Master Executive en Big Data y Analytics en Madrid en MSMK - Madrid School of Marketing

Dirigido a:

El Máster Executive en Big Data y Analytics - Presencial (Madrid) de MSMK 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.

Comentarios:

Una vez finalizado el Máster habrás potencializado 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 gestionar la toma de decisiones y la agregación de las mismas a la estrategia de negocio y de la empresa en general.

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.

El Máster Executive en Big Data y Analytics - Presencial (Madrid) de MSMK, te permite desarrollar el programa en nuestras instalaciones de la emblemática calle de Príncipe de Vergara de la ciudad de Madrid, lo que te permitirá compatibilizar tu actividad profesional con tu formación, podrás asistir a conferencias, seminarios y workshops por parte de prestigiosos ponentes, trabajarás en grupos reducidos y con claustro de calidad, compuesto por directos de compañías nacionales y multinacionales y donde te beneficiarás de una Bolsa de Empleo Vitalicia y una Bolsa de Prácticas, especializadas en el máster. Además de cursar el programa altamente especializado en Big Data y Analytics, accederás a obtener la “ Leer más Certificación de SAS Enterprise Miner”.



Lugar de impartición:

en Madrid

FECHA DE INICIO: Noviembre 2018.

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01. BIG DATA INSIGHTS - EL ORIGEN DEL BIG DATA
• Introducción al Business Intelligence.

• Introducción al Data Warehousing.

• Calidad de los datos.

• Del dato al conocimiento.

• Interés empresarial del Business Intelligence.

• Plataformas tecnológicas.

• Identificación de variables.


02. BIG DATA INSIGHTS - BUSINESS ANALYTICS
• La estadística como herramienta de apoyo para la toma de decisiones: principales funciones y limitaciones.

• Metodología para recoger, organizar, sintetizar, analizar datos y hacer inferencias a partir de ellos. Población y muestra. Tipos de muestreo.

• Utilidad de los modelos de distribución de probabilidad para análisis de fenómenos económicos y sociales de tipo discreto y continuo.

• Adquisición de habilidades útiles para el análisis estadístico desde el razonamiento inductivo. Métodos inferenciales: estimación y contrastación.

• Desarrollo de modelos de comportamiento y su aplicación práctica en la gestión de negocio.

• Introducción a técnicas de Data Mining.

• Árboles de decisión, regresión logística, redes neuronales, comparación de modelos, puesta en producción, segmentación analítica y profiling y market basket analysis

• Presentación SAS Enterprise Miner.

• La minería de datos como proceso de ayuda a la toma de decisiones.

• Proceso de exploración y modelización de grandes volúmenes de datos para descubrir patrones previamente desconocidos y adquirir ventaja competitiva.

• Desarrollo de algoritmos y modelos de comportamiento a través de la minería de datos.

• Aplicación de la analítica de negocio en casos concretos.


03. BIG DATA INSIGHTS - BIG DATA OPERACIONAL
• Introducción al Big Data. La obtención del valor de los datos.

• El origen de un proyecto de Big Data en la empresa: claves.

• Nuevos retos en la gestión de los datos: velocidad, variedad, volumen y veracidad.

• Arquitecturas de Big Data.

• Bases de datos: SQL vs NoSQL.

• Taller de SQL.

• ¿Qué es Hadoop? HDFS y Map Reduce.

• El ecosistema de Hadoop: Sqoop, Pig, Hive, Flume, Mahout, HBase, Ozzie...

• Plataformas Big Data: tipos de analíticas y casos de uso.

• Tendencias de Big Data. Evolución de las plataformas.

• Tratamiento de datos por lotes.

• Tratamiento de datos en tiempo real.

• La gestión integrada de los datos con Spark.

• Visualización de datos con TIBCO Spotfire.


04. DESARROLLO ESTRATÉGICO DE NEGOCIO
• El Business Intelligence y el Big Data en el mundo de la economía digital.

» Principios y fundamentos de la economía digital. Modelos de negocio.

» La cadena de valor digital.

» El cuadro de mando de marketing (digital).

» Big Data.

» Internet de las cosas. Economía colaborativa.

• El Business Intelligence y el Big Data como herramientas de marketing y ventas.

• Modelos de negocio digital. Cadena de valor digital.

• Análisis de la rentabilidad (ROI) en un plan de marketing digital.

• Retos de la transformación digital.

• Marketing dashboard (objetivos, KPIs e hipótesis, alertas...).

• Estrategia de medición online.

• CRO (conversion rate optimization).

• Social media analytics.

• Visualización de los datos.

• Clouding.

• Desarrollo de un plan estratégico de marketing en redes sociales.

• Diseño y desarrollo del plan estratégico de marketing. Estudio de mercado.

• Marketing intelligence.

• El diagnóstico. Oportunidades y amenazas. Fortalezas y debilidades. Puntos críticos.

• Prioridades estratégicas: Matriz Boston Consulting Group.

• Diseño de la hoja de ruta (Roadmap).

• Público objetivo. Segmentación de la base de clientes.

• El impacto del Big Data en el diseño del plan estratégico.

• Casos de análisis estratégico.

• Key Tools: Google Analytics, Google Adwords, SEMrush, Hootsuite.


05. Leer más CUSTOMER ANALYTICS
• Aprender a generar y utilizar el conocimiento para facilitar la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia de gestión para llevar a cabo (captación de clientes, fidelización de clientes, retención de clientes).

• Segmentación de clientes.

• Calcular el valor de cliente.

• Analizar el impacto del valor de cliente en las estrategias de gestión.

• CRM. Fundamentos. Funcionalidades básicas de un CRM.

• CRM operacional, colaborativo, analítico y social CRM.

• Herramientas CRM.

• Herramientas de visualización de grandes volúmenes de datos en tiempo real: dashboard online.

• Implantación de un CRM: errores, metodología.

• CRM scorecard. Métricas.

• Monitorización de redes sociales. Análisis de sentimiento en redes sociales.

• Casos prácticos reales de aplicación de la analítica de clientes para el desarrollo de negocio (sector asegurador, sector automoción, sector retail, sector financiero).


06. CORPORATE PERFORMANCE MANAGEMENT
• Elaboración del business case para el desarrollo de la estrategia de BI.

• Desarrollo de mapas estratégicos.

• Cuadro de mando integral (de acuerdo a la metodología de Kaplan y Norton) –
balanced score card.

• Gestión por indicadores: herramientas para la toma de decisiones (finanzas, ventas, marketing, servicio...).

• Toma de decisiones en la era cognitiva: Watson Analytics (caso de retención de empleados desde la dirección de recursos humanos, y caso de abandono de clientes en el sector de las telecomunicaciones).

• Taller práctico con herramientas de reporting y elaboración de dashboards.

• Visualización analítica de los datos.Leer menos