Máster en Dirección de la Producción y Mejora de Procesos

Descripción

Plan de Estudios del Máster en Data Management e Innovación Tecnológica

1.- Data Management

• Ciclo de vida de la información
• Data Warehousing y la Arquitectura BI
• Data Governance.
• Data Migration
• Máster Data.

2.- Gestión de Nuevas Tecnologías en la Empresa

• Gestión de nuevas tecnologías vs gestión empresarial tradicional.
• El reto y la visión del Chief Data Officer (CDO)
• Tendencias tecnológicas relacionadas al Data Management
• Cobit como marco de referencia para la gestión TI
• Information Technology Infrastructure Library (ITIL)
• Cómo la gestión tecnológica favorece la innovación en la empresa.

3.- Tecnologías Big Data en el Negocio

• Porqué el Big Data
• Principales retos para la organización
• Usos del Big Data
• Perspectivas y visión de negocio para aprovechar el Big Data.

4.- Arquitectura de sistemas y tecnología para Big Data

• Sistemas distribuidos de almacenamiento y procesamiento de datos. 
• Tecnologías modernas para el manejo de Big Data 
• Arquitecturas enfocadas a la modernización del Data Warehouse
• Cloud Computing: soluciones en la nube pública para el manejo de datos
• Procesamiento por lotes y en tiempo real

5.- Business Intelligence & Business Analytics orientado al Big Data

• Business Intelligence y Business Analytics
• Su presencia y repercusión en las distintas áreas de negocio empresarial.
• La evolución de los modelos de negocio
• Claves de la BI y la BA en el entorno de Big Data

6.- Gestión de proyectos tecnológicos

• Alcance del proyecto de innovación tecnológica
• Presupuesto
• Contratos y adquisiciones
• Formación de usuarios
• Evaluación del proyecto de innovación tecnológica

7.- Gestión de la Seguridad de la Información

• Visión Estratégica de la Seguridad de los datos en la Empresa.
• Elementos de la Seguridad de la Información.
• Espionaje industrial.
• Estándares y Certificaciones.
• Fundamentos del Cyberattack
• Análisis de Riesgos TI

8.- Application Integration & Business Process Management (BPM)

• SOA
• Ciclo de vida BPM
• Reglas de negocio
• Bus de Servicios
• Orquestación de Servicios.

9.- Gestión de la Innovación

• Fundamentos de la Innovación
• Innovación como proceso
• Tipología
• El cambio organizacional
• El curso innovador de la tecnología y su repercusión en la empresa.

10.- Social CRM

• Mobile CRM
• Visión integral del Cliente
• Analíticas en Medios Sociales
• Análisis de Sentimiento
• Location Based Systems
• Indoor Positioning.

Trabajo final de Máster
El trabajo final constituye un elemento fundamental en el desarrollo del MDMIT. En su elaboración, los participantes deben tener en cuenta todos los aspectos relacionados con el desarrollo y gestión de un proyecto relacionado a las tecnologías de información, definiendo la posición estratégica de la empresa en el área y diseñando la puesta en práctica de aquellas medidas y políticas empresariales que consideren más adecuadas para alcanzar los objetivos relacionados con el área de Data Management, tanto a corto como a medio y largo plazo.
Fundamentalmente, consiste en elaborar una propuesta de carácter innovador alrededor de una solución tecnológica basada en Data Management dentro de un entorno empresarial real o de emprendimiento. Dicha propuesta debe estar enmarcada dentro de los temas y conocimientos adquiridos a lo largo del Máster.
Los alumnos recibirán la formación adecuada en los términos de las mejores prácticas de la gestión de proyectos para elaborar su trabajo final que le permitirá obtener el título del Máster. Alcance, Tiempo, Costos, Riesgos, son algunas de las áreas de conocimiento que serán vistas para realizar el Proyecto, el cual será defendido ante un tribunal de profesores al finalizar todas las asignaturas del Máster.

c.- Actividades adicionales. Webinars de Expertos y Talleres
A lo largo del curso, se realizarán una serie de webinars con expertos de tecnologías de información, tendencias Data Management y la Innovación, proveedores líderes (Gartner Magic Quadrant) de herramientas (software). En el Taller de "Data Mining", el alumno tendrá la oportunidad de tener una experiencia práctica sobre las teorías de minería de datos, de esta manera tendrá una visión más detalla del Analytics.