Curso de Inteligencia Económica y Competitiva

200 Horas
ONLINE
El concepto de inteligencia económica o competitiva es un factor diferencial para cualquier empresa, ya que le permite analizar y tratar con datos e información sobre el mercado laboral, industria o clientes con el objetivo de aumentar la competitividad de una empresa. Con el Curso de Inteligencia Competitiva el alumno recibirá una formación que le hará comprender tanto la idea de la inteligencia competitiva o económica, como lo que implica y los elementos a seguir para llevarla a cabo.
Curso de Inteligencia Económica y Competitiva Ampliar
321004-2101

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS

  1. Introducción
  2. La pirámide organizacional
  3. Herramientas de inteligencia de negocios
  4. Fundamentos del Datawarehouse
  5. Características
  6. Ventajas
  7. Sistemas OLTP
  8. Implementación del Datawarehouse
  9. Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
  10. Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
  11. Categorías de Data Mining
  12. Proceso de Minería de Datos
  13. Metodología
  14. Reportes
  15. Consultas
  16. Alertas
  17. Análisis
  18. Pronósticos

UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA GESTIÓN DE PROYECTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE

  1. Gestión de proyectos
  2. Planificación del proyecto
  3. Riesgos
  4. - Principales actores de la “Gestión del Riesgo”
  5. - Identificar los riesgos
  6. - Evaluar los riesgos
  7. - Tratar los riesgos
  8. - Controlar los riesgos

UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS INTELLIGENCE

  1. Procesos de extracción, transformación y carga
  2. El almacén de datos
  3. Herramientas de visualización y consulta: reportes
  4. Herramientas de visualización y consulta: DashBoards
  5. Herramientas de visualización y consulta: OLAP
  6. - Relational OLAP (ROLAP)
  7. - Multidimensional OLAP (MOLAP)
  8. - Hybrid OLAP (HOLAP)
  9. - Dynamic OLAP (DOLAP)
  10. Herramientas de visualización y consulta: Data Mining
  11. Procesos ETL
  12. Creación de cubos multidimensionales

UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELIZACIÓN DEL NEGOCIO

  1. Definición de modelo de negocio
  2. Efectos de los cambios en el modelo de negocio sobre el resultado
  3. Importancia de un diseño óptimo de modelo de negocio
  4. Indicadores clave
  5. - Claves para identificar un Indicador Clave de desempeño

UNIDAD DIDÁCTICA 5. COMPONENTES DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIO

  1. Componentes de la Inteligencia de Negocio
  2. Fuentes de información
  3. - Calidad de datos
  4. El proceso de extracción, transformación y limpieza de datos o ETL
  5. - Extracción
  6. - Limpieza
  7. - Transformación
  8. - Integración
  9. - Actualización
  10. Herramientas fundamentales para la inteligencia de negocio
  11. - Usuarios de las herramientas de la inteligencia de negocio
  12. Herramientas OLAP

UNIDAD DIDÁCTICA 6. PROYECTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO

  1. Necesidad de planificación de proyectos de inteligencia de negocio en la organización
  2. Objetivos del proyecto
  3. Evaluación de los recursos y plazos
  4. Fases en la planificación del proyecto
  5. Puntos clave para el éxito o fracaso del proyecto

UNIDAD DIDÁCTICA 7. SELECCIÓN DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO

  1. Formación e implicación del personal
  2. Proceso informal de selección de herramientas y proveedores
  3. Proceso formal de selección de proveedores
  4. Productos y proveedores de business intelligence
  5. - Productos de Business Intelligence

UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVAS TENDENCIAS

  1. Calidad y presentación de la información generada por BI
  2. Externalización del proceso de negocio
  3. La paradoja de la productividad
  4. Adopción de una solución única
  5. Nuevas tendencias en herramientas de inteligencia de negocio

UNIDAD DIDÁCTICA 9. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE (BI)

  1. Qué es Big Data
  2. - ¿Por qué generamos tanta información?
  3. La era de las grandes cantidades de información: Historia del Big Data
  4. La importancia de almacenar y extraer información
  5. - Herramientas y tecnologías para manejo de Big Data
  6. Reglas para los Big Data
  7. Big Data enfocado a los negocios
  8. - Casos de estudio de OPEN DATA
  9. IoT (Internet of Things - Internet de las cosas)
  10. - Tecnologías del internet de las cosas.
  • Duración: 200 horas