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Asignaturas Transformación Digital

Definición Stack Digital

El objetivo de la asignatura será adquirir conocimientos sólidos sobre el Stack de Marketing Digital que las compañías necesitan para afrontar el reto de la transformación digital. Haremos un especial foco en las soluciones de Marketing Digital que ayudan a las organizaciones a conocer y entender a su cliente con el objetivo de proporcionar la mejor experiencia posible.

Se revisará el rol del Marketing Digital y su Stack en la empresa, principios, beneficios que aporta, objetivos que persigue, retos a la hora de implementarlos y los principales componentes y usos. Profundizaremos en los retos que las organizaciones tienen a la hora de implementar un Stack digital, y como estos retos en algunos casos son tendencias presentes y pendientes de resolver.

Temario:

  1. Introducción al Ecosistema Digital
  2. La experiencia del cliente, el nuevo viaje del cliente
  3. El rol del nuevo Marketing Digital en La Nube
  4. El Nuevo Stack Digital: Principios del Stack Digital
  5. Componentes principales:

Analítica Digital, web, mobile. Plataforma de Gestión de Datos, DMP. Gestión de Contenidos Omnicanal. Gestión de Activos. Gestión de Campañas Omnicanal. Social Media Campaign. Personalización & A/B testing. Motores de eCommerce. Customer Relationship Management (CRM). Publicidad Digital, programática y el nuevo paradigma. Marketing de Atribución. Inteligencia Artificial y Marchine Learning

  1. ¿Se requiere el mismo Stack Digital en todos los sectores? Principales diferencias
  2. Barreras de Adopción y éxito a las que se enfrentan las organizaciones.
  3. Tendencias del nuevo Stack Digital.
  4. Agentes que deben de formar parte en un proceso de decisión de un Stack Digital en la organización.
  5. ¿Qué criterios debo de tener en cuenta para llevar a cabo un proceso de selección de mi Stack Digital?.
  6. ¿Por dónde empezar?.

 

Transformación Digital

La transformación digital recoge las nuevas oportunidades de estrategia de negocios que surgen gracias a la aparición de las nuevas tecnologías. Este cambio no es sólo tecnológico sino que lleva consigo nuevas habilidades y aptitudes, tanto en lo organizacional como lo individual. Reinvención de organizaciones y personas que afectan al mercado global tradicional. La transformación digital no está enfocada a la tecnología utilizada (Big Data, cloud, Internet de las cosas, movilidad, social business…) sino en utilizarla para lograr los objetivos corporativos y la supervivencia en un entorno altamente competitivo y tecnológico.

En la actualidad, la transformación digital no es una opción, es una necesidad. Las empresas de hoy ya no pueden plantearse otro panorama ya que no existe otra manera de renovarse y competir que mediante la transformación digital. Las corporaciones españolas que se han sumergido en la digitalización registran un incremento en sus ventas del 39% y demuestran valores mayores a países como Francia, Alemania o Reino Unido según un estudio de CA Technologies.

Temario:

  1. Ecosistema Digital
    • 1.1 Digitalización y Transformación Digital
    • 1.2 Impacto en Mercado y Empresas
    • 1.3 Impacto de la Digitalización en las Personas
    • 1.4 Modelos de negocio
  2. Habilitadores
    • 2.1 Experiencia de Cliente y Producto
    • 2.2 Analítica y Big Data
    •  2.3 Tecnología e Infraestructuras
    • 2.4 Talento, Cultura y Organización
  3. Marketing Digital
    • 3.1. E-Commerce
    • 3.2. E-Care
  4. RPA

Machine Learning

En la era de los datos o Big Data, la estadística clásica y las visualizaciones tradicionales no son suficientes para obtener todo el valor de los datos, ya que el volumen y complejidad de los mismos dificulta encontrar las complejas relaciones internas entre ellos.

Machine Learning es una rama de la Inteligencia Artificial cuyo objetivo es desarrollar técnicas que permitan a los ordenadores “aprender”, permitiendo superar los límites de la intuición humana. Un Data Scientist necesita incluir estas técnicas en su caja de herramientas para afrontar los nuevos retos de la era de los datos.

En esta asignatura el alumno aprenderá fundamentos de aprendizaje automático, la metodología necesaria para abordar proyectos de este tipo y además explorará las principales técnicas de Machine Learning como Árboles de Decisión, Redes Neuronales o Clustering con ejemplos prácticos. Además se introducirá al alumno en R como lenguaje de análisis de datos, muy demandado en las empresas actualmente.

Temario:

  1. Introducción y fundamentos de Machine Learning (Conceptos básicos de aprendizaje automático, Metodología CRISP-DM, Evaluación de modelos).
  2. Introducción al lenguaje estadístico R (Preparación de los datos, Análisis básicos, Visualización).
  3. Técnicas de Aprendizaje Supervisado (Árboles de decisión y Random Forest, Redes Neuronales Artificiales, Support Vector Machines).
  4. Técnicas de Aprendizaje no Supervisado (Clustering con K-means)

Arquitectura Big Data

Introducción a los principales patrones arquitecturales de Big Data, así como sus principios y motivaciones. Descripción, uso y responsabilidades de sus componentes. Análisis de las tecnologías y herramientas más relevantes del mercado. 

Temario: 

  1. Introducción
  2. Que es BigData: Definición, Motivaciones, Historia
  3. Tipos de Datos: Clasificación y descripción, Repositorios y BBDD (SQL y NoSQL)
  4. Entornos de ejecución y procesamiento de datos: Distribuciones, Principales componentes
  5. DataLake: Repositorios, Responsabilidades, Explotación de Datos
  6. Arquitectura Lambda y Kappa
  7. Arquitectura basada en eventos: Bus de Eventos, Patrón de micro-servicios
  8. Arquitectura Ejecución Rápida: Diseño de Plataformas, Plataforma de procesamiento Streaming
  9. Modelos de despliegue. Replicación and mirroring
  10. Gobierno del Dato: Introducción, Motivaciones (y regulaciones)

Sistemas Cognitivos

La asignatura de Sistemas Cognitivos pretende acompañar al alumno en el conocimiento de las nuevas tendencias en Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) e interfaces avanzados hombre-máquina. Combina elementos teóricos con casos de uso reales y tutoriales para iniciarse en la IA.

Temario:

  1. El origen de la inteligencia artificial: Darmouth College.
  2. Renacer de la IA: Big data y Jeopardy.
  3. Aprendizaje automático.
  4. Redes neuronales avanzadas.
  5. Procesamiento del lenguaje natural.
  6. Visión artificial y realidad aumentada.
  7. Asistentes virtuales (chatbots).
  8. Aplicaciones reales de los Sistemas Cognitivos: Casos de Uso.
  9. Tendencias de futuro: implicaciones éticas de la IA , transhumanidad

Agile

La Transformación Digital ha traído una nueva forma de gestionar los datos, de engranar sistemas, de entender las necesidades de nuestros clientes y de tomar decisiones comerciales y estratégicas en las organizaciones.Ninguna de estas áreas y tecnologías asociadas aportarán una nueva forma de hacer las cosas, y en definitiva más valor a las organizaciones que las implantan, si no se acompañan de una nueva forma gestionar el trabajo, de desarrollar los productos o servicios y de entender las Organizaciones, en definitiva, de una nueva Cultura. Tenemos que aplicar métodos que nos permitan conseguir un crecimiento iterativo e incremental, un proceso de entrega constante que nos permita obtener feedback del mercado para adaptarnos a las necesidades y requerimientos más inmediatos en una retroalimentación constante.

La gran transformación de las organizaciones es cultural, de nada servirán las tecnologías y herramientas si las encajamos en los mismos procesos rígidos que se vienen utilizando en las últimas décadas. ¿Por qué unas organizaciones efectúan actualizaciones de sus productos varias veces al día, poniendo en el mercado versiones actualizadas cada vez, y otras organizaciones continúan empleando muchos meses o años en sacar un producto?. Y lo mejor de todo, teniendo las mismas o similares tecnologías implantadas. La respuesta es la Cultura de la organización.

Es complicado explicar qué es ‘Agile’ en unas pocas líneas. Podríamos decir que es un conjunto de procesos, marcos de trabajo y/o buenas prácticas, ligeros (de bajo peso en todas sus aplicaciones: gestión, planificación, construcción…), que se ajustan a unas ‘reglas’ que han sentado las bases del cambio cultural: El Manifiesto Ágil, Lean, Organizaciones Teal, etc.

Temario:

  1. Cómo y por qué hemos llegado a Agile.
  2. La Complejidad, el Empirismo y la Mejora continua.
  3. Metodología Lean y Kanban.
  4. Framework Scrum: Guía de Scrum de Ken Schwaber y Jeff Sutherland.
  5. La agilidad en las grandes empresas: modelos de escalado ágil.
  6. Planificación de proyectos Agile.
  7. Contratación Agile: cultura, metodologías y marcos de trabajo.
  8. El futuro de las estructuras organizativas: organizaciones Teal.
  9. La clave del éxito son las personas: cómo motivar, cómo implicar y responsabilizar, cómo favorecer la creatividad y cómo adquirir el conocimiento.

Legalidad Vigente e Introducción a Finanzas Corporativas

Parte Legalidad Vigente: Esta formación acercará al alumno a las novedades legislativas que han surgido a raíz de la aprobación del nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea 2016/679 que será aplicable a partir del 25 de mayo de 2018, así como al fenómeno “COMPLIANCE” que trae de cabeza a muchas organizaciones, la regulación jurídica del e-Commerce y el control de los medios tecnológicos que se pueden hacer por parte de las empresas. Se trata de una formación que será especialmente útil para profesionales que pretendan especializarse en BIG DATA, E- COMMERCE o Seguridad de la Información.

Temario:

  1. Implicaciones del nuevo Reglamento General de Protección de Datos de la Unión Europea 2016/679.
  2. Conocer los aspectos claves necesarios para la adecuación de las organizaciones al nuevo modelo normativo de protección de datos.
  3. El compliance penal en las empresas. La figura del compliance officer. La importancia de los planes de prevención penal y las líneas comunes con la protección de datos.
  4. La nueva norma UNE 19601.
  5. Determinar los documentos peligrosos que nos podemos encontrar en una empresa desde el punto de vista civil, fiscal y laboral.
  6. Control empresarial y uso de medios tecnológicos por los trabajadores.
  7. Regulación jurídica básica de las relaciones en entorno E-commerce.

Parte Introducción Finanzas Corporativas: Los conocimientos financieros son imprescindibles cuando se toman decisiones en un entorno cambiante y con un futuro incierto. Este módulo permitirá al alumno disponer de los elementos cuantitativos necesarios para calibrar el riesgo y tomar decisiones de valor para la organización. Permitirá entender, asimilar y utilizar la información proporcionados por los estados financieros, proporcionando las herramientas necesarias para su análisis. Conocer los elementos que componen un Cuadro de Mando Integral, y como implantarlo en una organización, así como los indicadores más relevantes para la monitorización de su actividad. Aprender los procesos de la gestión presupuestaria. Cómo se pasa de misión y metas a objetivos concretos con base en un presupuesto.

Temario:

  1. Que es el LRP, qué es el DB, Qué es un forecast. Qué es un Rolling forecast.
  2. Profundizando en la estructura financiera de la empresa. (Liquidez. Tesorería. Riesgo financiero. Coste de capital/ WACC. Apalancamiento financiero. Riesgo financiero. Control de liquidez. Riesgo tipo de interés. Clases de activos financieros).
  3. Determinar los elementos claves en el análisis de las inversiones. Qué es un análisis de escenarios, qué es un análisis de sensibilidad.
  4. NPV, VAN, Payback, flujo de caja descontado, TIR, TIR Corregida, IR. Business Case.
  5. Profundizar en conceptos y las herramientas de medición de desempeño empresarial que surgen de la economía digital (SAC, CAC, MRC, Churn, CAC Payback Period, Viability Threshold)

Business Intelligence

BI es el arte de transformar datos en conocimiento para la organización. Es el soporte fundamental para la toma de decisiones empresariales. Permite un análisis rápido, exacto y siempre actualizado de la realidad de la compañía

En la asignatura se recorrerá el pasado, presente y futuro del BI profundizando en todas las tipologías de proyecto que se pueden abarcar

Con un enfoque teórico-práctico, los objetivos son que el alumno tenga autonomía en la definición funcional de un modelo de BI, criterio para analizar las diferentes opciones tecnológicas y el conocimiento suficiente gestionar e implantar con éxito un modelo de BI en su organización.

Temario:

  1. ¿Qué es BI? ¿Qué no es BI?.
  2. Historia del BI. Actualidad del BI. Futuro del BI.
  3. Del Dato al Conocimiento.
  4. Tipos de información de una compañía. Para qué sirve el BI.
  5. Tipos de proyectos BI.
  6. Tipos de Arquitectura BI.
  7. Componentes de una estructura BI.
  8. Herramientas BI.
  9. Beneficios del BI. Balanced Scorecard. Cuadro de mando Operacional. Cuadro de mando Táctico. Cuadro de mando Estratégico.
  10. Casos de éxito. Errores a evitar

 

Aplicaciones de Uso y Casos de Éxito

Desde estos puntos podremos ver proyectos de transformación digital con diferentes aproximaciones tanto interna como externa. Con el uso de las nuevas tecnologías como Big Data, Machine Learning, eCommerce, API-LED, el entorno Cloud y los servicios relativos a la misma (SaaS, PaaS, IaaS, …), IoT, etc. muchas empresas están en el camino de la transformación.

En un mercado de competencias cada vez más cambiante, con una necesidad de adaptación inmediata a las nuevas tecnologías y dónde la estrategia de la nube está cambiando el concepto de las relaciones con los clientes, nos disponemos explorar por medio de casos de éxito y otras experiencias que no han salido bien, cómo diferentes compañías han solventado o se encuentran en el camino de su transformación digital.

Temario:

  1. Camino de la transformación digital.
  2. La importancia del Data Governance.
  3. Proyectando la transformación digital.
  4. La extensión de la empresa – traspasando las fronteras.
  5. Al borde del abismo. Montando el puzzle