PDE en Modelo de Negocios Digitales y Business Intelligence (Online)
Universidad de los Andes Online Institución privada
Descripción del Programa de Especialización
Este programa surge como una iniciativa para preparar a los profesionales ante los desafíos del entorno económico cambiante, donde la digitalización ha permeado todos los aspectos del comercio. Proporciona una formación teórica y práctica integral que permite a los participantes no solo adquirir conocimientos, sino también desarrollar habilidades prácticas necesarias para sobresalir en el ámbito del comercio digital.
En este sentido, la especialización se enfoca en abordar las necesidades emergentes de los profesionales que buscan liderar en el ámbito del marketing digital y los modelos de negocios digitales. Más que simplemente transmitir información teórica, este programa se centra en el desarrollo de competencias prácticas para concebir estrategias innovadoras y modelos de negocios sólidos que puedan enfrentar los desafíos contemporáneos del e-commerce.
¿Por qué elegirlo?
Al finalizar el Programa de Especialización en Modelo de Negocios Digitales y Business Intelligence, los participantes habrán alcanzado un perfil de egreso que les capacitará para sobresalir en el ámbito del marketing digital y la gestión de negocios en entornos digitales. Habrán adquirido conocimientos sólidos y herramientas prácticas que les permitirán desarrollar y gestionar estrategias de marketing digital efectivas y modelos de negocio digitales innovadores, tanto para mejorar la productividad y los resultados en sus organizaciones como para emprender de manera independiente.
Las competencias que los participantes desarrollarán incluyen:
- Desarrollo de Competencias Digitales: Implementar estrategias efectivas de marketing digital, utilizando herramientas y técnicas avanzadas de optimización para maximizar el impacto y la eficacia de las campañas digitales.
- Dominio de Modelos de Negocios Digitales: Diseñar modelos de negocio adaptados a la era digital, teniendo en cuenta aspectos clave como la gestión, la sostenibilidad y la escalabilidad, para asegurar la viabilidad y el éxito a largo plazo en el entorno digital.
- Aplicación Práctica: Aplicar técnicas de marketing digital de manera efectiva en proyectos y casos reales, utilizando un enfoque práctico y basado en la experiencia para abordar desafíos del mundo real y generar resultados tangibles.
¿A quién está dirigido?
Este programa está diseñado para profesionales, técnicos y emprendedores de cualquier área, con licenciatura, título profesional o técnico, o con al menos 2 años de experiencia laboral. Está orientado a aquellos que lideran o buscan liderar procesos de creación de nuevos negocios en entornos digitales o de transformación digital, así como a aquellos que desean mejorar su gestión y estrategia de negocios a través de la utilización efectiva de datos.
Digital Business Model
La estrategia: Aprovechar oportunidades y amenazas del entorno
- Contexto de la estrategia competitiva
- La estrategia y sus tres elementos fundamentales
- La estrategia y la efectividad operacional.
- ¿Cómo diseñar una estrategia?
- Análisis PEST.
- Análisis de las cinco fuerzas de Porter.
- Aplicación de conceptos.
- Análisis de caso (PEST y Porter).
Necesidades actuales y futuras de los consumidores
- ¿Cómo conectamos la visión empresarial con nuestros consumidores?
- Apuntar a los segmentos apropiados: Jobs to be Done
- Distinguir los problema de los consumidores: Pain Points.
- Definir la mejor estrategia y los mejores clientes para nuestros productos
- Análisis de caso.
Definiciones del modelo de negocio digital
- El modelo de negocio es fundamental para sobrevivir en la era digital.
- El proceso de captura de valor de un negocio.
- Optimizar la captura de valor usando modelos ágiles.
- Captura de valor en el entorno: Video clase.
- Aplicación de conceptos.
- Análisis de caso.
La ventaja competitiva
- El modelo de negocio digital es más que una plataforma.
- La cooperación también puede ser una ventaja competitiva.
- La plataforma es clave para la ventaja competitiva digital.
- ¿Cómo rentabilizar un negocio digital?
- Análisis de caso.
- Aplicación de conceptos.
Modelos de negocios digitales - Parte I
- ¿Cómo analizamos un modelo de negocio digital?
- Foro de socialización.
- Desde la ventaja competitiva digital hacia un modelo de negocio rentable
- Clasificación de los modelos de negocios digitales.
- Modelo de negocio 1: eCommerce.
- ¿Cómo aprovechar de mejor manera los distintos modelos de negocio digitales en el eCommerce?
- Modelo de negocio 2: Gratuito.
Modelos de negocios digitales - Parte II
- Modelo de negocio 3: Flash sales.
- Modelo de negocio 4: Comparadores online.
- Modelo de negocio 5: Peer to peer (P2P).
- Modelo de negocio 6: Suscripción.
- Modelo de negocio 7: Freemium.
Gestión y liderazgo en los modelos de negocios digitales
- ¿Cómo gestionamos nuestro modelo de negocio digital con las tecnologías actuales?
- Capacidades clave para gestionar el máximo alcance del modelo de negocio digital.
- Aplicación de conceptos del unidad 7
- El liderazgo y el cambio que requiere el modelo de negocio digital.
Business Intelligence y Data Science
Big data & Data science en la empresa
- La era de los datos.
- Foro de discusión: La huella digital
- La revolución de los datos y el Big Data.
- Variedad.
- Velocidad
- Otros conceptos importantes
- Impacto del Big Data y el Data Science en la empresa
- ¿Qué necesitamos para obtener valor a partir de los datos?
Tecnologías e infraestructuras de la información
- Conceptos principales de una infraestructura de Big Data.
- El Data lake y el ecosistema Hadoop
- Componentes tecnológicos de nuestra infraestructura.
- IaaS, PaaS, SaaS.
Flujo de trabajo de un proyecto de data science
- Metodología CRISP (CRISP – DM)
- Etapa 2: Entender/ Comprender los datos
- Etapa 3: Preparación y tratamiento de los datos.
- Etapa 4: Modelamiento y evaluación
- Etapa 5: Despliegue y paso a producción.
- El Producto Mínimo Viable (MPV)
- Foro: Datos disponibles en la empresa.
Estadística y análisis descriptivo de datos
- Entendimiento de los Datos
- Análisis exploratorio de datos.
- Etapas del análisis exploratorio de datos.
- Análisis descriptivo y estadístico de los datos.
- Relaciones entre variables
Visualización de datos
- ¿Qué es una visualización?
- Consideraciones sobre diseñar una visualización.
- Cómo hacer una visualización efectiva.
Machine learning
- ¿Qué es machine learning?
- Modelamiento estadístico: las dos culturas
- Tipos de machine learning
- Machine learning supervisado.
- Familias y evaluación de modelos
Casos de uso de proyectos de data
- Apliquemos lo aprendido
- Caso N°2: Probabilidad de no pago.
- Caso N°3: Planificación de la producción de productos frescos.
- Trabajo individual: “diseñando un caso de uso"
Requisitos postulación
- Completar ficha de inscripción
- Enviar copia de Título profesional o técnico
- Enviar copia de DNI o pasaporte
