El objetivo de este módulo es conocer cómo la información siempre ha sido una ventaja competitiva. Desde los orígenes de cualquier civilización, revisaremos cómo se ha ido introduciendo la tecnología de análisis de datos.

Proporcionaremos las competencias necesarias para los retos que presentan todas las diferentes herramientas tecnológicas.

Analizaremos las diferencias las aplicaciones de cada herramienta en función de las necesidades del negocio.

Se Identificarán las necesidades predictivas, analíticas y casarlas con la herramienta adecuada.

• Situación actual del Business Intelligence.
• La democratización del Business Intelligence.
• El Business Intelligence en nuestra empresa. Las ventas, SCM, Change Management.
• Actores, diferentes tipos de herramientas y cómo ayudan en las compañías.
• El Data Discovery y los sistemas analíticos.
• Los paradigmas tecnológicos que vivimos en la actualidad: Mobile, Big Data, Cloud, Entornos Colaborativos, Data Mining.
• Econometría, modelos predictivos. ¿Para qué se usan? Analítica predictiva.
• Otras tendencias del Business Intelligence

Un sistema de análisis debe llevar a la toma de una acción o a una inacción consciente. El objetivo de este módulo es estructurar un proceso de toma de decisión formal para poder apoyarlo en el resto de herramientas que veremos durante el curso.

Para poder diseñar un sistema para la toma de decisiones debemos conocer en profundidad la empresa y las líneas estratégicas, para que Analytics esté alineado con los objetivos marcados. En este módulo trabajaremos en el proceso que debemos llevar a cabo para lograr que nuestros Sistemas de apoyo a la decisión aporten el máximo valor y se conviertan en un elemento clave para nuestros stakeholders internos.

• La arquitectura de un sistema de BI.
• Los datos y la información.
• La integración: los procesos ETL.
• La calidad: Data Quality Systems.
• La gestión de los datos: Gestión de Datos Maestros (MDM).
• Data Warehouse: ¿sí o no? Los sistemas de toma de decisiones.
• Cuadro de Mando Integral.
• Dimensiones y Métricas.
• Análisis Descriptivo y Prescriptivo.
• Información no estructurada.
• Big Data.

El objetivo principal de la asignatura es proporcionar una visión completa de la gestión global de los datos en las empresas. El estudio de esta asignatura nos permitirá realizar una buena gestión del dato desde que entra en nuestros sistemas operacionales o transaccionales, hasta que pasa a nuestros sistemas de data warehouse que utilizamos para los sistemas de BI (Business Intelligence). Aprender una buena gestión de los datos que compatibilice los sistemas operativos o transaccionales, que soportan nuestro negocio, con los sistemas de BI.

La evolución actual de los datos, en crecimiento exponencial, hace necesario adelantarse en su gestión. En este módulo aprenderemos las estrategias y sistemas actuales para esta gestión.

• Gobierno de datos.
• Arquitectura, análisis y diseño de datos.
• Almacenado de datos.
• Seguridad de los datos.
• Documentos y gestión de contenidos.
• Referencia y gestión de datos maestros.
• Data warehousing y business intelligence.
• Gestión de metadatos.
• Gestión en la calidad del dato.

El objetivo de este módulo es conocer las herramientas de análisis de datos más generalizadas hoy en día. Taller con las herramientas Qlik & Tableau.

Proporcionaremos las competencias necesarias para los retos que presentan todas las diferentes herramientas tecnológicas.

Analizaremos las diferencias las aplicaciones de cada herramienta en función de las necesidades del negocio.

Se Identificarán las necesidades predictivas, analíticas y casarlas con la herramienta adecuada.

¿Qué visualizaciones son más adecuadas para qué necesidad?

El objetivo de este módulo es, partiendo de los conocimientos obtenidos en los módulos anteriores, conocer las herramientas adecuadas para la selección de la herramienta de análisis de datos idónea para nuestras necesidades. Casos prácticos con Python, “R”, GITHUB (html5).

En este módulo analizaremos cómo y con qué herramientas somos capaces de conocer a nuestros clientes y sus comportamientos, incluso predecirlos. El caso lo realizaremos en Qlik & Tableau.

“El cliente es el Rey” y por ello debemos conocerle: saber cómo se comportó, comporta y comportará. En este módulo trabajaremos el análisis de clientes y veremos conceptos como la segmentación y el profiling.

• Metodología de gestión de proyectos de datos. Project Management.
• Entendiendo el Ciclo de Vida de los Sistemas de Información.
• El Ciclo de Diseño y Desarrollo de Sistemas como base para los Proyectos TI.
• Aspectos claves para Adquirir un Sistema de Información.
• Factores claves para el éxito proyectos de Business Intelligence y Analytics.
• Entendiendo las Áreas de Conocimiento del Marco de Referencia PMI (Gestión del Cambio, Comunicaciones, Calidad, etc).
• Enfoques metodológicos, tradicional y ágil.
• Identificando los Fundamentos de SCRUM como metodología ágil.
• La Triple Restricción (Alcance, Tiempo y Costo).
• Fundamentos de la Gestión por el Valor Ganado (Actividad de Investigación).
• Sistemas para la Gestión de Proyectos (Actividad práctica con MS Project).
• Reporting de Proyectos TI.
• Fundamentos de la Gestión de Riesgos en Proyectos TI. Valor Monetario Esperado.

• ¿Quiénes son los actores? ¿Qué papeles juegan?
• Qlik & Tableau

Revisaremos cómo está cambiando el mundo a través de la tecnología y cómo podemos aprovechar esto en nuestra operativa diaria.

El mundo de Analytics es muy cambiante y debemos estar siempre actualizados. En esta asignatura hablaremos de las nuevas tendencias de Analytics, en muchos casos promovidas por algunos fabricantes, y que están cambiando la forma de analizar la información en las compañías.

• El objetivo de este módulo es conocer las posibilidades de adelantarnosa los acontecimientos con los datos.
• Qlik & Tableau.

El Proyecto Fin de Máster supone la realización, por parte del estudiante, de un proyecto, memoria o estudio, en el que se aplique y desarrolle los conocimientos adquiridos en el Máster, y estará orientado al desarrollo de las competencias generales asociadas a la titulación