Esta asignatura representa una primera aproximación al fenómeno de la gobernanza basada en datos. Aprenderás a contextualizar las estrategias de Inteligencia de Negocio dentro del marco de los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, el papel de la creciente disponibilidad de los datos y cómo su uso íntegro permite el avance progresivo de ERP y contribuye a la mejora y aceleración de los procesos de la toma estratégica de decisiones en la empresa, lo cual se ha establecido recientemente como un elemento esencial de la estrategia empresarial competitiva.

Una vez que comprendas su importancia, analizarás su alcance y contenido, así como desarrollarás un enfoque inicial al contenido, terminología y técnicas específicas de esta área. También desarrollarás una base teórica de comprensión de los elementos principales de un sistema de información, que sirve como introducción a dos temas dedicados a los elementos clave del diseño y la implantación de los sistemas ERP basados en datos y a una estrategia de inteligencia de negocio, que van desde la arquitectura y el software hasta las técnicas y alternativas que ofrece el mercado para su implementación y uso.

La asignatura finaliza con un análisis de ciertos riesgos asociados a la responsabilidad que deberás tener en cuenta al desarrollar una estrategia de gobernanza corporativa basada en datos. Esto se refiere al hecho de que, en el proceso de recopilación, almacenamiento y uso de datos, es posible provocar filtraciones de información personal de manera accidental; por lo tanto, la seguridad y protección son una parte necesaria del diseño y de la implementación de cualquier estrategia de gobernanza corporativa basada en datos.

Asimismo, analizarás los aspectos éticos relacionados con el diseño e implementación de la gestión impulsada por datos. Por un lado, el objetivo es que conozcas la terminología exclusiva de la protección y privacidad de los datos, así como las normativas y regulaciones principales que determinan la protección legal de la privacidad de la información personal, especialmente las leyes europeas con respecto a la protección y transferencia de datos a otros países. Examinarás las limitaciones éticas del uso de la información y el análisis de datos masivos con respecto a la aplicación, monitorización y seguimiento de los individuos, sus hábitos y la oferta personalizada de bienes y servicios, sin limitar el conocimiento de las otras posibilidades que existen en el mercado.

Esta asignatura aborda la importancia de la información para la toma de decisiones en una empresa y, específicamente, la toma de decisiones en el área de marketing.

La filosofía de marketing de relaciones ha posicionado al cliente en el centro de una empresa, y por lo tanto conocer al cliente se vuelve imprescindible para tomar decisiones en una organización corporativa, ya sea al lanzar un nuevo producto, cambiar la marca o incluso la estructura de la organización. Por lo tanto, primero analizarás el valor de una estrategia de negocio centrada en el cliente, sus fundamentos y lo que ofrece a las empresas en la era de la transformación digital y de los datos masivos.

El segundo tema se enfoca en explorar cómo el uso de la información ayuda en el proceso de toma de decisiones respecto a productos, precios, distribución y comunicación.

El tercer tema se centra en la recopilación de datos y en los sistemas de información de marketing, así como en su uso en la investigación de mercado y los distintos análisis según el tipo de variable examinada.

Por último, dado que las tecnologías informáticas permiten conocer los mercados con mayor profundidad, examinarás las áreas clave de la gestión de clientes online, un elemento fundamental del entorno actual.

La asignatura de Visualización Avanzada de Datos aborda todos los principios y técnicas necesarias para la visualización de datos. Comprenderás los datos a través de la visualización y destacarás los problemas y soluciones que estos generan para las organizaciones.

A través de los principios básicos y una estrategia centrada en la visualización eficaz, podrás seleccionar la mejor estrategia para encontrar información en los datos y comunicarla de forma efectiva utilizando los distintos medios disponibles. Específicamente, comprenderás los problemas que surgen por la mala representación de datos y conocerás el amplio rango de posibilidades de diseño, así como su sostenibilidad, según los tipos de datos disponibles y el objetivo. También conocerás las herramientas más novedosas para la visualización de datos, así como su usabilidad, funcionalidad, coste y disponibilidad.

Además, podrás crear un cuadro de mando eficaz para presentar la información, utilizando una de las herramientas más eficientes para la visualización de datos, con la que aplicarás técnicas de storytelling para comunicar la información generada de forma efectiva y lograr los objetivos planteados.

Al final de la asignatura, a través de varios casos prácticos, tendrás los conocimientos suficientes para diseñar un proyecto de visualización de datos, elegir el tipo de presentación más apropiado según los datos y los objetivos de comunicación, y generar cuadros de mando que permitan comunicar los resultados de forma visual, eficaz y comprensible.

Esta asignatura te proporciona el conocimiento básico de la ciencia impulsada por los datos. Se divide en dos bloques: el primero es una introducción a la ciencia de datos, en la que se presentan las metodologías actuales, así como las fases o ciclos de vida de los proyectos orientados a datos. El segundo bloque es más técnico y se dedica al análisis y modelado basados en datos.

El primer bloque presenta el concepto del ciclo de vida de un proyecto basado en ciencias de datos, así como las técnicas de recopilación, preparación y almacenamiento de datos. Explorarás las técnicas de almacenamiento para la información no estructurada y para los datos masivos.

El segundo bloque comienza con un conjunto de técnicas para el análisis estadístico. Se incluyen técnicas de análisis estadístico, tanto descriptivo como concreto, y técnicas para analizar distintos tipos de datos, lo que permite comprender la relación entre las distintas variables que forman un sistema de información, así como técnicas de análisis multivariado, todas aplicables a los procesos corporativos para la toma de decisiones.

En este bloque, explorarás técnicas predictivas para la estimación cuantitativa de variables mediante explicaciones teóricas y prácticas de los modelos de series temporales y su aplicación en el negocio, como previsiones de rendimiento operacional, ventas o marketing. Después, estudiarás el concepto de aprendizaje automático y aprenderás sus técnicas más importantes. Por último, analizarás las técnicas de NLP para el análisis de datos de texto provenientes de fuentes no estructuradas.

El enfoque de esta asignatura está en los fundamentos de la tecnología informática y en las bases de datos necesarias para comprender las soluciones de inteligencia de negocio. Te proporciona el lenguaje y los principios tecnológicos más básicos para interactuar correctamente con los perfiles técnicos y con los equipos de proyecto dentro de la inteligencia de negocio.

El primer bloque de la asignatura se dedica a la infraestructura de la tecnología informática, y el segundo a los fundamentos de la inteligencia de negocio. El primer bloque incluye dos temas dedicados a los componentes principales de la infraestructura de la tecnología informática (plataformas de hardware, sistemas operativos, aplicaciones de negocio), redes informáticas (locales, globales e inalámbricas), la seguridad de redes informáticas, herramientas de protección para recursos informáticos y la computación en la nube, enfocados en los servicios disponibles y en la infraestructura necesaria. El objetivo es proporcionarte un conocimiento básico de estas tecnologías.

El segundo bloque se dedica a las bases de datos, sus objetivos, funcionalidad, arquitectura y modelos. La asignatura se centra en el estudio de las relaciones de bases de datos, analizando los modelos relacionados y los lenguajes de consulta. También abordarás el diseño de bases de datos basado en el modelado de la relación de entidades. El último tema proporciona información sobre los fundamentos tecnológicos de la inteligencia de negocio, la integración y almacenamiento de datos, y el procesamiento analítico online. Asimismo, explorarás las diferencias entre la inteligencia de negocio y la analítica de negocio.

El objetivo de la asignatura de Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocio es combinar los conocimientos adquiridos en asignaturas anteriores para enseñarte de forma efectiva cómo gestionar un proyecto de inteligencia de negocio hoy día.

La asignatura demuestra la importancia de los datos, las fuentes de datos y su tratamiento como herramientas clave para los proyectos. A través de un repaso de la historia de las metodologías para la transformación del negocio, conocerás las estrategias más modernas para el lanzamiento e implementación de la transformación del negocio basada en la información ofrecida por los sistemas de inteligencia de negocio.

Aprenderás los elementos y tecnologías de apoyo necesarios para aplicar un proyecto, así como la diferencia principal entre un proyecto de inteligencia de negocio y uno de software de negocio. Se destacará esta diferencia, así como las particularidades de los proyectos basados en datos e información, y analizarás los procesos de un proyecto comprensivo de inteligencia de negocio de principio a fin, enfocándote en todos los elementos y personas clave.

Diseñarás la arquitectura de un proyecto, profundizando en los recursos tecnológicos, el acceso a los datos y la definición de indicadores y reportes generados por el sistema.

Por último, examinarás ciertos factores determinantes para el éxito en la gestión de un proyecto de inteligencia de negocio, los medios para asegurar el éxito, y se presentarán estudios prácticos para la implementación de un proyecto que te ayudarán a identificar los elementos que fomentan y los que impiden el éxito.

En resumen, el objetivo de la asignatura es proporcionarte todas las competencias necesarias para implementar un proyecto de inteligencia de negocio basado en datos con éxito en una organización.

La asignatura de Inteligencia de Negocio Aplicada proporciona formación en todos los aspectos transversales de la inteligencia de negocio para que logres una perspectiva clara sobre la aplicación de todas las técnicas analizadas.

Para ello, examinarás la evolución del ámbito corporativo y su situación actual para comprender las amenazas y oportunidades a las que se enfrenta. Asimismo, conocerás el proceso actual de toma de decisiones que se pone en práctica en todo el mundo, el cual requiere información continuamente actualizada.

Para poder lograr el cambio organizacional en una empresa y adaptarla al entorno actual, aprovechando las oportunidades y eliminando amenazas, analizarás los requisitos de la cultura corporativa basada en el análisis y las necesidades de recursos humanos que surgen en el ámbito actual.

Para concluir y obtener una perspectiva global sobre la aplicación de la inteligencia de negocio, explorarás los modelos de negocio basados en información y los datos que generan para generar un beneficio para la corporación, así como la aplicación en marketing, producción y logística, dos aspectos clave del negocio.

Con todas estas competencias, y las otras adquiridas en asignaturas anteriores, podrás gestionar la implementación de una estrategia de inteligencia de negocio en cualquier tipo de corporación. Asimismo, conocerás casos que te permitirán comprender las decisiones que han llevado al éxito o al fracaso de las empresas.

El objetivo de esta asignatura es proporcionarte herramientas de gestión de información de negocio, desde la recopilación de datos hasta las tecnologías necesarias para el tratamiento y modelado, garantizando una gestión eficaz, eficiente y viable para los clientes. En este sentido, la asignatura te permitirá comprender no solo la importancia de una gestión adecuada y eficaz de la información en el entorno actual de marketing, sino también la evolución de las plataformas tecnológicas que apoyan este tipo de gestión.

El contenido de la asignatura está relacionado con las siguientes áreas:

• Orientación de nuevas estrategias de negocio: desde el enfoque centrado en el producto al enfoque centrado en el cliente.
• Procesos de recopilación, enriquecimiento y cualificación: explorarás los procesos necesarios para recopilar información del cliente, así como las metodologías existentes para su implementación y las fuentes externas de información (OpenData), que permiten incorporar distintos tipos de información más allá de lo puramente transaccional, un factor clave para generar mensajes relevantes para los clientes según sus gustos y preferencias.
• Análisis de información gráfica (geomarketing): comprenderás cómo este tipo de análisis supone un apoyo fundamental para la toma de decisiones en el contexto de micromarketing.
• Sistema de gestión de relaciones con los clientes: conocerás sus componentes y objetivos, así como los beneficios para las empresas y sus clientes.
• Comercio omnicanal: esta tendencia actual, ya presente en muchas empresas, consiste en cambiar el enfoque de las estrategias de contacto con el consumidor de «multicanal» a «omnicanal».
  • Aprenderás los pasos necesarios para implementar una estrategia de contacto omnicanal.
• Proceso de gestión del cliente: públicos y objetivos.
• Concepto del «recorrido del cliente»: definición según el tipo de cliente y/o los objetivos, y sus beneficios.
• Concepto de «gatillo»: definición según el proceso operacional y/o transaccional

En esta asignatura adquirirás las competencias necesarias para poner en práctica el análisis de la estadística multivariante, cuyo objetivo principal es destacar el papel de la estadística en la toma de decisiones de marketing.

Explorarás las técnicas de análisis multivariante (métodos de dependencia e interdependencia), las cuales se pueden aplicar directamente a los procesos de marketing. Conocerás las técnicas de análisis de factor, entre otras, que tienen un amplio rango de aplicaciones (por ejemplo, en el lanzamiento de nuevos productos) debido a su capacidad de reducir las dimensiones de un problema de negocio mediante la agregación de las variables que lo definen.

Asimismo, la asignatura te aportará conocimientos sobre las técnicas estadísticas fundamentales para medir la eficacia de las acciones de marketing, lo cual es sumamente útil para optimizar los presupuestos de marketing. A la vez, combinarás la teoría econométrica con su aplicación práctica en la previsión de ventas, la cuantificación de los efectos de las acciones de ventas en el mercado y el cálculo de la rentabilidad.

El enfoque de la asignatura se centra en:

• Procesos de análisis de estadística multivariante descriptivos, inferenciales y predictivos (métodos de dependencia e interdependencia).
• Técnicas predictivas para estimar variables cuantitativas, a través de la explicación teórica y práctica de los modelos de series temporales (ARIMA y VAR), así como su aplicación en marketing para prever ventas.
• Modelos de respuesta de mercado ante dos decisiones principales de marketing: promoción y precio.
• Técnicas para estimar la elasticidad de la demanda a distintos niveles de precio, incluyendo procesos para determinar los precios óptimos (pricing).

Esta asignatura se enfoca en las siguientes áreas:

• Explorarás los pasos existentes en el proceso de inteligencia de marketing, que parten desde la inteligencia del cliente para poner en práctica estos conocimientos.
• Aprenderás cómo llevar a cabo una segmentación estratégica de clientes, los beneficios de un enfoque en marketing (priorización del tratamiento y distribución de inversiones), así como los métodos avanzados de segmentación que deberías utilizar, las métricas y los procesos de aprendizaje para la optimización del objetivo.
• Estudiarás el ciclo de vida del cliente: fases y puntos de contacto, el valor del ciclo de vida del cliente y cómo esta información debe considerarse al diseñar planes de marketing.
• Conocerás la definición y creación de modelos RFM (Reciente, Frecuente, Monetario), que establecen una perspectiva segmentada y estratégica sobre los clientes.
• Aprenderás metodologías que permiten llevar a cabo la identificación de acciones óptimas de venta, minimizando los costes de dilución y facilitando la sostenibilidad.
• Conocerás el proceso correcto para medir los resultados obtenidos de las estrategias de marketing, tanto a nivel táctico como global.
• Desarrollarás distintos modelos predictivos a través de la explicación de metodologías diversas y comprenderás los beneficios que este tipo de modelado ofrece a las estrategias de marketing.

El proyecto fin de máster es el último paso para completar el programa. Crearás un trabajo original e inédito en el que aplicarás y desarrollarás los conocimientos y competencias adquiridas a lo largo del programa. Es un proyecto obligatorio que se realizará al final del programa bajo la supervisión de un profesor asignado. Asimismo, defenderás el proyecto ante un comité evaluador para poder recibir una calificación aprobatoria.