Titulación Profesional

Modalidad
Online
Titulación
IOE

Descripción del Curso o Máster

Bonificable
Empresas
Diploma
Universitario
Temario
Multimedia

Este máster en Business Intelligence y Big Data tiene como misión responder al reto de formación cualificada en las diferentes áreas y departamentos de la empresa.

A través de este programa en Business Intelligence y Big Data se conocerá de manera adecuada la medición del propio negocio, la tecnología empleada y analítica de datos. Además, se desarrollan las habilidades necesarias en áreas de Data Science, Business Analytics y Big Data Management.

También se proporcionará al alumno la capacidad para recopilar y procesar datos procedentes de cualquier web. Se identificarán diversas oportunidades económicas que puedan surgir fruto de esta información. Todo ello, aportará un dominio de las herramientas y técnicas que sirven para analizar Business Intelligence y Big Data.

Estudiar máster en Business Intelligence y Big Data online

Este máster en Business Intelligence y Big Data aborda ambos conceptos en profundidad. Los alumnos aprenderán que los sistemas Big Data recogen grandes volúmenes de información de diferentes fuentes. Por el contrario, los sistemas Business Intelligence que sólo recogen datos estructurados.

Se muestra en este máster en Business Intelligence y Big Data  que existen dos tipos de datos:

  • Estructurados: tablas de Excel, datos numéricos, etc.
  • No estructurados: imágenes, video, audio, redes sociales, comportamiento humano, inteligencia artificial, etc.

Es importante que los alumnos sepan que los datos no estructurados son más complicados de analizar que los estructurados. El principal motivo es que tienen un componente más subjetivo que el primero.

En este máster en Business Intelligence y Big Data se tratarán los diferentes tipos de información que se pueden recoger en un servidor de almacenamiento Big Data. Y, por otro lado, cómo son clasificadas por el Business Intelligence.

Por tanto, se hará especial hincapié en la información recogida de la inteligencia artificial y las redes sociales. Los alumnos de este máster en Business Intelligence y Big Data sabrán y cómo son utilizadas para el rendimiento de la empresa.

Por otro lado, en este máster en Business Intelligence y Big Data se estudiará una nueva forma de comunicación tanto informativa como publicitaria. La información segmentada, es decir, aquella información personalizada para un individuo concretamente según sus intereses.

En esta línea, se abordarán los conocidos DMPs y el funcionamiento de éstos para ser la clave de la comunicación segmentada del futuro.

Hazte experto en Business Intelligence y Big Data

Con este máster en Business Intelligence y Big Data mostraremos que a causa de las nuevas tecnologías se generan una enorme cantidad de datos. Esto sucede en muchos ámbitos como medicina, economía, ingeniería, redes sociales, etc. Se pretende que los alumnos sean capaces de manejar estos datos.

Dentro del área de las Nuevas Tecnologías de la Información y Comunicación (NTIC) las tecnologías Big Data son las encargadas de la gestión y almacenamiento de estas grandes cantidades de información.

En este máster en Business Intelligence y Big Data mostramos que los pasos que hay que dar cuando se decide utilizar un sistema Big Data en una compañía. En primer lugar, hay que estudiar si el volumen de información es tan grande como para que realmente sea rentable utilizar  este tipo de sistema.

Es importante que los alumnos conozcan que en algunos casos no merece la pena implantar este tipo de sistemas. Principalmente, si el coste es muy elevado y los beneficios son mínimos o nulos. Por ello, siempre es conveniente realizar un análisis previo.

Las tecnologías Big Data intentan dar solución cuando se tienen más datos de los que se pueden almacenar, transportar o procesar con las herramientas de las que se dispone. En este máster en Business Intelligence y Big Data veremos que estas tecnologías afectan a todos los ámbitos. Por ejemplo, capacidad de procesamiento, almacenamiento, comunicaciones, software, etc.

Cuáles son las dimensiones del Big Data

En este máster en Business Intelligence y Big Data mostramos que ambos sistemas dan valor a la empresa. Es decir, ayudan a alcanzar grandes ventajas competitivas.

Los alumnos conocerán en profundidad las seis dimensiones del sistema Big Data:

  • Volumen: sistema experto en almacenar gran cantidad de datos mediante infraestructuras escalables y distribuidas.
  • Velocidad: tiempos reducidos en los procesos implicados: procesar-enviar-recibir. Se generan nuevos datos en un rango de tiempo mínimo.
  • Variedad: almacenamiento y procesado de los datos sin necesidad de un proceso previo que estructure los datos. Estos pueden venir en muchas formas: datos estructurados, no estructurados, textos, multimedia, etc. Además, es posible añadir más campos sin alterar los datos creados anteriormente.
  • Variabilidad: tecnologías flexibles para poder amoldarse a los nuevos cambios tecnológicos.
  • Valor: el objetivo final del procesado y almacenamiento de información es obtener valor de manera eficiente y con un coste bajo.
  • Veracidad: se refiere al nivel de fiabilidad asociado a ciertos tipos de datos.

Aplicaciones del Business Intelligence

En este máster en Business Intelligence y Big Data veremos que la inteligencia artificial tiene aplicaciones innumerables en diversas áreas del mundo real. Por ejemplo, la robótica, los juegos de ordenador, el marketing, la medicina, las telecomunicaciones o la predicción meteorológica, etc.

Los alumnos aprenderán que muchos problemas se pueden resolver por sistemas inteligentes. Algunos de los problemas que abordaremos en este máster en Business Intelligence y Big Data son:

  • Diagnosis. Inferir funcionamientos incorrectos de un objeto a partir de su comportamiento y recomendar soluciones. Por ejemplo, dados unos síntomas de un paciente, determinar la enfermedad que tiene.
  • Selección. Recomendar la mejor opción de una lista de alternativas posibles. Por ejemplo, recomendar un libro basándose en libros comprados anteriormente.
  • Predicción. Predecir el comportamiento futuro de un objeto a partir de su comportamiento pasado. Por ejemplo, dados varios valores de la bolsa de varios días, determinar el valor que tendrá un determinado índice al día siguiente.
  • Clasificación. Asignar un objeto a una clase definida. Por ejemplo, dados unos datos sobre un cliente, determinar si este devolverá el crédito que se le va a conceder.
  • Agrupamiento. Agrupar objetos de acuerdo a sus características. Por ejemplo, teniendo datos sobre las compras realizadas por un conjunto de personas, determinar qué subconjuntos de personas se parecen entre sí.
  • Optimización. Mejorar la calidad de las soluciones hasta encontrar una óptima. Por ejemplo, dado un sistema que planifica las rutas óptimas de un conjunto de transportes para llevar paquetes de un lugar a otro, conseguir que lo haga en menos tiempo y con mejores resultados.
  • Control. Gestionar el comportamiento de un objeto en tiempo real para satisfacer ciertos requisitos especificados. Por ejemplo, encontrar la salida de un laberinto de estructura desconocida.

Que es la herramienta Big Data Analytics

Otro aspecto fundamental que abordamos en este máster en Business Intelligence y Big Data es la herramienta Big Data Analytics. Los alumnos aprenderán que es un análisis de los grandes volúmenes de datos respecto a la estrategia empresarial. Veremos que esta información es obtenida de muchas fuentes. Por ejemplo, oficiales, del mercados, redes sociales, vídeos, imágenes digitales, sensores y/o registros compras y ventas.

En este máster en Business Intelligence y Big Data mostramos que la finalidad es examinar todos los datos. Es decir, descubrir patrones, guías y conexiones entre usuarios, con empresas y viceversa, que sin este análisis pasarían desapercibidas. Además, facilitan información muy valiosa para la empresa, sobre los consumidores, etc.

En este sentido, los alumnos del máster en Business Intelligence y Big Data entenderán la importancia de esta información. Los datos que recogen, almacenan y tratan las diferentes empresas son uno de los pilares de las empresas y la base para crear información de valor.

Actualmente, las empresas están demandando especialistas en Business Intelligence y Big Data. Cada vez son más las que apuestan por este tipo de sistemas inteligentes.

El pilar de todo el análisis de los sistemas inteligentes de Big Data, reside en el sistema de Big Data Analytics. Este se dedica a analizar y convertir las oportunidades y nichos en oportunidades beneficiosas para la empresa. Así como, para el desarrollo de herramientas digitales como son los e-commerce que facilitan el conectar a los usuarios con las tiendas y sus vendedores.

Plan de Estudios

Asignatura 1. Introducción al Business Intelligence.

  • ¿Qué es Business Intelligence?
  • Cómo lo incorporamos a los diferentes puestos de trabajo.
  • Business Intelligence como estrategia empresarial.
  • Evolucionando con la utilización de la inteligencia empresarial.

Asignatura 2. Técnicas para una dirección eficaz.

  • Gestión del tiempo.
  • Técnicas de negociación.
  • Resolución de conflictos.
  • Reuniones eficaces.

Asignatura 3. Dirección y Planificación estratégica.

  • Formulación de la estrategia.
  • Puesta en práctica de la estrategia.
  • El cuadro de mando integral.

Asignatura 4. Gestión de equipos con Business Intelligence.

  • Organización del capital humano.
  • Business Intelligence en Recursos Humanos.
  • Como formar líderes enfocados en la estrategia Business Intelligence.
  • Tratamiento de quejas y conflictos.
  • Estrategias de negociación para ejecutivos.

Asignatura 5. Gestión de proyectos.

  • Fundamentos de dirección y gestión de proyectos.
  • Habilidades directivas y comportamiento en la gestión de proyectos.
  • Metodologías ágiles en la gestión de proyectos con SCRUM.
  • Metodología estructurada en la gestión de proyectos con Prince2.
  • Estructura de CMMI: Calidad en los procesos.

Asignatura 6. Modelamiento de datos y diseño de base de datos.

  • Métodos de captura y almacenamiento de informacion. Tipos de bases de datos.
  • Bases de datos relacionales y orientadas a objetos.
  • Bases de datos y big data.
  • Big data con mongodb. Tratamiento de datos en mongodb.
  • Gestión de mongodb. Arquitectura de una solución mongodb.

Asignatura 7. Procesos de software, Data Warehouse y gestión documental.

  • Paradigmas, proyectos y procesos del software.
  • De los datos a la información. Fundamentos del data Warehousing.
  • Data Warehouse: herramientas de verificación y técnicas de descubrimiento de información.
  • Acceso y recuperación de la información textual y gestión de documentos.

Asignatura 8. Big Data para el Business Intelligence II.

  • Contexto, aplicación y funcionamiento del Big Data.
  • Arquitectura y herramientas utilizadas en el Big Data.
  • Creación y desarrollo de aplicaciones útiles.
  • Tecnologías utilizadas. Mapreduce, Hadoop.
  • Diseño de experimentos con visualizaciones y modelo estadístico.

Asignatura 9. Big Data para el Business Intelligence III.

  • Usos de los sistemas Big Data.
  • Otras herramientas útiles.
  • Diferentes algoritmos utilizados.
  • Ejemplos de aplicación exitosa con Big Data.

Asignatura 10. Creación y gestión de contenidos.

  • Qué es la gestión de contenidos.
  • Procesos en la gestión de contenidos.
  • Software de gestión de contenidos.
  • Estándares e interoperabilidad.

Asignatura 11. Content Curator.

  • Introducción a la Content Curation
  • Perfil profesional.
  • Sistema de la Content Curation.
  • Diseño.
  • Búsqueda y selección de contenidos.
  • Caracterización y difusión de contenidos.

Asignatura 12. Trabajo Fin de Master. TFM.

Objetivos del Curso o Máster

  •  Conocer e identificar las fases de un proyecto Big Data.
  • Aprender los conceptos de Bases de Datos, Data Warehouse, VLDB, Mapreduce y Hadoop, así como su aplicación.
  • Crear y gestionar una base de datos y procesar datos con Hadoop.
  • Entender qué es la inteligencia de negocio y qué tipos de herramientas existen para su aplicación.
  • Gestionar la integración en Hadoop y Scrum, para el análisis y procesamiento de los datos.
  • Comprender el uso de la analítica web para Big Data y su aplicación mediante la herramienta de Content Curator.

@IOE Business School 2017

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