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Máster de Formación Permanente

Máster en Business Intelligence y Data Management Barcelona

Aprende a impulsar los resultados de negocio con estrategias data-driven.

top6

Fecha de inicio
Convocatoria Abierta
Precio
10.600 €
Metodología
Presencial Barcelona
Duración
10 meses (60 ECTS)
Partner académico

Objetivos

El objetivo general del Máster 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
Técnicas de análisis
Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence y Business Analytics.
Gestión de los datos
Gestión de los datos
Gobernar, preparar y gestionar datos.
Valor de los datos
Valor de los datos
Conocer las tecnologías, arquitecturas y fundamentos que nos permitan extraer valor a los datos.
Toma de decisiones
Toma de decisiones
Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia.
Pirámide de información
Pirámide de información
Estructurar la pirámide de información: del cuadro de mando integral al reporting operativo.
Conceptos Data Science
Conceptos Data Science
Entender los conceptos fundamentales del Data Science, Machine Learning y la Inteligencia.

Técnicas de análisis

Conocer métodos y técnicas de Business Intelligence y Business Analytics.

Gestión de los datos

Gobernar, preparar y gestionar datos.

Valor de los datos

Conocer las tecnologías, arquitecturas y fundamentos que nos permitan extraer valor a los datos.

Toma de decisiones

Aprender a generar y utilizar los datos en la toma de decisiones y la definición de la mejor estrategia.

Pirámide de información

Estructurar la pirámide de información: del cuadro de mando integral al reporting operativo.

Conceptos Data Science

Entender los conceptos fundamentales del Data Science, Machine Learning y la Inteligencia.

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

38%
De nuestros Alumni ascienden al finalizar el Máster.
53%
De alumnos en posiciones directivas.
94%
De nuestros Alumni encuentran trabajo relacionado con Data Analytics.

Nuestros alumnos trabajan en

Razones por las que estudiar Máster 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.
sin compromiso del Máster en Business Intelligence y Data Management Barcelona
campus Barcelona

Campus Barcelona y Madrid

Nuestros campus situados en Barcelona y Madrid, incluyen aulas equipadas con tecnología de última generación y multitud de espacios de trabajo diáfanos; todo ello en un entorno donde la formación y el aprendizaje son los protagonistas.

El campus de Barcelona está situado en la Avenida de la Gran Vía de l’Hospitalet, en Hospitalet de Llobregat, ubicado a pocos minutos del centro de Barcelona, lo que lo hace accesible desde cualquier punto de la ciudad.

El campus de Madrid, se encuentra en la calle Arapiles 14.

Ambos campus, compartidos con Planeta Formación y Universidades, ofrecen al alumnado la posibilidad de desarrollar relaciones personales y profesionales y establecer redes de networking desde los primeros momentos de su formación.

CONOCER EL CAMPUS

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:

as         ga4         looj          sd          gh          azure

 

Además obtendrás una membresía exclusiva con Amazon Academy

  Amazon academy

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.

    Python

 

  •  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.
    MySQL
     

  • 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.

    power

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.

Logo PSM


 

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 identificarreclutar 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.

CAP y aCAP

Proyecto final de Master

10 ECTS

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

Alberto Velasco

Director del Máster en Madrid

Responsable del Departamento de Data&Analytics, en A.M.A. (Agrupación Mutual Aseguradora)

Ignasi Villaseca Boj

Co-Director del Máster en Barcelona

Europe IT Commercial Data & Digital Solutions Lead en PepsiCo

Alex Gutiérrez Galopa

Co-Director del Máster en Barcelona

Manager en SDG Group

Santiago San Antonio Álvarez

Profesor del Máster

Chief Data Officer en Aegon Seguros

Javier Monjas

Profesor del Máster

Analytical lead en Aggity

Layla Scheli

Profesora del Máster

Jefatura Área Secretaría Técnica en IOSPER

Juan Luis Bermúdez

Profesor del Máster

Cloud Security Architect en Telefónica

Aldo Munaretto

Profesor del Máster

Data Scientist & DevOps Specialist en Finect

Laura Martínez Cantón

Profesora del Máster

Executive Manager en SDG Group

Guillem Quer Romeo

Profesor del Máster

Advanced Analytics Manager en SDG Group

Walter Olaizola

Profesor del Máster

Data Service Manager en Volkswagen Group España

Joan Padreny Cabeza

Profesor del Máster

Director de Data & Analytics en Firmenich

Diego Gaspar

Profesor del Máster

Diseñador de experiencia digital, Team Coach, Lecturer & Co-Founder de Inn Remote

Maite Moreno

Profesora del Máster

Founder Monday Happy Monday

Lorien Castillo

Profesor del Máster

Global Head of Customer Analytics en MANGO

Pilar Yépez

Profesora del Máster

Founder La Digitalista

Carolina Guijarro

Profesora del Máster

Socia fundadora Tribvm

Javier Lorente

Profesor del Programa

Business Development Director for Spain - IoT & Big Data en Telefónica Tech

Francisco Gallego

Profesor del Máster

Strategic & Business Analytics Lead en El Arte de Medir

Adrià Recort I Fernandez

Profesor del Máster

Data Analyst en Revolut

David Sánchez González

Profesor del Máster

Key Account Manager en Storykit

Pier Paolo Rossi

Profesor del Máster

Chief Data OfficerChief Data Officer en Vitala Technologies

Josué López

Profesor del Máster

Data Analyst en Sanitas

Gabriel Marín Díaz

Profesor del Máster

PhD en Análisis de Datos. Doctor Acreditado ANECA

Javier Sancho

Profesor del Máster

Director de Operaciones en Marketers Group

Carlos Fenollosa

Profesor del Máster

Fundador y CEO de Optimus Price

Salidas profesionales

Al finalizar el Máster de Business Intelligence, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de proyectos de Business Intelligence
Chief Data Officer (CDO)
Gestor de arquitecturas BI
Visual Data Scientific
Business Intelligence Specialist
Data Analyst
Business Intelligence Consultant

Perfil del estudiante

El perfil de los alumnos del máster en Business Intelligence de Inesdi en anteriores convocatorias es:

DATOS DEMOGRÁFICOS
68%
Europa
32%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
28 años
Media
5 años
Media experiencia
BACKGROUND
54%
24%
18%
Business
Tech
Investigación de Mercados
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
17%
28%
51%
4%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Salidas profesionales

Al finalizar el Máster de Business Intelligence, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de proyectos de Business Intelligence
Chief Data Officer (CDO)
Gestor de arquitecturas BI
Visual Data Scientific
Business Intelligence Specialist
Data Analyst
Business Intelligence Consultant

Perfil del estudiante

Inesdi da respuesta al escenario económico y empresarial actual.

DATOS DEMOGRÁFICOS
68%
Europa
32%
Latinoamérica
SEXO
EDAD
28 años
Media
5 años
Media experiencia
BACKGROUND
54%
24%
18%
Business
Tech
Investigación de Mercados
EXPERIENCIA
Dirección General
Técnico / Especialista
17%
28%
51%
4%
Dirección / Gerente de Dpto
Otros

Salidas profesionales

Al finalizar el Máster de Business Intelligence, los estudiantes podrán ocupar posiciones como:

Responsable de proyectos de Business Intelligence
Chief Data Officer (CDO)
Gestor de arquitecturas BI
Visual Data Scientific
Business Intelligence Specialist
Data Analyst
Business Intelligence Consultant

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.

Solicitud de admisión
Entrevista con el alumno
Documentación de admisión
Evaluación comité de admisiones
Admisión aprobada
Matriculación del alumno
CampusMadrid

Madrid

Campus Madrid

C/Arapiles, 14
28015
CampusBarcelona

Barcelona

Campus Barcelona

Av. Gran Via de l’Hospitalet, 153
L'Hospitalet de Llobregat · 08908
Desde cualquier lugar del mundo

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