creación El uso del azar para crear ideas Herramientas para la generación y combinación de ideas UNIDAD DIDÁCTICA 3. PENSAMIENTO CREATIVO Definición de pensamiento creativo Pensamiento creativo e innovación Principios de la innovación Lateral Thinking UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTRODUCCIÓN AL DESIGN THINKING Concepto de Design Thinking Historia y evolución del Design Thinking Áreas de aplicación y potenciales beneficios UNIDAD DIDÁCTICA 5. EL PROCESO EN DESIGN THINKING Creatividad y desarrollo de nuevos productos Premisas fundamentales El proceso de innovación UNIDAD DIDÁCTICA 6. FASE DE EMPATÍA, EL DESCUBRIMIENTO Empatía: la fase de descubrimiento Investigación de mercado Investigación de users Gestión de la información Grupos de investigación UNIDAD DIDÁCTICA 7. DEFINICIÓN DE OBJETIVOS Y DELIMITACIÓN DEL PROYECTO La fase de definición Desarrollo del proyecto Gestión del proyecto Cierre del proyecto UNIDAD DIDÁCTICA 8. DESARROLLO DEL PROYECTO, IDEA Y PROTOTIPO El proceso de desarrollo Trabajo multidisciplinar Métodos de desarrollo UNIDAD DIDÁCTICA 9. TESTEO Y ENTREGA DEL PROYECTO El proceso final Testeo final Aprobación y lanzamiento Medición del impacto y feedback UNIDAD DIDÁCTICA 10. METODOLOGÍA EN DESIGN THINKING (I) Stakeholders Map Inmersión Cognitiva Interacción constructiva Mapa mental Moodboard Observación encubierta ¿Qué, Cómo y por qué? Entrevistas Scamper Visualización empática World Café Mapa de interacción Personas Mapa de empatía How might we…? Saturar y agrupar Compartir y documentar historias UNIDAD DIDÁCTICA 11. METODOLOGÍA EN DESIGN THINKING (II) Perfil de usuario Card Sorting Maquetas Mapa de ofertas Actividades de reactivación Brainstorming Brainwriting Storytelling Consejo de sabios Impact Mapping Lego® Serious Play® Flor de loto Customer journey map UNIDAD DIDÁCTICA 12. METODOLOGÍA DESIGN THINKING (III) Dibujo en grupo Evaluación controlada Matriz de motivaciones Role Play Prototipado en bruto Prototipado en imagen Storyboard System Map Casos de Uso Prototipado de la experiencia Prototipado del servicio Póster Prueba de usabilidad MÓDULO 4. AGILE PROJECT MANAGEMENT UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN A LAS METODOLOGÍAS ÁGILES Ingeniería de software, sus principios y objetivos Metodologías en Espiral, Iterativa y Ágiles Prácticas ágiles Métodos ágiles Evolución de las metodologías ágiles Metodologías ágiles frente a metodologías pesadas UNIDAD DIDÁCTICA 2. AGILE PROJECT THINKING Principios de las metodologías ágiles Agile Manifesto User History UNIDAD DIDÁCTICA 3. LA PLANIFICACIÓN ÁGIL: AGILE LEADERSHIP Y CREATIVIDAD La interacción como alternativa a la planificación lineal La comunicación y la motivación Características del liderazgo participativo Pensamiento disruptivo y desarrollo de la idea Prueba y error, learning by doing UNIDAD DIDÁCTICA 4. METODOLOGÍA EXTREME PROGRAMMING (XP) Definición y características de Extreme Programming Fases y reglas de XP La implementación y el diseño Los valores de XP Equipo y cliente de XP UNIDAD DIDÁCTICA 5. METODOLOGÍA SCRUM La teoría Scrum: framework El equipo Sprint Planning Cómo poner en marcha un Scrum UNIDAD DIDÁCTICA 6. DESARROLLO DEL MÉTODO KANBAN Introducción al método Kanban Consejos para poner en marcha kanban Equipo Business Model Canvas o lienzo del modelo de negocio Scrumban UNIDAD DIDÁCTICA 7. LEAN THINKING Introducción al Lean Thinking Lean Startup UNIDAD DIDÁCTICA 8. OTRAS METODOLOGÍAS ÁGILES Y TÉCNICAS ÁGILES Agile Inception Deck Design Thinking DevOps Dynamic Systems Development Method (DSDM) Crystal Methodologies Adaptative Software Development (ASD) Feature Driven Development (FDD) Agile Unified Process MÓDULO 5. BUSINESS & TECHNOLOGY: RECURSOS UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTRODUCCIÓN AL BIG DATA ¿Qué es Big Data? La era de los datos masivos: antecedentes del big data Las ventajas del big data Big Data enfocado a los negocios Open data Información pública UNIDAD DIDÁCTICA 2. BIG DATA Y MARKETING Apoyo del Big Data en el proceso de toma de decisiones Toma de decisiones operativas Marketing estratégico y Big Data Nuevas tendencias en management Ejercicios Prácticos UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL POTENCIAL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Introducción a la inteligencia artificial Historia La importancia de la IA Tipos de inteligencia artificial Algoritmos aplicados a la inteligencia artificial UNIDAD DIDÁCTICA 4. RELACIÓN ENTRE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y BIG DATA Relación entre inteligencia artificial y big data IA y Big Data combinados El papel del Big Data en IA Tecnologías de IA que se están utilizando con Big Data UNIDAD DIDÁCTICA 5. INTERNET DE LAS COSAS Contexto Internet de las Cosas (IoT) ¿Qué es IoT? Elementos que componen el ecosistema IoT Arquitectura IoT Dispositivos y elementos empleados Aplicaciones del IoT en los nuevos modelos de negocio Seguridad en LoT (cifrado, firmas, certificados digitales, delitos informáticos, etc) Retos y líneas de trabajo futuras UNIDAD DIDÁCTICA 6. MACHINE LEARNING Concepto y principios del Machine Learning Tipos de algoritmos de aprendizaje automático Diferencias entre el aprendizaje automático y el deep learning El futuro del aprendizaje automático Ejemplos de aprendizaje automático UNIDAD DIDÁCTICA 7. REALIDAD VIRTUAL: CAMPOS DE APLICACIÓN Diferencias entre la realidad virtual y la realidad aumentada Aplicaciones de la realidad virtual Aplicaciones de la realidad aumentada UNIDAD DIDÁCTICA 8. FUNDAMENTOS Y PRINCIPIOS TECNOLÓGICOS Blockchain: antecedentes y concepto Criptomonedas: el impulso del blockchain Tipos de redes blockchain: pública, privada e híbrida Aplicaciones descentralizadas o DAPP's MÓDULO 6. BLOCKCHAIN, UNA TECNOLOGÍA DISRUPTIVA UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUNDAMENTOS Y PRINCIPIOS TECNOLÓGICOS Blockchain: antecedentes y concepto Criptomonedas: el impulso del blockchain Tipos de redes blockchain: pública, privada e híbrida Aplicaciones descentralizadas o DAPP's UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONTRIBUCIÓN DE LA BLOCKCHAIN A LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL: POSIBILIDADES Y LIMITACIONES Redes blockchain: una solución en la transformación digital Interoperabilidad y compatibilidad entre plataformas blockchain Riesgos y limitaciones en redes blockchain Desafíos éticos derivados de la descentralización UNIDAD DIDÁCTICA 3. PROTOCOLOS DE CONSENSO Delimitación al término de Algoritmo de Consenso Diferencias entre Algoritmos de Consenso y Protocolos Tipos de Protocolos de Consenso UNIDAD DIDÁCTICA 4. SMART CONTRACTS Smart contracts: aspectos básicos y funcionamiento El principio de neutralidad tecnológica como pilar de la innovación Los Smart Contracts desde la perspectiva del Derecho de la Contratación Usos de los Smart Contracts MÓDULO 7. GESTIÓN DE CLIENTES Y CRM UNIDAD DIDÁCTICA 1. EL PAPEL DEL CRM EN LA EMPRESA El papel del CRM en el marketing de la empresa Diferencias entre CRM y Marketing Relacional Objetivo y beneficios de una estrategia CRM Estructura de la organización del CRM UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA ESTRATEGIA CRM Definición de estrategia CRM Las fuerzas del cambio Orientación al cliente Integración del CRM en nuestra estrategia online Elementos de un programa CRM Medición y análisis de resultados UNIDAD DIDÁCTICA 3. EL ECRM eCRM como expansión de la estrategia CRM Social CRM Componentes del eCRM Implantación del eCRM UNIDAD DIDÁCTICA 4. DEL CRM AL CEM Customer Relationship Management vs. Customer Experience Management La experiencia vista desde la parte interna de la empresa La innovación en el CEM Procesos colaborativos: Crossumer & Crowdsourcing Impacto del CEM en la estrategia empresarial UNIDAD DIDÁCTICA 5. BENEFICIOS DE UNA ESTRATEGIA CRM EN LA EMPRESA Lealtad y fidelidad de los clientes Reducción del coste por cliente nuevo Cross Selling (venta cruzada) Up Selling (ventas añadidas) Mayor eficiencia y productividad comercial Reducción de costes en comunicación No existen duplicidades (en procesos y datos) Conocimiento del mercado y de nuestro target UNIDAD DIDÁCTICA 6. BENEFICIOS DE UNA ESTRATEGIA CRM PARA EL CLIENTE La empresa conoce las necesidades del cliente Aumento en la satisfacción del cliente Trato personalizado con el cliente Cliente único en la base de datos Mejora del servicio prestado al cliente UNIDAD DIDÁCTICA 7. ÁREAS PRINCIPALES DEL CRM Servicio al cliente La estructura del Call Center Tipos de Call Center La función del CRM para el Call Center El sistema de automatización de ventas MÓDULO 8. BUSINESS INTELLIGENCE UNIDAD DIDÁCTICA 1. MINERÍA DE DATOS O DATA MINING Y EL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Introducción a la minería de datos y el aprendizaje automático Proceso KDD Modelos y Técnicas de Data Mining Áreas de aplicación Minería de textos y Web Mining Data mining y marketing UNIDAD DIDÁCTICA 2. DATAMART. CONCEPTO DE BASE DE DATOS DEPARTAMENTAL Aproximación al concepto de DataMart Bases de datos OLTP Bases de Datos OLAP MOLAP, ROLAP & HOLAP Herramientas para el desarrollo de cubos OLAP UNIDAD DIDÁCTICA 3. DATAWAREHOUSE O ALMACÉN DE DATOS CORPORATIVOS Visión General. ¿Por qué DataWarehouse? Estructura y Construcción Fases de implantación Características Data Warehouse en la nube UNIDAD DIDÁCTICA 4. INTELIGENCIA DE NEGOCIO Y HERRAMIENTAS DE ANALÍTICA Tipos de herramientas para BI Productos comerciales para BI Productos Open Source para BI UNIDAD DIDÁCTICA 5. BUSINESS INTELLIGENCE CON POWERBI Business Intelligence en Excel Herramienta Powerbi UNIDAD DIDÁCTICA 6. HERRAMIENTA TABLEAU Herramienta Tableau UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTA QLIKVIEW Instalación y arquitectura Carga de datos Informes Transformación y modelo de datos Análisis de datos MÓDULO 9. ESTADÍSTICA APLICADA. ANÁLISIS DE DATOS Y SPSS UNIDAD DIDÁCTICA 1. CONCEPTOS BÁSICOS Y ORGANIZACIÓN DE DATOS Aspectos introductorios a la Estadística Concepto y funciones de la Estadística Medición y escalas de medida Variables: clasificación y notación Distribución de frecuencias Representaciones gráficas Propiedades de la distribución de frecuencias UNIDAD DIDÁCTICA 2. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA BÁSICA Estadística descriptiva Estadística inferencial UNIDAD DIDÁCTICA 3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL Y POSICIÓN Medidas de tendencia central La media aritmética La mediana La moda Medidas de posición Medidas de variabilidad Índice de Asimetría de Pearson Puntuaciones típicas UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS CONJUNTO DE VARIABLES Introducción al análisis conjunto de variables Asociación entre dos variables cualitativas Correlación entre dos variables cuantitativas Regresión lineal UNIDAD DIDÁCTICA 5. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD Conceptos previos de probabilidad Variables discretas de probabilidad Distribuciones discretas de probabilidad Distribución Normal Distribuciones asociadas a la distribución Normal UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTRODUCCIÓN A LA ESTADÍSTICA EN PROGRAMAS INFORMÁTICOS. EL SPSS Introducción Cómo crear un archivo Definir variables Variables y datos Tipos de variables Recodificar variables Calcular una nueva variable Ordenar casos Seleccionar casos UNIDAD DIDÁCTICA 7. ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA CON SPSS Introducción Análisis de frecuencias Tabla de correlaciones Diagramas de dispersión Covarianza Coeficiente de correlación Matriz de correlaciones Contraste de medias MÓDULO 10. PROYECTO FIN DE MÁSTER