Diplomado en Inteligencia de negocios

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1 Fecha inicio: 03 de Mayo Fechas: Del 03 de Mayo al 20 de Octubre de 2016 Modalidad: Presencial Tipo: Diploma Valor: $ Horario Martes y jueves de 18:20 hasta las 21:35 hrs. Duración 144 horas cronológicas. Lugar de realización Otro Facultad Escuela de Ingeniería Contacto Andrea Silva Llewellyn programas2016@ing.puc.cl Consulta pagos & matrículas Paulina Becerra Salinas pbecerraa@uc.cl 56-2 / Diplomado en Inteligencia de negocios Hoy en día, las organizaciones manejan un flujo de información el cual era inimaginable apenas unos años atrás. Gracias a que nuestro mundo es ahora mucho más instrumentado, la capacidad de recolectar datos es impresionante. *Horas pedagógicas: 192. Descripción La Inteligencia de Negocios está cobrando cada vez más importancia a la hora de tomar decisiones dentro de una organización, debido al marco de herramientas y metodologías que entrega para el manejo de información estratégica, permitiendo que una organización agilice sus decisiones, entregando una visión más clara del comportamiento de los clientes y de la competencia. El Diplomado se centrará en entregar conocimientos teóricos y prácticos sobre: infraestructura básica necesaria para poder crear un proyecto; planificación estratégica; minería de datos; gestión de proyectos; gobernancia de proyectos; y tendencias actuales, siempre desde el punto de vista de Inteligencia de Negocios. Dirigido a El Diplomado está orientado principalmente a profesionales como Ingenieros Civiles Industriales, Ingenieros Comerciales, Civiles Informáticos, Civiles Electrónicos, Civiles Eléctricos, Licenciados en Computación, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos o habilidades en la materia. Prerrequisitos - Licenciatura en Ciencias de la Ingeniería, Título de Ingeniería Civil o Título de Ingeniería Comercial. - Otro Grado Académico o título Profesional Universitario en una disciplina afín a la Ingeniería. - Experiencia laboral de 2 años en al área o áreas afines. Objetivos El Diplomado en Inteligencia de Negocios permitirá obtener una formación integral basada en las necesidades observadas en el mercado, permitiendo que los egresados cuenten con los conocimientos teóricos y prácticos, desarrollándose de la mejor forma posible en la gestión de proyectos de Inteligencia de Negocios que permitan la administración de información estratégica para la toma de decisiones en sus organizaciones. Entregar a los alumnos una visión general de Inteligencia de Negocios. Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de Inteligencia de Negocios. Exponer el desarrollo histórico que ha ocurrido en Inteligencia de Negocios. Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Inteligencia de Negocios. Aprender las mejores prácticas en diseño y explotación de bases de datos analíticas tanto relacionales como multidimensionales. : Curso: Fundamentos de Inteligenica de Negocios. Objetivos específicos: Pag. 1 de 6 /

2 Entregar a los alumnos una visión general de Inteligencia de Negocios. Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de Inteligencia de Negocios. Exponer el desarrollo histórico que ha ocurrido en Inteligencia de Negocios. Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de Inteligencia de Negocios. Aprender las mejores prácticas en diseño y explotación de bases de datos analíticas tanto relacionales como multidimensionales. Unidad I: Fundamentos Básicos de Inteligencia de Negocios - Definición de Inteligencia de Negocios. - Conceptos básicos de Inteligencia de Negocios. - Problemáticas organizacionales de acceso y manejo de información, y su uso para la toma de decisiones. - Complementariedad con sistemas de información transaccionales. - Principales sistemas de Inteligencia de Negocios. - Evolución de sistema de Inteligencia de Negocios. Unidad II: Infraestructura de Inteligencia de Negocios - Introducción al Almacenamiento de Datos (Data Warehousing). - Modelos de Almacenamiento de Datos (Data Warehousing). - Proyectos de Almacenamiento de Datos (Data Warehousing). - Diseño Físico de Almacenamiento de Datos (Data Warehousing). - Integración de datos para Almacenamiento de Datos (Data Warehousing). - Diseño de Bases de Datos Multidimensionales. Evaluaciones: - Control teórico parcial unidad I 20% - Control teórico final unidad I 30% - 2 Controles teóricos unidad II 25% - 1 Laboratorio práctico unidad II 10% - Control teórico final unidad II 15% Curso: Análisis de Negocios Avanzado (Advanced Analytics) Objetivo específicos: Proporcionar al alumno elementos que le permitan entender las principales teorías y prácticas de la emergente área de Minería de Datos Capacitar al alumno para desarrollar soluciones a problemas reales de Inteligencia de Negocios que involucren la necesidad de técnicas de Minería de Datos Capacitar al alumno para implementar soluciones usando herramientas de software de Minería de Datos aplicándolas en datos reales. Conocer los fundamentos tras el concepto de Análisis de Negocios. Reconocer las mejores prácticas para la correcta aplicación de metodologías y herramientas enfocadas al análisis de datos mediante el entendimiento de una problemática. Comprender la manera de generar modelos analíticos que permitan apoyar distintas estrategias de negocio Unidad I: Minería de Datos Introducción: El concepto, el proceso y los problemas en que es relevante. - Análisis de la canasta de mercado y Reglas de asociación - Clasificación: Árboles de Decisión, K-vecinos cercanos. - Clustering: K-Means, Mean-Shift y Clustering aglomerativo. - Selección de modelos Unidad II: Análisis de Negocios (Business Analytics) - Origen y Evolución del concepto de Análisis de Negocios. - Estadística para Análisis de Negocios. - Metodologías para Análisis de Datos. - Modelamiento y Análisis Descriptivo. - Modelamiento y Análisis Predictivo. - Gestión de un Proyecto de Análisis de Negocios. Evaluaciones: Pag. 2 de 6 /

3 - 2 Controles teórico parcial unidad I 20% - 2 Laboratorios prácticos unidad I 20% - ontroles teóricos unidad I 10% - 2 Controles teóricos unidad II 25% - 1 Laboratorios prácticos unidad II 10% - Control teórico final unidad II 15% Curso: Inteligencia de Negocios Aplicada a Gestión Estratégica Objetivos Específicos: Entregar a los alumnos visión de la utilidad de las aplicaciones de EPM. Transmitir a los alumnos la importancia del uso de estas aplicaciones en las más importantes compañías locales y globales, analizando el impacto real que generan una vez implementadas. Conocer usos prácticos de estas herramientas y compartir transformaciones culturales positivas que han generado en empresas de primer nivel. Entregar a los alumnos información de los actuales modelos de Gobernancia en Inteligencia de Negocios y la tendencia futura de éstos. Compartir experiencias prácticas de compañías locales o multinacionales que estén empleando o planeen implementar modelos de Gobernancia en Inteligencia de Negocios en sus organizaciones. Converger en la definición de los roles de las áreas y los ejecutivos relacionados con la correcta implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios transversales o particulares dentro de la empresa. Unidad I: Aplicaciones de Inteligencia de Negocios a Gestión Estratégica - Definición e importancia del concepto de Gestión de Desempeño Empresarial (Enterprise Performance Management o EPM) y su relación con la Planificación y Gestión Estratégica en las compañías. - Evolución del mercado EPM y principales diferencias con la oferta de Inteligencia de Negocios. - Gestión Estratégica (Strategy Management) e incorporación de Cuadro de Mando Integral (Balanced Scorecard) en aplicaciones de gestión estratégica con tecnologías especializadas. - Planificación Estratégica y Presupuesto (Strategic Planning & Budgeting), incorporando uso de aplicaciones especializadas para los procesos de planificación financiera de largo plazo y presupuesto operacional corporativo. - Gestión de Rentabilidad y Costos (Profitability & Cost Management), revisando teoría y aplicaciones de modelos de costeo y rentabilidad de negocios, segmentos, productos y clientes en las empresas. - Consolidación Financiera y Proceso de Cierre (Financial Consolidation & Closing Process), con las implicancias de un cierre financiero ágil y acorde a las normas de ajustes inter-compañías y regulatorios en los resultados de un grupo empresarial. Unidad II: Gobernancia en Inteligencia de Negocios - Definición e importancia del concepto de Gobernancia en Inteligencia de Negocios y las opciones que actualmente se utilizan en el mercado. - Centro de Competencia para Inteligencia de Negocios (Business Intelligence Competency Center o BICC) y otros modelos de centros de competencia para soluciones de gestión corporativa y tecnologías de Inteligencia de Negocios. - Oficina para la Gestión Estratégica (Office of Strategy Management u OSM) y la administración de soluciones de Inteligencia de Negocios en función a la planificación y gestión estratégica dentro de las compañías. - Estudios de casos prácticos relativos a la implementación de modelos de Gobernancia en Inteligencia de Negocios localmente y en el mundo. - Tendencias en los roles de los ejecutivos y la formación de profesionales en el ámbito de Inteligencia de Negocios y su impacto en las organizaciones. Evaluaciones: - 2 Controles teórico parcial unidad I 35% - 1 Taller práctico unidad I 15% - Controles teóricos unidad II 50% Curso: Gestión de Proyectos y Tendencias en Inteligencia de Negocios Objetivos específicos: Entregar a los alumnos experiencia y conocimiento respecto al desarrollo de proyectos de Inteligencia de Negocios. Conversar y discutir sobre los aspectos únicos de los proyectos de Inteligencia de Negocios y su Pag. 3 de 6 /

4 impacto en el éxito y fracaso de un proyecto. Exponer al alumno a casos reales de estudio con un enfoque participativo. Entregar a los alumnos conocimiento respecto a las últimas tendencias y avances en Inteligencia de Negocios. Exponer respecto a la relación entre estas tendencias y los conocimientos básicos obtenidos en los demás cursos del diplomado. Unidad I: Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocios - Principios del PMBoK para el desarrollo de proyectos. - Estudio de casos de proyectos de Inteligencia de Negocios. Unidad II: Tendencias en Inteligencia de Negocios - Gobernancia y Calidad de datos (Data Governance & Data Quality). - Gestión de datos maestros (Master Data Management). - Grandes Volúmenes de datos (Big Data). - Inteligencia de Negocios Operacional (Operational Business Intelligence). - Tendencias en integración de datos (Data Integration Trends). - Tendencias en Arquitectura de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence Architecture Trends). - Visualización y Exploración de datos (Data Visualization & Exploration). Evaluación: - 1 Control teórico parcial unidad I 10% - Evaluaciones casos de estudio unidad I 40% - 2 Controles teóricos unidad II 30% - 1 Control final unidad II 20% Equipo docente JEFE DE PROGRAMA - Jaime Navón Cohen PhD. Profesor asociado y Director del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile; Ingeniero Civil Electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile; Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology; Doctor of Philosophy, University of North Carolina at Chapel Hill. EQUIPO DOCENTE - Karim Pichara Baksai PhD. Ingeniero Civil de Industrias UC con Mención en Computación, Magíster en Ciencias de la Ingeniería UC, Doctor en Ciencias de la Ingeniería UC, Profesor Asistente Departamento de Ciencia de la Computación - Escuela de Ingeniería UC. - Jaime Caiceo Duque MSc. Director Ejecutivo Metric Arts; Ingeniero Civil de Industrias, Pontificia Universidad Católica de Chile; Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile; Profesor de Diplomados de Gestión del Conocimiento- Gestión Estratégica con TI para Profesionales- Business Intelligence, Facultad de Economía y Negocios, Universidad de Chile; Profesor de Gestión de Marketing- Arquitectura de Sistemas de Información-Sistemas de Información en la Pontificia Universidad Católica de Chile. - Cristián Rodríguez Arenas Gerente de Consultoría en Kr Consulting, empresa consultora fundada el año 2006 y especializada en el área de Inteligencia de Negocios. Ingeniero Civil de Industrias UC con Mención en Tecnologías de la Información, Profesor Instructor Adjunto Departamento de Ciencia de la Computación - Escuela de Ingeniería UC. - Luis Kreither Olivares Director Ejecutivo Kr Consulting, empresa consultora fundada el año 2006 y especializada en el área de Inteligencia de Negocios. Ingeniero Civil de Industrias UC con Mención en Mecánica, Profesor Asistente Adjunto Departamento de Ciencia de la Computación - Escuela de Ingeniería UC - Patricio Cofré Torres MSc. CEO at MetricArts, empresa consultora fundada el año 2007 y especializada en las áreas de Pag. 4 de 6 /

5 Inteligencia de Negocios y Análisis de Negocios. Ingeniero Civil de industrias UC con con Mención en Tecnologías de la Información, Profesor Instructor Adjunto Departamento de Ciencia de la Computación - Escuela de Ingeniería UC, y Master of Engineering Management, Northwestern University. Metodología - Cátedras con clases expositivas. - Sesiones de discusión en que el profesor actuará como moderador de los debates que se puedan generar. - Laboratorios para utilizar las herramientas expuestas durante las clases. - Sesiones de análisis grupal, entre 3 y 4 alumnos por grupo, de las actividades realizadas durante el desarrollo de los laboratorios. - Revisión y discusión de lecturas. - Seminario de análisis y discusión de casos de aplicaciones reales. Evaluación Requisitos de aprobación - Un mínimo de asistencia de 85% a todo evento. - Requisito académico: Se cumple aprobando todos los cursos con nota mínima 4,0. El alumno sólo podrá reprobar un curso, y en este caso la aprobación total del Diplomado queda sujeta a que el promedio de todos los cursos sea igual o superior a 5,0. Con dos cursos reprobados (bajo nota 4,0), el alumno reprueba automáticamente todo el Diplomado. Bibliografía - ALEX BERSON, LARRY DUBOV, Master Data Management and Data Governance, 2e, McGraw- Hill BILL FRANKS, Taming the Big Data Tidal Wave: Finding Opportunities in Huge Data Streams with Advanced Analytics, Wiley and SAS Business Series, DANETTE MCGILVRAY, Executing Data Quality Projects: Ten Steps to Quality Data and Trusted Information, Elsevier, DAVID TANIAR, Progressive Methods in Data Warehousing and Business Intelligence: Concepts and Competitive Analytics, Idea Group Inc, ELIZABETH VITT, MICHAEL LUCKEVICH, STACIA MISNER, Business Intelligence, Microsoft Press, 1st edition, ERIK THOMSEN, OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems, Wiley, 2nd edition, Proceso de Admisión Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación ubicada al lado derecho de esta página web. Un correo de confirmación solicitará enviar los siguientes documentos a la coordinación: Currículum Vitae actualizado Copia simple de título o licenciatura. Fotocopia Carnet de Identidad. - Las postulaciones son hasta una semana antes del inicio del Diplomado/Curso o hasta completar las vacantes. - No se aceptarán postulaciones incompletas. - El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar el valor para estar matriculado. * El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del diplomado/curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 15 días hábiles. A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel. Pag. 5 de 6 /

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