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Usos de la Inteligencia de Negocio en la Empresa

Especialización

Esta especialidad está dirigida a proporcionar al profesional de perfil más empresarial casos prácticos de uso de la inteligencia de negocio tanto en la estrategia de empresa como en la gestión operativa de los procesos de negocio más importantes: gestión económico-financiera, marketing y ventas, operaciones y logística, etc.

Esta especialidad Usos de la inteligencia de negocio en la empresa (16 créditos), se compone de las siguientes asignaturas:

  • Gestión económico-financiera: casos de negocio (4 créditos) En esta asignatura, a través de casos prácticos, se analiza el uso de sistemas de inteligencia analítica en los procesos de gestión y seguimiento presupuestario, gestión de tesorería y finanzas estratégicas y operativas, en diferentes sectores económicos. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), estadísticas (R) y de reporting y análisis (QlikView o Tableau).

  • Marketing y ventas: casos de negocio (4 créditos) En esta asignatura, el estudiante estudia el empleo de herramientas de business intelligence en una de las áreas en las que el uso de la inteligencia de negocio está más desarrollado y es más prometedor. Se analizan los conceptos y buenas prácticas de investigación de mercado, gestión de las ventas y las relaciones con los clientes y análisis y predicción del comportamiento de los clientes (customer analytics). El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), estadísticas (R), y de reporting y análisis (QlikView o Tableau).

  • Operaciones y logística: casos de negocio ( 4 créditos) Se trabajan los usos del BI en la cadena de suministro (aprovisionamiento, producción, gestión de almacenes, transporte y distribución al punto de venta) y las nuevas aplicaciones vinculadas a la internet de las cosas (IoT) y los sistemas de información geográfica. El estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), estadísticas (R), de reporting y análisis (QlikView o Tableau), así como ejercicios que integran sistemas de información geográfica de código abierto.

  • Recursos humanos: casos de negocio (4 créditos) La analítica de recursos humanos (HR analytics) también llamada análisis de talento, es la aplicación de técnicas sofisticadas de minería de datos y Business Analytics a los datos de recursos humanos. Mediante un caso práctico, el estudiante verá cómo se pueden aplicar estas técnicas para una gestión estratégica eficaz de los recursos humanos, de manera que los objetivos de negocio se cpuedan cumplir de una rorma rápida y eficiente, obteniendo un rendimiento óptimo sobre el capital humano. Durante el curso, el estudiante trabaja con herramientas ofimáticas (XLS, PPT), de análisis (R) y de reporting (QlikView o Tableau)

 

 

Recursos comunes para el aprendizaje

El estudiante dispone a lo largo del programa cuenta con recursos comunes de soporte y aprendizaje:

  • Una asignatura transversal optativa de adquisición de competencias digitales (Aprovechar las TIC en posgrado), cuyo objeto es familiarizarse con el uso de las herramientas del campus y aulas de la UOC, y la formación en técnicas de información y comunicación social para la formación virtual.
  • Un laboratorio de prácticas y servicios de soporte en el uso de las herramientas. El programa cuenta con acuerdos con los principales fabricantes de software de BI y big data, con empresas de infraestructura virtualizada y con un laboratorio de herramientas de software de código abierto.
  • Un tutor asignado a lo largo de todo el programa, para el seguimiento individualizado del progreso del estudiante, la resolución de incidencias y la coordinación con los docentes. El aula de tutoría proporciona también información de actualidad, anuncios de eventos y cursos y ofertas de empleo.
  • Un conjunto de recursos para el aprendizaje no guiado: dos blogs sobre temas de actualidad, un canal de vídeo, varias webs propias, una wiki sobre el uso de las herramientas de laboratorio, un repositorio de casos y proyectos de fin de carrera y acceso a las bases de datos de la empresa de prospectiva Gartner, a la biblioteca virtual de la Universidad y a la red de recursos de las bibliotecas públicas.
  • Recursos de nivelación, tales como tutoriales, vídeos y materiales docentes de otros programas de la UOC, para aquellos estudiantes que presenten carencias de formación en ámbitos de empresa, sistemas de información, estadística o tecnologías.
  • Una bolsa de trabajo, tanto para ofertas de ocupación estable como para la realización de prácticas voluntarias en empresas.

Herramientas de software

 El programa aspira a que lcualquier clase de profesional que trabaja con datos pueda adquirir competencias de usuario avanzado para el análisis de negocio para analizar áreas específicas de negocio mediante datos y analítica.
 

La UOC tiene acuerdos de colaboración estable con los programas académicos de IBM, Microsoft, Oracle, Dataiku, Databricks, Cloudera, Tableau y QlikView. Asimismo, continuamente estamos evaluando otras herramientas y acuerdos con otros fabricantes.

La UOC ha tenido tradicionalmente un compromiso con el software de código abierto, especialmente en el ámbito de la inteligencia de negocio. Nuestra herramienta de referencia en análisis estadístico y minería de datos es R, para el uso de la que disponemos de manuales, tutoriales y una web de contenidos. Nuestra herramienta de referencia en la explotación y análisis de datos masivas son Apache Hadoop y Apache Spark. Para el aprendizaje de bases de datos NoSQL utilizamos herramientas como MongoDB, Riak o Neo4j.

Dependiendo de las exigencias de rendimiento del software, algunas aplicaciones se pueden descargar en el ordenador del estudiante o bien acceder a máquinas virtuales de Amazon y Azure desde la misma aula. Así como software en modalidad académica en la nube de fabricantes como Databricks o Dataiku
En la descripción de cada especialidad y asignatura, se incluyen las herramientas que se utilizan para el aprendizaje. Esta descripción puede cambiar en cada convocatoria en función de las necesidades docentes, la actualización del programa y la relación con fabricantes actuales o nuevos.

Es recomendable disponer de máquinas y SO de 64 bits y 4 GB de RAM mínimo (6 GB recomendadas)

Próxima matrícula: Junio 2019

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