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Máster en Business Intelligence y Data Management

Máster en Business Intelligence y Data Management

INESDI Business Techschool

Máster online


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Objetivos

Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence y Análisis de Datos. Gobernar, preparar y gestionar datos. Conocer las tecnologías, arquitecturas y fundamentos que nos permiten extraer valor a los datos. Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia. La pirámide de información: del cuadro de mando integral al Reporting operativo. Entender los conceptos fundamentales del Data Science, Machine Learning y la Inteligencia Artificial.

A quién va dirigido

A todos los perfiles de negocio que por sus funciones en la empresa, están interesados en conocer y/o profundizar su conocimiento y formarse en técnicas de gestión y análisis de datos. Perfiles técnicos con experiencia en distintas tecnologías que buscan introducirse en el mundo del análisis de los datos. Perfiles que buscan reorientar sus carreras viniendo de distintas áreas (RRHH, Operaciones, etc..) que buscan introducirse en el análisis de los datos para empezar a trasladar ese conocimiento en su día a día.

Requisitos

No presenta requisitos previos.

Temario completo de este curso

Módulo 1. Estrategia de Datos, Visión Global y Fundamentos de Business Intelligence y Análisis de Datos.
En este primer módulo, se introducen los conceptos claves del Business Intelligence aportando una visión global, la importancia de establecer una robusta estrategia de datos y los fundamentos necesarios para situarse y entender la materia.
Módulo 2. Big Data & Analytics.
Introduciremos los conceptos claves del Big
Data, cómo se interrelaciona con el Business Intelligence, que ha supuesto su
aparición y cómo ha impactado en la forma de tratar los datos.
Módulo 3. Gestión y Gobierno de los Datos.
Aprenderás lo importante que es gobernar y gestionar los datos correctamente, cómo desarrollar un plan de gobierno del dato y cómo esto impacta en la calidad de los datos; concepto clave para el buen funcionamiento y desarrollo de los sistemas de análisis de datos.
Módulo 4. Arquitectura, Modelado y Bases de Datos.
En este módulo se pondrá foco en las diferentes maneras de modelizar los datos para que los sistemas de business intelligence sean ágiles y precisos, las arquitecturas necesarias y las tipologías de bases de datos que existen en el mercado.
Módulo 5. Integración de Datos.
Profundizaremos en la importancia de la
integración de los datos provenientes de distintos orígenes con el objetivo de
estructurarlos y organizarlos de forma que se pueda extraer el máximo valor de los mismos en un único sistema.
Módulo 6. Explotación de Datos.
Se definirán las diferentes maneras de explotar los datos, cómo diseñar un cuadro de mando integral, definición de KPIs, autoservicio de información con especial foco en la herramienta Power BI.
Módulo 7. Visualización de datos.
Un aspecto clave en los sistemas de reporting de datos, es la comunicación de resultados y la forma en la que lo trasladamos a los distintos stakeholders. Para ello, la forma en la que visualizamos es clave e impacta en los resultados que podemos obtener con nuestros análisis. Se profundizará en los fundamentos de la visualización de los datos y cómo buscar las mejores representaciones a nuestros insights.
Módulo 8. Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial.
La ciencia de los datos y los algoritmos están revolucionando muchas industrias hoy y lo harán en el futuro. Este módulo pondrá foco en los conceptos que están apareciendo y cómo se llevan a la práctica en diferentes industrias.
Módulo 9. Activación de los Datos: Casos de Uso.
La clave de los sistemas
analíticos es el uso que hacemos de los datos que manejamos para cubrir un fin o una necesidad. Revisaremos en este módulo los casos de uso más comunes, como construirlos, darles seguimiento y calcular el impacto.
Módulo 10. Gestión de Proyectos de Business Intelligence.
La importancia de trabajar en modo agile para la consecución de los objetivos perseguidos al arrancar los proyectos. Definición de los distintos perfiles a involucrar en los proyectos, principales stakeholders.

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