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CONACYT

Diplomado Inteligencia Competitiva e Inteligencia de Negocios

Objetivo y descripción:

Adquirir conocimientos fundamentados en el estado actual de la inteligencia de negocios (Business Intelligence) de la industria, con relación a temas de competitividad económica, inteligencia industrial e inteligencia competitiva en general, desde el punto de vista de la ciencia de datos. La matematización de la teoría informática y de las bases de datos ayudarán al participante a proveer valores agregados (consultoría de autoservicio) en la exploración de esta naciente y pujante especialización (State of the Art).

El participante también adquirirá habilidades de tipo práctico, esenciales para la gestión y explotación de fuentes de información y modelos de datos (State of the Practice). Adicionalmente conocerá el estado actual de las herramientas-punta para implementación del descubrimiento del ciclo competidor. Finalmente, construirá un prototipo práctico de su elección y generará los artefactos más comunes del ciclo competitivo aprovechando la técnica de narrativa de datos.


Duración : 120 horas, dividido en 40 sesiones, los días martes de 18:00 a 20:00 h y los sábados de 9:00 a 13:00 h.

Público objetivo: Gerentes, directivos, consultores vinculados al ámbito de la Inteligencia de Negocios, Big Data y el Internet de las Cosas.

Requisitos de inscripción:  Enviar correo electrónico a la cuenta  educacion.continua@infotec.mx manifestando su interés por cursar el taller. Favor de incluir nombre completo, dirección de correo electrónico y teléfono de contacto.

Traer equipo de cómputo propio con software de hoja de cálculo y con QLIKVIEW Personal Edition (software gratuito en portal del proveedor)

Temario

Módulo 1: Fundamentos de Inteligencia de Negocios y Competitividad

El objetivo es discutir los fundamentos de la inteligencia de negocios en la industria, con énfasis en lo ético, lo técnico, lo jurídico y lo administrativo sobre el descubrimiento del ciclo del competidor. Es necesario separar la ficción de la realidad para diferenciar entre el robo de información, el espionaje industrial y la teoría de la competitividad basada en datos, todo desde el punto de vista del procesamiento de información. Se deben sentar las bases de la medición en la inteligencia competitiva mediante indicadores clave, junto con un marco de trabajo estratégico para el procesamiento de información.

Módulo 2: Utilización de Datos Abiertos y Fuentes de Información Útiles

El objetivo es comprender la importancia de las fuentes y modelos de datos como condición del éxito o fracaso del “quid” del descubrimiento del ciclo del competidor, mediante la explotación de información de modo holístico (cuando sea posible). También debemos revisar la información disponible para la medición centrada en datos abiertos, en general sin alcances legales “perniciosos” para el analista de competitividad. Se debe adquirir un bagaje de gestión de gobernanza de datos para un mejor procesamiento de la información.

Módulo 3: Diseño de Modelos Vigentes de Explotación de Datos

El objetivo es garantizar la utilidad de las fuentes de información (Actionable Data Sources), mediante modelización de la estructura lógica de los datos como antesala del procesamiento. Lo anterior a fin de explicar los modelos de datos de inteligencia competitiva, según su propósito: por proceso de negocio y/o por tipo de industria. Lo anterior, para finalmente revisar el impacto de la innovación tecnológica reciente (State of the Art) de los sistemas “orientados a modelos (de datos) con aprendizaje automático (Machine Learning)” en oposición a los sistemas tradicionales “orientados a datos”.

Módulo 4. Técnicas Matemático-Computacionales de Procesamiento de Datos

El objetivo es conocer las herramientas y técnicas para explotación de la información que faciliten el tratamiento de los datos bajo consideraciones de la calidad de información. Lo anterior, a fin de identificar los tipos de fuentes de almacenamiento más importantes reinantes en el mercado (State of the Market): bases de datos relacionales, almacenes de datos (Data Warehouse y Datamarts) y ecosistemas de hojas de cálculo (Spreadmarts). Lo anterior para coadyuvar a la elección correcta de herramientas y técnicas basada en criterios estratégicos (modelos de autoservicio vs. modelos de gestión de TI).

Módulo 5. Retos de Construcción de un Sistema Prototipo

El objetivo es adquirir las generalidades prácticas sobre la implementación de soluciones “llave en mano” (Turnkey) apoyado en temas de servicios administrados de tecnología. Se debe cumplir los aspectos de visualización, mediante la utilización canónica de principios de ciencia narrativa (Storytelling). Finalmente se debe implementar el sistema-prototipo (State of the Practice) con las herramientas correctas y las consideraciones aprendidas: “listo para usarse”, con calidad de información, con indicadores matemáticamente formales de la inteligencia competitiva y artefactos de narrativa de datos.

Sobre el instructor:

Jorge Matadamas Martínez es doctor en Lingüística Computacional por Brunel University of London (Inglaterra), especialista en Inteligencia Artificial dentro del campo NLP (Natural Language Processing), en la disciplina de WSD (Word Sense Disambiguation).  En la actualidad, se desempeña como director de datos corporativos en Do Consulting Group. Ha sido responsable de la implementación de marcos de gestión y gobernanza de la información para la creación de valor económico. El acento es en el diseño de explotación estratégica de los datos y su implementación con oportunidad comercial para los nichos de Inteligencia de Negocios (BI o Business Intelligence), Macrodato (Big data) e Internet de las cosas (IoT o internet of Things). Lo anterior con ayuda de la “Internet como Base de Datos“ (IaaD o Internet as a Database) y de ecosistemas de hojas de cálculo (Spreadmarts) vía Servicios Analíticos Administrados (AaaS o Analytics as a Service). El doctor Matadamas, también es experto en gestión de soluciones analíticas/datos en la nube (cloud-based), en instalaciones propias (on-premises) e incluso en ambientes híbridos.

Material:  Los materiales y contenidos del seminario estarán disponibles para los participantes en el aula virtual.

- Se otorga reconocimiento de participación emitido por INFOTEC.

Condiciones comerciales

El costo del diplomado es de $30,000.00 (Treinta mil pesos 00/100 MN), dividido en 9 quincenas, más $2,500.00 (Dos mil quinientos pesos 00/100 MN) de inscripción . Incluye IVA. A continuación el calendario de pagos:


El diplomado solo se impartirá si hay un mínimo de 16 alumnos inscritos

Formas de pago:

El pago se puede realizar vía transferencia bancaria o pago en ventanilla (en sucursal).

Los datos para el depósito son:

Banco: BBVA Bancomer, S.A.
Beneficiario: INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
Número de cuenta: 0198301212
CLABE: 012180001983012129

Favor de poner como referencia de pago los apellidos del alumno. Una vez realizado el depósito, favor de enviar comprobante de pago a los correos graciela.cortes@infotec.mx y educacion.continua@infotec.mx . Si se requiere factura, enviar datos de facturación a los mismos correos.


Contacto:
Gerencia de Capital Humano
Servicios de Educación Continua
INFOTEC Centro de Investigación e Innovación en Tecnologías de la Información y Comunicación
tel. 55-56242800 ext. 3048.
educacion.continua@infotec.mx
Av. San Fernando 37, Col. Toriello Guerra, Tlalpan, CP 14050, Ciudad de México.