CURSO DE INTELIGENCIA ECONÓMICA Y COMPETITIVA

– Estudiar el concepto de Inteligencia Competitiva o Económica.
– Conocer qué datos e información son de utilidad para llevar a cabo la inteligencia competitiva.
– Aprender a aplicar los análisis realizados para realizar la inteligencia competitiva.

UNIDAD DIDÁCTICA 1. INTELIGENCIA DE NEGOCIOS
Introducción
La pirámide organizacional
Herramientas de inteligencia de negocios
Fundamentos del Datawarehouse
Características
Ventajas
Sistemas OLTP
Implementación del Datawarehouse
Análisis OLAP (Drill Down, Drill Up)
Servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP, Minería de Datos, Definiciones de Data Mining)
Categorías de Data Mining
Proceso de Minería de Datos
Metodología
Reportes
Consultas
Alertas
Análisis
Pronósticos
UNIDAD DIDÁCTICA 2. LA GESTIÓN DE PROYECTOS DE BUSINESS INTELLIGENCE
Gestión de proyectos
Planificación del proyecto
Riesgos
– Principales actores de la “Gestión del Riesgo”
– Identificar los riesgos
– Evaluar los riesgos
– Tratar los riesgos
– Controlar los riesgos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ARQUITECTURA DE UN PROYECTO DE BUSINESS INTELLIGENCE
Procesos de extracción, transformación y carga
El almacén de datos
Herramientas de visualización y consulta: reportes
Herramientas de visualización y consulta: DashBoards
Herramientas de visualización y consulta: OLAP
– Relational OLAP (ROLAP)
– Multidimensional OLAP (MOLAP)
– Hybrid OLAP (HOLAP)
– Dynamic OLAP (DOLAP)
Herramientas de visualización y consulta: Data Mining
Procesos ETL
Creación de cubos multidimensionales
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODELIZACIÓN DEL NEGOCIO
Definición de modelo de negocio
Efectos de los cambios en el modelo de negocio sobre el resultado
Importancia de un diseño óptimo de modelo de negocio
Indicadores clave
– Claves para identificar un Indicador Clave de desempeño
UNIDAD DIDÁCTICA 5. COMPONENTES DE LA INTELIGENCIA DE NEGOCIO
Componentes de la Inteligencia de Negocio
Fuentes de información
– Calidad de datos
El proceso de extracción, transformación y limpieza de datos o ETL
– Extracción
– Limpieza
– Transformación
– Integración
– Actualización
Herramientas fundamentales para la inteligencia de negocio
– Usuarios de las herramientas de la inteligencia de negocio
Herramientas OLAP
UNIDAD DIDÁCTICA 6. PROYECTOS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO
Necesidad de planificación de proyectos de inteligencia de negocio en la organización
Objetivos del proyecto
Evaluación de los recursos y plazos
Fases en la planificación del proyecto
Puntos clave para el éxito o fracaso del proyecto
UNIDAD DIDÁCTICA 7. SELECCIÓN DE HERRAMIENTAS DE INTELIGENCIA DE NEGOCIO
Formación e implicación del personal
Proceso informal de selección de herramientas y proveedores
Proceso formal de selección de proveedores
Productos y proveedores de business intelligence
– Productos de Business Intelligence
UNIDAD DIDÁCTICA 8. NUEVAS TENDENCIAS
Calidad y presentación de la información generada por BI
Externalización del proceso de negocio
La paradoja de la productividad
Adopción de una solución única
Nuevas tendencias en herramientas de inteligencia de negocio
UNIDAD DIDÁCTICA 9. BIG DATA Y BUSINESS INTELLIGENCE (BI)
Qué es Big Data
– ¿Por qué generamos tanta información?
La era de las grandes cantidades de información: Historia del Big Data
La importancia de almacenar y extraer información
– Herramientas y tecnologías para manejo de Big Data
Reglas para los Big Data
Big Data enfocado a los negocios
– Casos de estudio de OPEN DATA
IoT (Internet of Things – Internet de las cosas)
– Tecnologías del internet de las cosas.