• Imparte:
  • Modalidad:
    Presencial en Madrid
  • Precio:
    Consultar rellenando el formulario
  • Comienzo:
    Abril 2017
  • Lugar:
    C/ Príncipe de Vergara, 43
    Madrid 28001
    España
  • Duración:
    400 Horas
  • Titulación:
    Máster en Business Intelligence y Big Data
  • Otras Convocatorias:

Presentación

El Máster en Business Intelligence y Big Data de MSMK - Madrid School of Marketing te permite adquirir los conocimientos y habilidades necesarias para identificar, analizar controlar y gestionar de forma eficaz y ágil la información de la empresas, del mercado y de sus clientes, con el apoyo de tecnología y herramientas avanzadas como SAS, Qlick View, Microtrategy BI, SAP Business Objects e Informa, en un entorno de movilidad y Cloud.

Durante el programa los alumnos trabajarán el desarrollo de la función de Business Intelligence, el manejo y la gestión de datos: Datawarehouse y Big Data, el análisis y la planificación estratégica, el marketing estratégico y marketing intelligence, el marketing digital, social media y la movilidad vinculada a sistemas de información, la gestión avanzada de clientes (valor de clientes), la gestión de los ciclos de planificación, el manejo de herramientas CRM y Business Intelligence, el cuadro de mando integral, reporting y la gestión técnica de proyectos y equipos de trabajo en Business Intelligence / Big Data.

Objetivos

Una vez finalizado el Máster habrás adquirido y desarrollado tus competencias y habilidades en la toma de decisiones en torno a la modelización, con el fin de obtener información útil de marketing y de la empresa, lo que te permitirá tomar y gestionar decisiones.

Programa

01. FUNDAMENTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE Y MANEJO DE DATOS

• Principales conceptos de Business Intelligence (calidad de datos, procesos ETL, DWH).
• El Datawarehouse y el tratamiento de los datos – Big Data.
• Modelo relacional – Modelo transaccional.
• Modelos de datos: modelo en “estrella”, modelo en “copo de nieve”.
• Diferencias entre un datawarehouse y un sistema OLTP.
• Arquitecturas de un datawarehouse.
• Diferencias entre un datawarehouse y un datamart.
• Diseño Diagrama Entidad – Relación.
• Creación de las tablas de Dimensiones – Hechos.
• Transformación de los Datos.
• Carga de los Datos a partir de ficheros planos.
• Diseño, Desarrollo y Ejecución de consultas sobre modelos.
• Carga de los Datos a partir de ficheros planos.
• Diseño, Desarrollo y Ejecución de consultas sobre modelos.


02. BIG DATA INSIGHT

• Introducción al Big Data. La nueva era de información.
• Las V’s del Big Data.
• Gestionar el Ciclo de vida.
• La arquitectura.
• Hadoop.
• Herramientas.
• Trabajar con R.
• Geolocalización.
• Análisis semántico.
• Cómo realizar y vender un proyecto de Big Data.
• Principales proyectos realizados.
• Tendencias y necesidades a futuro.

03. MOVILIDAD EN BUSINESS INTELLIGENCE

• Plataformas de Analytics, Tendencias tecnológicas y manejo de plataformas.
• Movilidad Empresarial.
• Movilidad en Business Intelligence.
• Movilidad en el proceso de Negocio.
• Gestión de la movilidad en la Fuerza de Ventas y en Marketing.

04. BUSINESS ANALYTICS BUSINESS ANALYTICS

• La estadística como facilitador para la toma de decisiones. Facilitar la compresión de los conceptos estadísticos, aplicados a la empresa, junto con la adquisición de habilidades útiles para el trabajo con datos.
• Familiarizar al alumno con un razonamiento inductivo, utilizando como única fuente de información, la proporcionada por los datos muestrales.
• Desarrollo de modelos de comportamiento y mostrar su aplicación práctica en la gestión de campañas.

05. DESARROLLO ESTRATÉGICO DE NEGOCIO

• El impacto del Business Intelligence en el marketing estratégico: definición de planes estratégicos.
• Planificación y definición de campañas.
• Comportamiento del consumidor en medios digitales.
• Formatos, estrategias, detalles y herramientas para las acciones de marketing digital.
• Acciones de marketing digital (Planificación de campañas).
• Medición de resultados.
• Redes sociales como fuente de información para el sistema general de información y
CRM.
• Monitorización de las Redes Sociales.
• Tendencias y escenarios futuros.
• Casos de análisis estratégico.
• Desarrollo de un Plan Estratégico de Marketing en Redes Sociales.

06. CUSTOMER ANALYTICS

• Aprender a generar y utilizar el conocimiento para facilitar la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia a llevar a cabo (captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes).
• Profundizar en el impacto del Valor de Cliente en las estrategias de gestión.
• Utilización de la información de clientes en casos reales para las distintas estrategias de gestión.
• Realización de casos reales de captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes.
• Cálculo del Valor Cliente, propensión, detección de fraude, otros.
• Segmentación de clientes.
• Casos prácticos reales de aplicación de la analítica de clientes para el desarrollo de negocio (Sector Asegurador, Sector Automoción, Sector Retail, Sector Financiero).

07. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT

• Conocer el desarrollo de los ciclos de planificación y presupuestación de las empresas.
• Profundizar en la importancia de la gestión por Indicadores (Cuadro de Mando Integral,
Dashboards, Reports) y familiarizarse con la utilización de herramientas de CPM.
• Adquisición de conceptos básicos de planificación financiera para la utilización de entornos de simulación de negocio.
• Desarrollo de Mapas Estratégicos.
• Cuadro de Mando Integral (de acuerdo a metodología de Kaplan y Norton) - Balanced
Score Card.
• Desarrollo de Indicadores (Reporting).
• Caso práctico: Análisis y tratamiento de la información con herramientas de simulación de negocio.

DEFENSA DEL PROYECTO FINAL DE MÁSTER

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