Maestría en Business Intelligence y Data Management Barcelona
Aprende a impulsar los resultados de negocio con estrategias data-driven.
El objetivo general de la Maestría de Formación Permanente en Business Intelligence y Data Management de Inesdi Business Techschool es ofrecer una visión completa de todo el proceso necesario para sacar valor del dato.
Veremos los pasos necesarios para lograrlo: la ingesta de diferentes fuentes tanto internas como externas, el tratamiento y procesamiento de los datos para su posterior análisis tanto descriptivo como predictivo/prescriptivo y por último su reporte o visualización que permita entender mejor el valor resultante de todo el proceso. Sin olvidar el mantener el gobierno y calidad de los datos utilizados que garantizan que las conclusiones que se han obtenido de los datos son fiables. Para ello se aprenderá a gestionar los proyectos con una metodología Agile y se obtendrá una visión completa de las herramientas/tecnologías necesarias para obtener el valor del Dato que permite tomar decisiones más acertadas.
Técnicas de análisis
Gestión de los datos
Valor de los datos
Toma de decisiones
Pirámide de información
Conceptos Data Science
Una vez que completes con éxito tu programa, obtendrás un doble título:
- Máster en Business Intelligence & Data Management por Inesdi Business Techschool
- Máster de Formación Permanente en Business Intelligence & Data Management por la Universidad Internacional de la Empresa (UNIE).
Empleabilidad
Nuestros alumnos trabajan en
Razones por las que estudiar Maestría en Business Intelligence y Data Management Barcelona en Inesdi
Rol estratégico
Estudiar de forma presencial en Barcelona o Madrid, te prepara para desempeñar un rol clave en cualquier sector empresarial. Por eso, las organizaciones buscan perfiles profesionales que sepan analizar e interpretar sus datos para mejorar sus resultados.Visión y conocimiento
Que los datos son la clave del éxito de todo tipo de empresas no es ninguna novedad. Estudiar Business Intelligence es la manera de aprender a interpretarlos. También de adquirir la visión y conocimiento necesarios para convertir en líder a una empresa.Accesibilidad y transparencia
Estas son dos de las características que los clientes exigen a las empresas cuyos productos y servicios compran. Estudiar inteligencia de negocios te coloca en la posición de ofrecer a esas empresas la posibilidad de dar a sus clientes lo que necesitan.Escasez de perfiles
Muchas consultoras de RRHH han reconocido la escasez de perfiles especializados en datos. De ahí que estudiar Business Analytics se haya convertido en un medio de mejorar la empleabilidad en todos los sectores empresariales.
Descubre Inesdi en Madrid
Madrid es una de las ciudades más importantes en el ámbito empresarial en Europa. Alberga sedes de multinacionales, empresas tecnológicas, startups y el mercado financiero. Esto genera una gran cantidad de oportunidades laborales y prácticas para los estudiantes, especialmente en sectores como la tecnología, la economía, las finanzas y el marketing.
Descubre Inesdi en Barcelona
La ciudad de Barcelona se presenta como un destino atractivo para estudiar gracias a su ecosistema de innovación, su vida cultural vibrante y su alta calidad de vida. La ciudad de Barcelona es también un destino popular para estudiantes internacionales ya que proporciona un sinfín de oportunidades para el desarrollo personal y profesional en un entorno cosmopolita y dinámico.
Programa
El programa en Business Intelligence se estructura en 13 módulos, y termina con el Proyecto Final de Máster.
Los alumnos tendrán la posibilidad de prepararse para las certificaciones PSM®, aCAP® o CAP®.
Además aprenderán a utilizar las siguientes herramientas:
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Módulo 1.- El valor del dato y estrategias de Business Intelligence
El objetivo de este módulo es conocer el valor que tienen los datos, entender qué es una compañía basada en datos y ser capaz de definir una estrategia.
Objetivos:
- El valor de los datos.
- Estrategias para convertirse en una empresa Data-Driven.
- Fases del análisis de datos.
- Arquitectura de datos.
- Diferencias entre Business Intelligence y Business Analytics.
Módulo 2.- Big Data y Cloud Computing
El objetivo de este módulo es introducir los conceptos claves del Big Data, cómo se interrelaciona con el Business Intelligence, que ha supuesto su aparición, y cómo ha impactado en la forma de tratar los datos.
Objetivos:
- Fundamentos del Big Data.
- Arquitectura Big Data.
- Introducción al Cloud Computing.
- Conceptos básicos del Cloud Computing.
- Big Data & Analytics.
Módulo 3.- Data Governance y calidad de los datos
El objetivo de este módulo es aprender lo importante que es gobernar y gestionar los datos correctamente, cómo desarrollar un plan de gobierno del dato y cómo esto impacta en la calidad de los datos; concepto clave para el buen funcionamiento y desarrollo de los sistemas de análisis de datos.
Objetivos:
- Data Governance. Estrategia y Componentes.
- Normativas e Implementación del Gobierno del Dato.
- Privacidad de los datos, GDPR.
- Implementación de un programa de Gobierno del Dato.
- Definición de Calidad del Dato. Análisis calidad del dato usando pyhton.
- Roadmap y plan de acción.
Módulo 4.- Arquitectura Cloud
El objetivo de este módulo es comprender las bases de las arquitecturas Cloud y las principales plataformas, conocer las ventajas que ofrecen y principales diferencias con las arquitecturas On-Prem, tener claras las tendencias de futuro en cuanto a las arquitecturas de datos.
Objetivos:
- Principios de las arquitecturas de datos.
- Arquitecturas Cloud vs On-Prem.
- Componentes de las infraestructuras Cloud.
- Principales retos de la migración al Cloud.
- Despliegue de soluciones Cloud.
- Modelo de costes de arquitecturas Cloud.
Módulo 5.- Integración de Datos
El objetivo de este módulo es identificar la importancia de la integración de los datos provenientes de distintos orígenes con el de estructurarlos y organizarlos de forma que se pueda extraer el máximo valor de los mismos en un único sistema.
Objetivos:
- Introducción a los procesos de integración de datos.
- Procesos ETL: Extracción, Transformación y Carga.
- Integración y validación de nuevos datos.
- Planificación y orquestación de procesos ETL.
- Open Data: Explorando y utilizando datos abiertos.
Módulo 6.- IA & Machine Learning
El objetivo de este módulo es entender qué es la analítica avanzada, de qué fases se compone y en qué casos se puede aplicar. Este módulo pondrá foco en los conceptos que están apareciendo y cómo se llevan a la práctica en diferentes industrias.
Objetivos:
- Fundamentos de Inteligencia Artificial & Machine Learning.
- Construcción y uso de modelos con ML.
- Preparación y limpieza de datos con ML.
- Herramientas AutoML.
- Evaluación de modelos.
- Principios éticos IA en el uso de los datos.
- Gen AI y LLMs.
Módulo 7.- Explotación de datos
El objetivo de este módulo es aprender a desarrollar una solución de visualización de datos end-to-end. Se abordará las diferentes maneras de explotar los datos y se aprenderá a , cómo diseñar un cuadro de mando integral.
Objetivos:
- Introducción a PowerBI y Carto.
- Ingesta de información en PowerBI, diferentes fuentes.
- Creación de modelo de datos.
- Diseño de mapas en Carto.
- Publicar y compartir.
Módulo 8.- Visualización y Data Storytelling
El objetivo de este módulo es incorporar mejores prácticas en la presentación de información. Un aspecto clave en los sistemas de reporting de datos es la comunicación de resultados y la forma en la que lo trasladamos a los distintos stakeholders. Para ello, la forma en la que visualizamos es clave e impacta en los resultados que podemos obtener con nuestros análisis. Se profundizará en los fundamentos de la visualización de los datos y cómo buscar las mejores representaciones a nuestros insights.
Objetivos:
- Qué tenemos que visualizar: comprensión de los datos y elección de lo que queremos mostrar.
- Herramientas a utilizar: elección de la mejor herramienta para visualizar los resultados.
- Diseño de dashboards.
- Storytelling: la forma en que contemos los resultados es vital para el éxito.
Módulo 9.- Gestión de proyectos de Business Intelligence y Analytics
El objetivo de este módulo es comprender los fundamentos del Project Management en Business Intelligence, mejorar las habilidades de comunicación y gestionar los riesgos del proyecto. Se estudiará la metodología agile para trabajar proyectos con mayor calidad y en menor tiempo, además de asegurar que el resultado a obtener es el que el usuario quiere.
Objetivos:
- Introducción al Cambio Organizacional y la Innovación.
- Diseño Centrado en el Ser Humano (HCD).
- Metodologías Agile para el Cambio Organizacional.
- Mapeo de Alineación de Equipos (Team Alignment Map).
- Integración y Aplicación Práctica.
Módulo 10.- Los Casos de Uso
El objetivo del módulo es enseñar al estudiante a llevar a la práctica todo lo aprendido en el resto de los módulos del máster, a través de casos reales de aplicación de datos y analítica en las empresas. Para ello, se le mostrará cómo identificar y diseñar casos de usos que tengan un impacto real en las organizaciones.
Objetivos:
- Introducción a los casos de uso.
- Indicadores clave de gestión.
- Diseño de casos de uso.
- Ejemplos de casos de uso.
Módulo 11.- Digital Transformation
El objetivo de este módulo es que el alumno conozca los nuevos modelos de negocio y ecosistemas digitales y, que comprenda las tecnologías disruptivas como base de la digitalización.
Objetivos:
- La disrupción digital. ¿por qué ahora?
- Nuevos modelos de negocio y ecosistemas digitales.
- La digitalización. ¿En qué consiste?
- ¿Omnicanalidad u omniconsumidor?
- Tecnologías base de la digitalización: Internet de las Cosas, Blockchain, RPA, Inteligencia Artificial.
- Digitalización sectorial: Sanidad. Industria. Retail.
- Caso práctico: Propuesta de valor en compañía Data Driven.
Módulo 12.- Customer Analytics
El objetivo de este módulo es conocer las principales herramientas para realizar análisis del comportamiento del cliente y análisis de datos de marketing y analítica web: recopilar información, análisis, reporte y optimización, haciendo especial hincapié en las herramientas Google Analytics y Tag Manager.
Objetivos:
- Estrategia de datos de cliente: métodos más destacados para obtener información relevante de los clientes.
- Principales métricas e indicadores de Cliente: definición, construcción y
- Segmentación de clientes y modelos de propensión.
- Introducción al geomárketing: análisis geoespacial de los clientes.
- Research cuantitativo y cualitativo de clientes.
- Customer Lifetime Value: maximización del valor del cliente mediante la activación del dato.
- Google Analytics 4.
- Google tag manager.
- Looker Studio.
Módulo 13.- Personal & Digital Skills
En este módulo el alumno descubrirá las competencias clave asociadas al liderazgo digital y aprenderá a desarrollar su rol como promotor de la disrupción dentro de la empresa. Conocerá, por ejemplo, cómo impulsar la colaboración y el compromiso y cómo desarrollar el talento en sus equipos. También, descubrirá qué comportamientos guían hoy las nuevas formas de trabajo y los nuevos modelos de organización.
En concreto, trabajará estos aspectos ligados a los nuevos liderazgos del siglo XXI:
- Inteligencia organizacional.
- Liderazgo facilitador y distribuido.
- Escucha, empatía y foco en la persona.
- Participación y colaboración en equipo.
- Innovación y emprendimiento en red.
- Comunicación pública e interpersonal.
Talleres
El programa incluye talleres exclusivos, para que estés preparado con las últimas tendencias y herramientas del mercado:
- Taller Python: El objetivo de este taller es conocer los fundamentos del lenguaje Python, realizar la instalación de la herramienta y familiarizarse con el entorno de trabajo. Aprenderán a utilizar Python como herramienta de análisis de datos para el Business Intelligence.
-
Taller SQL: El objetivo de este taller es dotar a los estudiantes de la capacidad para entender cómo hacer consultas a una base de datos, confeccionar las que requiera para resolver problemas de negocio y analizar casos de uso habituales.
-
Power BI: El objetivo de este taller es realizar modelos semánticos, basados en datos de origen, y logrando completar el end-to-end desde la extracción del dato base, hasta su transformación y carga en Power BI, para posteriormente crear dashboards de visualización completos.
Certificaciones
Los alumnos del máster tienen la posibilidad de prepararse para las certificaciones PSM®, aCAP® o CAP®, acreditaciones clave para los profesionales del área de operaciones y analytics.
- PSM® (Professional Scrum Master) es una certificación orientada a demostrar conocimiento de Scrum y las responsabilidades de Scrum Master.
- aCAP® (Associate Certified Analytics Professional) es una certificación orientada a aquellos profesionales dedicados al análisis de datos, sin experiencia laboral o experiencia inferior a 3 años.
- CAP® (Certified Analytics Professional) es una certificación orientada a aquellos profesionales dedicados al análisis de datos, con experiencia laboral más de 3 años.
PSM®
El objetivo de la certificación es validar los conocimientos y habilidades de los estudiantes. La certificación es reconocida y respetada mundialmente porque pone a prueba una verdadera comprensión de Scrum y como aplicarlo. Una vez que se obtiene no se necesita renovación.
aCAP® o CAP®
El objetivo de estas certificaciones es validar los conocimientos y habilidades de los estudiantes en materia de análisis de datos. Obtener una acreditación de estas características es un elemento diferenciador, que aporta valor a los profesionales, abriéndoles las puertas al mercado laboral o a la mejora de la posición laboral ocupada. Para las empresas que buscan mejorar su capacidad para transformar los datos en información y acciones rentables, CAP® y aCAP® proporcionan una distinción para identificar, reclutar y retener el mejor talento analítico.
Ambas certificaciones están avaladas por Informs, una institución integrada por 12.500 profesionales y estudiantes de este ámbito y que está comprometida con dar respuesta a las necesidades de los profesionales encargados del desarrollo, aplicación, investigación y docencia en el área de anlytics. El objetivo principal de la organización es promover las buenas prácticas y avances en operaciones, gestión empresarial y Analytics con el fin de mejorar los procesos operativos, la toma de decisiones y los beneficios.
El Máster en Business Intelligence & Data Management proporciona a los estudiantes los conocimientos y habilidades necesarios para superar satisfactoriamente el examen de aCAP® o CAP®, que les permitirán diferenciarse de la competencia y aportar valor a sus carreras profesionales.
Proyecto final de Master
Es un trabajo académico-práctico que los estudiantes realizarán, transversalmente. El objetivo de este trabajo es favorecer la aplicación práctica de los conocimientos, metodologías y herramientas vistos a lo largo de todo el máster.
Claustro
Claustro
Responsable del Departamento de Data&Analytics, en A.M.A. (Agrupación Mutual Aseguradora)
Europe IT Commercial Data & Digital Solutions Lead en PepsiCo
Group Supply Chain Analytics Manager en dsm-firmenich
Digital Supply Chain Data & Analytics Global Director en Firmenich
Aprende a impulsar los resultados de negocio con estrategias data-driven.
Socia fundadora de Monday Happy Monday, consultora de innovación Psicológica
Strategic & Business Analytics Lead en El Arte de Medir
Commercial Data Product Manager en PepsiCo.
Salidas profesionales
Al finalizar el Máster de Business Intelligence presencial tanto en Barcelona como en Madrid, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:
Perfil del estudiante
El perfil de los alumnos del máster en Business Intelligence de Inesdi en anteriores convocatorias es:
Salidas profesionales
Al finalizar el Máster de Business Intelligence presencial tanto en Barcelona como en Madrid, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:
Perfil del estudiante
Inesdi da respuesta al escenario económico y empresarial actual.
Salidas profesionales
Al finalizar el Máster de Business Intelligence presencial tanto en Barcelona como en Madrid, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:
Proceso de admisión
Nuestro proceso de admisión tiene como objetivo fundamental asegurar la idoneidad y desarrollo de los candidatos, para que todos nuestros alumnos puedan vivir una experiencia digital que responda a sus necesidades actuales y futuras.
