El programa tiene un contenido y método de aprendizaje eminentemente práctico. El estudiante trabaja en las asignaturas y en un laboratorio virtual con las herramientas de fabricante y de código abierto más comunes con los que la UOC tiene suscritos convenios de colaboración: IBM, Microsoft, Oracle, Pentaho, ClikView¿ Un profesor proporciona soporte al estudiante en los temas de carácter tecnológico
A lo largo de cada especialización se desarrolla un caso práctico, relacionado con los contenidos y objetivos de cada una de ellas. El caso práctico tiene también un profesor responsable de su elaboración y soporte al estudiante.
Las especializaciones que componen el máster son:
1ª. Especialización: Inteligencia de Negocio
Esta especialización pretende formar especialistas en sistemas de Inteligencia de Negocio. Las asignaturas de esta especialización son las siguientes:
• Introducción a la
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Parte introductoria en la que se presenta qué es un sistema de BI, las partes que lo componen y la implantación de este tipo de sistema. En esta asignatura se realiza un proyecto simple de BI desde el principio hasta el final.
• Información, empresa y mercado en sistemas de Business Intelligence
Se da una visión general del mercado de BI en el entorno empresarial y tecnológico actual. Se sitúan los sistemas de BI en el conjunto de los sistemas de información de empresa y sus diferentes capas y componentes. Se relaciona la inteligencia de negocio con los sistemas transaccionales y decisionales y se presenta su diferente tipología. Se analiza el mercado actual de BI tanto desde la oferta como desde la demanda y utilización por las empresas
• Mecanismos de soporte a la gestión de proyectos de Business Intelligence
El objetivo es proporcionar las herramientas, el vocabulario y las metodologías básicas para gestionar con éxito un proyecto de BI. Con este fin se estudian las características de los proyectos de BI, sus diferencias con respecto a los proyectos de TIC, y la gestión, el desarrollo y la organización de proyectos de BI.
• Caso práctico: Definición y puesta en marcha de un proyecto de BI
Caso en el que se realizan actividades prácticas relacionadas con lo que se ha explicado en las asignaturas del máster del primer semestre, pero en el contexto de un proyecto de gran envergadura.
2ª. Especialización: Análisis de Datos
Esta especialización tiene como objetivo formar profesionales especialistas en Análisis de Datos y en Tecnologías avanzadas de Inteligencia de Negocio. Las asignaturas de esta especialización son las siguientes:
• Sistemas de soporte a la decisión
A partir del análisis de la estrategia y el funcionamiento de la empresa, la asignatura trata sobre la estrategia y la gestión de sistemas de BI para la toma de decisiones directivas y el diseño y la implantación de informes y cuadros de mandos
• Business Analytics
En esta asignatura, se introduce por una parte el concepto de Big Data, es decir, la problemática específica que presenta la gestión de datos con una gran volumetría, que se generan a una gran velocidad, que presentan una gran variabilidad y que contienen alto valor para las organizaciones. Y por otro lado, se aprenden las herramientas estadísticas y técnicas para resolver preguntas específicas de negocio (Business Analytics) de una forma científica.
• Nuevas tendencias (real time, introducción al Big Data, nuevas formas de provisión en la nube, analítica web)
El entorno de Business Intelligence y Big Data presenta una evolución constante y por tanto se requiere estar continuamente actualizado. En esta asignatura, se presentan tendencias empresariales y tecnológicas del momento, como la información en tiempo real, la analítica web, las nuevas formas de provisión de infraestructuras y aplicaciones en la nube o los sistemas ágiles de gestión de proyectos (Agile BI).
• Caso práctico: Sistemas de soporte a la decisión
Este segundo caso práctico es la continuación del proyecto presentado en el anterior semestre. A partir de un conjunto de datos de negocio, los estudiantes deberán diseñar un sistema de ayuda a la toma de decisiones, generando los cuadros de mando e informes que se consideren necesarios y analizando los datos facilitados con el enunciado para encontrar modelos y tendencias que ayuden a la toma de decisiones.
3ª. Especialización: Ingeniería de Datos
Esta especialización tiene por objetivo formar especialistas en Tecnologías de Gestión de de Datos. Las asignaturas de esta especialización son las siguientes:
• Bases de datos: conceptos básicos, diseño físico y rendimiento
Es una introducción a las bases de datos. Se presenta qué son, algún aspecto de su diseño, su interrogación vía SQL, y aspectos de diseño físico de bases de datos e implicaciones del mismo en su rendimiento.
• Data warehouse
Se trabaja con el diseño, la creación, la carga y la explotación de data warehouses a partir de bases de datos operacionales.
• Data mining
Se trabaja el concepto de data mining desde una perspectiva tecnológica, es decir, estudiando los factores tecnológicos que hay que tener en cuenta para realizar procesos de data mining e implementando los algoritmos y conceptos generales estudiados en la asignatura de Business Analytics del posgrado anterior.
• Caso práctico: Bases de datos
En este tercer caso práctico, los estudiantes deberán crear un data warehouse que integre los datos facilitados. A partir de ahí los estudiantes deberán realizar un conjunto de operaciones de consulta que sirvan de entrada para un conjunto de informes ya definidos. También se deberá realizar algún proceso de minería de datos sobre el data warehouse creado siguiendo el enunciado presentado.
4. Especialización: Big data
Esta especialización presenta los elementos tecnológicos necesarios para maximizar la eficiencia de los sistemas de BI. Entre otros aspectos se estudian temas de sistemas de gestión de bases de datos (cuáles existen, qué ventajas e inconvenientes tiene cada uno y cuándo son necesarios), creación de sistemas de BI en distintos entornos (móvil, nube, etc.) y utilizando diferentes tipos de datos (información geográfica, social, etc.), y se presentan las nuevas tendencias en BI. Las asignaturas de esta especialización son las siguientes:
• Bases de datos noSQL
Los NoSQL (o también "no sólo SQL") son sistemas de gestión de bases de datos que no usan las consultas SQL ni requieren bases de datos relacionales con estructuras fijas. Son los sistemas que usan empresas de internet y cada vez más otra clase de empresas para la gestión e interrogación de textos, imágenes, información de la web, información de las redes sociales, etc. En esta asignatura se proporciona al estudiante una introducción a los múltiples conceptos, modelos y herramientas que se pueden agrupar bajo esta denominación.
• Gestión de Big data
Se trabajan desde el punto de vista tecnológico, los fundamentos de la gestión de grandes datos, su ciclo de vida en la empresa (desde el reconocimiento de problemas hasta el análisis de la información producida) y las diferentes modalidades para su implantación, sea ésta integrada con los sistemas corporativos o por separado. Se presentan ejemplos de la gestión de grandes volúmenes de datos en las diferentes funciones empresariales y, sobre todo, sobre distintas clases de herramientas.
• Nuevas tendencias (consumer analytics, social analytics, Geographical analytics ...)
En esta asignatura se presentan en detalle temas del Business Intelligence que están de actualidad, como: análisis del comportamiento de los consumidores, análisis de la información procedente de las redes sociales, incorporación de la información geográfica o los aspectos organizativos y de gestión del capital humano que se están produciendo con la implantación de sistemas de BI y Big Data.
• Caso práctico: Gestión de Big Data
En este cuarto caso práctico, los estudiantes deben estudiar posibles extensiones del sistema de BI creado hasta el momento, en especial a través de la incorporación de información de Big Data. Las extensiones irán dirigidas a extender el uso del sistema a diferentes entornos tecnológicos y distintos paradigmas, y a estudiar hasta qué punto el sistema implementado podría mejorar su rendimiento con un uso más adecuado de las tecnologías de big data.Leer menos
