MBA Business Intelligence

MODULO 1.....CLAVES DE BI FUNDAMENTALS

Cuáles son las claves a tener en cuenta del Datawarehouse

Cómo realizar un correcto análisis del Datamart

Conceptos del análisis de la información

BI y su situación actual

MODULO 2.....IMPLANTACION Y EXPLOTACION DE LOS SISTEMAS DE INFORMACION Y GESTION CORPORATIVA

Sistemas de gestión corporativa: ERP
•Visión global del mercado
•Características y funcionalidades del sistema ERP
•Riesgos en la implantación
•Características genéricas y tendencias técnicas
•Integración del sistema ERP con otros módulos

Sistemas de gestión corporativa: CRM
•Características y funcionalidades del sistema CRM
•Cuáles son las tendencias comerciales
•Características genéricas y tendencias técnicas

Cómo realizar una correcta implantación de un sistema de información para evitar riesgos
•Etapas de un proyecto de implantación
Documentación del proyecto
Manuales de usuario
Plan de arranque y control del proyecto
•Cuáles son los riesgos de la implantación
Riesgo de conveniencia de un sistema de información
Riesgos de la implantación del sistema de información
Riesgos a considerar en auditorias de sistemas de información

MODULO 3.....FASES Y CONSTRUCCION DE UN SISTEMA DE APOYO A LA DECISION

Fases de Implantación
•Fase 0: la definición del proyecto estratégico y definición de la arquitectura del sistema BI
•Fase I: el primer datamart
•Fase II: el datawarehouse corporativo
•Fase III: el paso a la Inteligencia de Negocio. Explotación de la información

Las herramientas BI
•Cuál es la situación de las herramientas de BI y posibles arquitecturas
•Organización del departamento de IT: cambio de mentalidad
•El rol de las tecnologías de la información: desarrollos y tendencias
•Cómo obtener información con múltiples perspectivas
•Características de las tecnologías como apoyo a la toma de decisiones de la gerencia
•Aplicaciones Business Intelligence en el mercado

El mercado del BI
•Herramientas disponibles y tendencias del mercado
•Proceso de selección de una herramienta

MODULO 4.....ESTRATEGIA E IMPLANTACION DE UN BALANCED SCORECARD EN LA INTELIGENCIA DEL NEGOCIO

El modelo Balanced Scorecard

Revisión de conceptos y pasos previos del BSC

Cómo diseñar e integrar el sistema de gestión informática una vez definidos los indicadores del Cuadro de Mando

Factores de éxito del departamento de sistemas para poder ayudar a los responsables del diseño de la estrategia empresarial

Implantación de sistemas de información para gestionar el BSC

Cómo incide la elaboración e integración indicadores de gestión financieros y no financieros

Cómo realizar un correcto seguimiento, evaluación y control del Balanced Scorecard

MODULO 5.....ANALISIS DEL MODELADO DE DATOS PARA OPTIMIZAR LA DECISION ESTRATEGICA

Cómo definir el modelo de datos

Cuáles son los diferentes tipos de modelados de datos
•Conceptual
Basados en registros
-Jerárquico
-Redes
-Relacional
Basados en objetos
-Orientados a objetos
-Entidad - Relación
•Lógico
Metodología diseño lógico en BBDD relacionales
Normalización
•Físico
Metodología diseño físico en BBDD relacionales
-Traducir esquema lógico y global
-Representación física
-Mecanismos seguridad
-Monitorizar y afinar el sistema

MODULO 6.....TECNICAS PARA LA EXTRACCION DEL CONOCIMIENTO: MINERIA DE DATOS

Definición y conceptos

Cuáles son las fases de un proyecto de minería de datos
•Selección, filtrado y preprocesado de datos
•Selección de variables
•Extracción del conocimiento
•Interpretación y evaluación

Cuáles son las mejores técnicas de minería de datos
•Clustering
•Segmentación
•Clasificación
•Predicción

Técnicas de análisis
•Extracción automática de conocimiento
•Técnicas no supervisadas y descriptivas
Correlación y asociaciones
-Correlación y estudios factoriales
-Asociación y dependencia
-Clustering
•Técnicas supervisadas y predictivas
Regresión Lineal: global, ponderada
Regresión adaptativa
K-NN
K-means clustering, Perceptron Learning
Redes Neuronales Artificiales ANN
Arboles de decisión (ID3, C4.5, CART)
NBC (Naive Bayes Classifiers)
Centre Splitting
Funciones Heurísticas

Cuáles son los principales errores a evitar en la minería de datos

MODULO 7.....DATA MINING: SOLUCIONES Y APLICACIONES HORIZONTALES

Estado actual de Data Mining
•Papel actual
•Preferencias de uso de herramientas del mercado
•Preferencias de uso técnicas
•Evolución minería de datos

Soluciones y estándares del mercado: Ventajas e inconvenientes de cada una de ellas
•Soluciones tecnológicas
•In-database-data mining
•Modelo tradicional vs ad-hoc
•Estandar PMML

Integración de soluciones de Data Mining
•Relación con otras disciplinas (KDD, OLAP)
•Integración con los servicios de extracción, transformación y carga (ETL)
•Areas de aplicación y aplicaciones de uso

Extensiones del Data Mining
•Web mining
•Text minig
 

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