Maestría

PIN - Programa de Inteligencia de Negocio

PGTI - Programa en Gestión de las Tecnologías de la Información

Programa para la mejora continua en los Procesos de Software – CMMI

PGSI - Gestión de la Seguridad Informática

Otros

Director: Dr. Juan M. Ale
9º Edición – del 2 de junio al 3 de Noviembre de 2008
www.austral.edu.ar/pin

La democracia de la información emergerá en empresas con pensamiento vanguardista, con la información de la inteligencia del negocio y las aplicaciones disponibles para los empleados, los consultores, los clientes, los proveedores y el público en general. La información será la clave para prosperar en un mercado competitivo. La toma de decisiones financieras basadas en información exacta y actual toma más valor que la intuición.

Análisis de datos, reportes y herramientas de búsqueda pueden ayudar a los usuarios a navegar por un inmenso mar de datos y sintetizar la información valiosa - hoy este tipo de herramientas se clasifican como Inteligencia de Negocio (Business Intelligence). Gartner Group, 1996.

Las áreas que la Inteligencia de Negocio cubre son prácticamente todas las funciones administrativas y operativas del negocio; pero no siempre fue así, hasta mediados de los 90´s las empresas medían su desempeño sólo en términos financieros (Rentabilidad, ROI, ROCE, EVA, etc.), que si bien son importantes, estaban dejando de lado el monitoreo y seguimiento de áreas sumamente importantes como la manufactura, las ventas, los recursos humanos, compras y proyectos estratégicos por mencionar algunas.

Esta visión integral del monitoreo del desempeño del negocio, permite a las organizaciones tomar decisiones, dar seguimiento y establecer planes de acción para poder alcanzar un objetivo de la empresa. Los indicadores de desempeño de la organización, o por sus siglas en inglés KPI (Key Performance Indicator) son la representación gráfica de la situación de un área específica.

Actualmente este concepto no se limita sólo al monitoreo del desempeño del negocio, sino que también incluye conceptos como los escenarios de simulación y planeación, los cuales se basan o se diseñan a partir de información actual y exacta del negocio.

OBJETIVOS DEL PROGRAMA

Brindar una visión general y sólida - con un balance entre los fundamentos y el conocimiento práctico - de los conceptos principales de la Inteligencia de Negocio (Business Intelligence) que habilite a los participantes a desarrollar proyectos o programas mediante los cuales se puedan utilizar los datos que ya posee una organización, para transformarlos en información valiosa que permita ayudar a resolver problemas de negocio y soportar la toma de decisiones de los directivos.

PARTICIPANTES

Ejecutivos involucrados en la toma de decisión: profesionales de las áreas de finanzas, producción, marketing, RRHH, tecnología informática, analistas de negocios, etc.

ORGANIZACIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOS

El programa se dicta los días lunes de 16.30 a 20.30 horas en Av. Juan de Garay 125 – Capital Federal.

Adicionalmente, los participantes deben dedicar aproximadamente cuatro horas semanales para el estudio individual del material de lectura entregado (Casos, Notas Técnicas, Trabajos Prácticos)

CUERPO ACADÉMICO

DIRECTOR DEL PROGRAMA

Juan M. Ale
Doctor en Ciencias de orientación Informática, Universidad Nacional de La Plata.
Licenciado en Ciencias de la Computación, UBA; Licenciado en Ingeniería de Sistemas; UBA. Computador Científico, UBA.
Consultor en Bases de Datos y Business Intelligence.
Director de la Maestría en Data Mining, Universidad Austral.
Profesor titular en carreras de grado y posgrado en UBA, UNLP y Universidad Austral.

CUERPO DOCENTE

Juan M. Ale Director de Programa.

Esteban Alonso Computador Científico, UBA CEO de SWAP S.A. y consultor de Servicios Profesionales de Consultoría en IT. Fue profesor en la UBA y actualmente es profesor en la Universidad Austral.

José A. Alvarez Licenciado en Psicología, UBA. Profesor adjunto en la FCEyN, UBA Consultor en Data Mining y aplicaciones de Inteligencia Artificial y Tecnologías del Lenguaje.

Alejandro Gabriel Capillo Ingeniero Industrial, ITBA Master en Dirección de Empresas, IAE. Gerente de Negocios de Solfrut. Profesor part-time, IAE y en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral.

Gustavo Denicolay Ingeniero en Computación, UROU. Licenciado en Informática, Escuela Superior Latinoamericana de Informática. Master en Dirección de Empresas, CEMA. Profesor UBA y Profesor en la Maestría en Data Mining, Facultad de Ingeniería, Universidad Austral.

Conrado Estol Bachelor of Aeronautical Engineering, New York University, EE.UU Master of Aeronautical Engineering, New York University, EE.UU. Doctor en Ciencias de la Administración, Universidad de Belgrano, Buenos Aires, Argentina. Miembro del Consejo Académico del ITBA. Profesor visitanteen el International Management Programme (IMF), École de Management de Reims, Francia. Fué socio de Price Waterhouse & Co., Argentina. Actualmente se desempeña como asesor de empresas en el área de IT.

Ricardo Luis Ferré Ingeniero en Sistemas de Información, UTN Socio de SWAP S.A. y consultor en Datawarehousing. Fue profesor en la UTN y actualmente es profesor en al Universidad Austral.

PROFESORES INVITADOS

El programa contempla la participación de profesionales expertos provenientes de IBM, MicroStratregy, SPSS y NCR-Teradata, los cuales presentan casos reales de los que formaron parte, de manera de transmitir a los alumnos una visión práctica y vivencial de las situaciones con las que se debieron enfrentar.

MATERIAL A ENTREGAR

Además del material didáctico de cada clase se entregará una versión personal de Teradata RDBMS a cada uno de los participantes.
Además se incluyen herramientas de: ejecución y desarrollo de queries, administración del DataWarehouse, carga de datos y Data Mining. Este CD se puede instalar en Windows XP Professional o Home, o Windows 2000 Professional. El requerimiento mínimo de hardware son 128 MB de memoria y 1,5 GB de espacio en disco. Este CD contiene el código verdadero de Teradata y las herramientas, la única restricción es que la capacidad máxima de almacenamiento es de 1 GB en cada máquina donde se instale.

CONTENIDO ACADÉMICO

Módulo 1. Análisis Inteligente de Datos
Análisis exploratorio y confirmatorio. Reseña histórica. Revisión de métodos exploratorios; tablas, gráficos, diagramas de tallo y hoja, box-plot, análisis de normalidad. Técnicas descriptivas multidimensionales. Análisis en componentes principales. Análisis factorial de correspondencias. Métodos de clasificación y agrupamiento. Clasificación Jerárquica. Caras de Chernov. Gráficos de estrellas. Gráficos de Rayos Sol. Gráficos de Andrews. Relación entre Análisis factorial y Clasificación. Análisis discriminante. Práctica de Implementación: SPSS.

Módulo 2. Data Warehousing
Arquitectura, procesos y componentes. Integración de datos, diversas arquitecturas. Proceso de Extracción, Transformación y carga. Implementación. Modelos multidimensionales. Esquema Estrella y snowflake. OLAP, MOLAP, ROLAP y HOLAP. Metadata. Ciclo de vida del desarrollo de un data warehouse. Procesamiento y optimización de consultas. Conceptos de calidad en data warehousing. Práctica de Implementación: MicroStrategy y Teradata.

Módulo 3. Data Mining
Etapas del proceso de data-mining. Reglas de asociación. Mining de “canasta de mercado”. Algoritmo A-Priori, y extensiones. Mining de bajo soporte y alta correlación. Reglas de asociación en niveles múltiples. Patrones secuenciales. Clasificación.. Clustering: medidas de distancia, dimensionalidad, distintos enfoques. Matching de secuencias. Modelo de episodios. Mining Temporal y espacial. Detección de fraudes. Detección de intrusos. Mining de textos. Búsquedas en la Web y Web-mining. Práctica de Implementación: Intelligent Miner.

Módulo 4. Tablero de Control
Visión estratégica de los sistemas de soporte de decisión. El control de la gestión en las organizaciones: Contenido de los sistemas de control de gestión. Del control burocrático a la delegación con control. Incorporación de nuevas dimensiones de la gestión.
Medición del desempeño: Selección de indicadores. Características de un buen indicador. Fuentes de información. Práctica de selección y determinación de indicadores: Caso John Harvard's. Tableros de control: Tipos de tableros. Caso Telefónica de Argentina. Balanced scorecards: Modelo de gestión BSC. Caso Mobil.

Módulo 5. Sistemas de Soporte de Decisión
Visión tecnológica de los sistemas de soporte de decisión. Introducción a los Sistemas de Información: DSS, EIS y para BSC. Desarrollos internos de software vs compra de un “paquete” de software y problemas típicos de una implantación: forewarned vs forearmed. Selección y análisis del software disponible en mercado para implementar Tableros de Control y BSC.

Trabajo de Aplicación
El objetivo del Trabajo de Aplicación es lograr que el profesional aplique los conocimientos adquiridos, en problemas encontrados en su puesto de trabajo, con el fin de evaluar la capacidad del profesional en detectar, evaluar y resolver situaciones de su quehacer diario empleando esta nueva visión de los negocios. El Trabajo de Aplicación se realiza en forma grupal y debe ser expuesto frente al resto de los participantes durante la última jornada del programa.

Trabajos de Aplicación realizados durante las anteriores ediciones:

• Aplicación de Data Mining al problema de Attrition en un empresa de Atención Médica.
• Proyecto Desarrollo e Implementación de Data Warehousing.
• Un Modelo de Detección de Fraudes.
• Aplicación de Técnicas de BI al problema de baja en las ventas.
• Aplicación de técnicas de BI para optimizar las operaciones en una empresa de servicios profesionales en IT.
• Aplicación de Data Mining en Marketing.
• Aplicación de Inteligencia de Negocio en el Hospital Naval.
• Inteligencia de Negocios en Entidades Financieras.
• Aplicación de Inteligencia de Negocio en Empresas de Servicios de Salud.
• Análisis de deudores para la determinación del capital mínimo inmovilizado en instituciones financieras.
• Análisis de Attrition en bancos.
• Relevamiento y análisis de indicadores para la elaboración de un Tablero de Control.
• Ranking de indicadores de un tablero de control empleando Análisis Estructural.

Adicionalmente se realizan conferencias de Business Intelligence con personalidades de reconocimiento internacional a las que los participantes del PIN son invitados a asistir gratuitamente.

• II Jornada Internacional de Business Intelligence: "Visión de Negocio. Experiencias en el área de Business Intelligence". Susan Doniz (Mayo de 2006)
• II Jornada Internacional de Business Intelligence "El Futuro del Data Warehousing". Stephen Brobst (Julio de 2005)
• I Jornada Internacional de Business Intelligence. Stephen Brobst (2004)

PERFIL DE LOS PARTICIPANTES

El perfil de los participantes a ediciones anteriores fue el siguiente:

Empresas:
Aluar, Banco Comafi, Banco Galicia, Banco Central, Banco Francés, Banco Río, Banco Societe Generale, Bank Boston, Cetelem Gestión, Consolidar Salud, Consultores Traverso & Asoc., Correo Argentino, El comercio Cia. de Seguros, Hospital Naval, HST, IBM, Internacional Health Services Arg., Janssen Cilag Farmaceútica, Klabin Argentina, Laboratorios Raffo, m2-maketimetrics, Monsanto Argentina, NCR Arg., Neoris Argentina, Provincia Salud, Hospital Francés, Repsol – YPF, Sherwin – Williams, SKF, Soluciones Tecnológicas, Solvay Indupa, Telecom, Telefónica, Tiempo Real Consultores, Universidad Austral, Wyeth.

Cargos:
Jefe Gestión Informática, Analista Inteligencia de Mercado, Analista de Sistemas, Gerente ded Administración de Ventas, Director, Gerente, Gerente de Planta, Ingeniería, Seniro Consultant, BI Product Manager, Jefe de Trabajos Prácticos, Jefe de Investigación de Mercado, Analista Sr., Jefe Departamento, Líder de Proyectos, Subgerente, Jefe de Auditoría Médica, Competitive Intelligence, Coordinadora de IT, Jefe CS Data Warehouse, Jefe de Proyectos, Gerente de Información de Negocios, Responsable de Investigación Comercial, Consultor BI, Gerente, Gerente de Producto, Jefe Depto. Personal, Jefe Proyecto Informático, Director Ejecutivo, Jefe Depto. Técnico, Subdirector Administrativo, Docente, Marketing Database Team Leader, Analista de Productos – Gestoría DW, Business Director, Jefe de Sistemas, Gerente de Sistemas, Analista ded Presupuesto, Gerente de Producto, Analista Programador Senior, Responsable de Inteligencia Artifical y Marketing, Gerente Exploración de Datos, Auditor Interno, Analista Sistemas Expertos, Gerente, Presidente, Gerente Proyectos Especiales, Exploración de Datos.

CERTIFICADO ACADÉMICO

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Austral extenderá el Certificado Académico de aprobación del “Programa de Inteligencia de Negocio” a quienes cumplan con el régimen de promoción.
El presente programa pertenece a la categoría de extensión universitaria de perfeccionamiento y no es una carrera, título o grado universitario (Nota Nº 732/2002 DNGU).

REQUISITOS DE ADMISIÓN

• Ser graduado en una carrera universitaria de 4 a más años de duración.
• Acreditar experiencia profesional.
• Poseer conocimientos generales de base de datos, algoritmos y estadística.
• Lectura de material en inglés.

RÉGIMEN DE PROMOCIÓN

• Contar con una asistencia mínima del 75%.
• Aprobar el Trabajo de Aplicación final.

ASOCIACIÓN DE GRADUADOS

Los egresados de este Programa Ejecutivo formarán parte de la Asociación de Graduados de la Universidad Austral cuya finalidad es brindarles la posibilidad de continuar con su formación profesional y humana.

Los miembros de esta asociación podrán acceder a planes de beneficios y descuentos en las diferentes Facultades de la Universidad Austral (extensible también a sus hijos) y en el IAE - Escuela de Dirección y Negocios de la Universidad Austral. Alguno de los Servicios para los Miembros son:

• Jornadas y Congresos
• Cursos de Actualización
• Newsletter
• Ciclo Económico - IAE
• Ciclo Management - IAE
• Ciclo de Familia - IAE
• Servicios de Biblioteca
• Campo de Deportes
• Descuentos en Posgrados y Programas Ejecutivos
• Descuentos en carreras de grado (para hijos de miembros

ARANCELES

• Arancel: $ 5.702.-
• Arancel con descuento por Pago Anticipado: $ 5.184.-
• Financiación: 5 cuotas mensuales de $ 1.236.-

Los precios están expresados en pesos argentinos y el Pago Anticipado corresponde si se abona 15 días antes del comienzo del programa.

Cierre de Inscripción: 23 de mayo de 2008

INFORMES E INSCRIPCIÓN

Lic. Mercedes Mihanovich
Posgrados de la Facultad de Ingeniería, Universidad Austral
Av. Juan de Garay 125, Planta Baja.
C1063ABB Buenos Aires - Argentina
(54-11) 5921-8000 int 8515 dir. 5921-8046
e-mail: Admisiones.FI@austral.edu.ar
web: http://www.austral.edu.ar/pin

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