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Le MBA en Gestion de Business Intelligence est un programme exceptionnel qui met le professionnel au défi en orientant son attention vers la réussite dans le monde des affaires et la qualité des services et du capital humain. C'est un programme qui a été structuré de telle sorte que l'étudiant acquiert non seulement toutes les connaissances et compétences recherchées, mais présente également une expérience unique et stimulante qui le mènera au sommet de sa capacité professionnelle.

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Plan d'études

Le MBA en Gestion de Business Intelligence de TECH Université Technologique est un programme intensif qui vous prépare à relever des défis et prendre des décisions entrepreneuriales dans le domaine technologie et de systèmes de production de Données et informations sur.

Le contenu du MBA en Gestion de Business Intelligence est conçu pour promouvoir le contrôle et la prise de décision stratégique dans un environnement commercial prospère.

Au cours des 2 700 heures de formation, les étudiants analysent une multitude de cas pratiques dans le cadre d'un travail individuel et en équipe. Il s'agit donc d'une véritable immersion dans des situations professionnelles réelles.

Ainsi, ce Mastère spécialisé traite en profondeur le concept de Business Intelligence  dans une perspective disruptive, complète et actualisée, axée sur la résolution des besoins réels du monde des affaires. Il est conçu pour former des professionnels qui comprennent la Business Intelligence  avec une approche stratégique, internationale et innovante.

Un plan entièrement conçu pour l'étudiant, axé sur son perfectionnement professionnel, le préparant à atteindre l'excellence dans le domaine de la Business Intelligence. Un programme qui comprend à la fois les besoins de l'étudiant et de l'entreprise, grâce à un contenu innovant basé sur les dernières tendances, soutenu par la meilleure méthodologie éducative et un corps professoral exceptionnel.

Ce MBA est développé sur une période de 12 mois et est divisé en 15 modules:

Module 1. Business Intelligence dans l'Entreprise
Module 2. Perspective commerciale
Module 3. Transformation de l'entreprise basée sur les données
Module 4. Visualisation des données
Module 5. Programmation pour l'Analyse des Données
Module 6. Digital Marketing Analytics
Module 7. Gestion des Données
Module 8. Protection des données
Module 9. Business Intelligence et Intelligence Artificielle: stratégies et applications
Module 10. Optimisation du capital humain dans l'entreprise
Module 11. Leadership, Éthique et Responsabilité Sociale des Entreprises
Module 12. Gestion des Personnes et des Talents
Module 13. Gestion Économique et Financière
Module 14. Direction d'Entreprise et Marketing Stratégique
Module 15. Management Exécutif

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité de développer ce programme de manière totalement en ligne. Pendant les 12 mois de la formation, les étudiant pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude.

Module 1. Business Intelligence dans l'entreprise 

1.1. L'intelligence économique dans l'entreprise 

1.1.1. Le monde des données
1.1.2. Concepts pertinents
1.1.3. Caractéristiques principales
1.1.4. Solutions actuelles du marché
1.1.5. Architecture globale d'une solution BI
1.1.6. La cybersécurité dans la BI et Data Science

1.2. Nouveau concept commercial 

1.2.1. Pourquoi BI?
1.2.2. Obtenir l'information
1.2.3. BI dans les différents départements de l'entreprise
1.2.4. Les raisons d'investir dans la BI

1.3. L'entrepôt de données 

1.3.1. Définitions et objectifs: data Warehouse et Data Mart
1.3.2. Architecture
1.3.3. La modélisation dimensionnelle et ses types de schémas
1.3.4. Processus d'extraction, de transformation et de chargement (ETL)
1.3.5. Métadonnées

1.4. Big Data et capture de données

1.4.1. Capture
1.4.2. Transformation
1.4.3. Stockage

1.5. Reporting Business Intelligence (BI) 

1.5.1. Structures de la DB
1.5.2. Bases de données OLTP et OLAP
1.5.3. Exemples

1.6. Tableaux de bord ou tableaux de bord équilibrés 

1.6.1. Tableaux de bord
1.6.2. Systèmes d'aide à la décision
1.6.3. Systèmes d'information des cadres 

1.7. Apprentissage profond

1.7.1. Apprentissage profond
1.7.2.  Principes fondamentaux du Deep Learning
1.7.3. Utilités du Deep Learning

1.8. Machine learning

1.8.1. Machine learning 
1.8.2. Principes fondamentaux du Machine Learning
1.8.3. Utiles automatique Machine Learning 
1.8.4. Deep Learning vs. machine Learning 

1.9. Outils et solutions de BI

1.9.1. Choisir le meilleur outil
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy et Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI et Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Planification et gestion de projets BI 

1.10.1. Premières étapes pour définir un projet de BI
1.10.2. Solution BI pour l'entreprise
1.10.3. Prise en compte des exigences et des objectifs

Module 2. Perspective commerciale 

2.1. L'entreprise 

2.1.1. Capital, investissement et risque
2.1.2. Morphologie des organisations: taille, forme, activité et secteurs d'activité
2.1.3. Organisation et ressources
2.1.4. Le management et ses besoins

2.2. Entreprise: marché et client

2.2.1. Marché et client
2.2.2. Analyse et segmentation du marché
2.2.3. Concurrence directe et indirecte
2.2.4. Avantage concurrentiel

2.3. Stratégie commerciale

2.3.1. Stratégie commerciale
2.3.2. Analyse SWOT
2.3.3. Objectifs et délais [SMART, C/M/L/P, objectifs en cascade] 
2.3.4. Mesurer les résultats: connaître la réalité
2.3.5. Indicateurs clés

2.4. L'information comme atout

2.4.1. Information et gestion
2.4.2. Cycle de vie de l'information
2.4.3. Système opérationnel et système stratégique

2.5. Tableau de bord équilibré

2.5.1. Tableau de bord opérationnel, tactique et stratégique
2.5.2. Définition du BSC
2.5.3. Perspectives financières
2.5.4. Le point de vue du client
2.5.5. Perspective du processus interne
2.5.6. Perspective d'apprentissage et de croissance

2.6. Analyse de la productivité 

2.6.1.  Revenus, dépenses, investissements et consommation
2.6.2. Analyse et répartition des coûts
2.6.3. ROI et autres ratios pertinents

2.7. Distribution et vente

2.7.1. Pertinence du département
2.7.2. Canaux et équipes
2.7.3. Types de vente et de consommation

2.8. Autres espaces communs

2.8.1. Production et prestation de services
2.8.2. Distribution et logistique
2.8.3. Communication commerciale
2.8.4. Marketing entrant 

2.9. Gestion des données 

2.9.1. Rôles et responsabilités
2.9.2. Identification des (Stakeholders)
2.9.3. Systèmes de gestion de l’Information
2.9.4. Type de systèmes opérationnels
2.9.5. Systèmes stratégiques ou d'aide à la décision
2.9.6. Plateformes d'information: cloud Computing vs. On Premise

2.10. Explorer l'information

2.10.1. Intro SQL: Bases de données relationnelles: Concepts de base 
2.10.2. Mise en réseau et communications: réseaux publics/privés, adresse réseau/sous-réseau/routeur et DNS. Tunnel VPN et SSH 
2.10.3. Système opérationnel: modèles de données standardisés
2.10.4. Système stratégique: OLAP, modèle multidimensionnel et Dashboards graphiques
2.10.5. Analyse stratégique du dbd et composition du rapport

Module 3. Transformation de l'entreprise basée sur les données

3.1. Big Data 

3.1.1. Big data dans les affaires
3.1.2. Concept de valeur
3.1.3. Gestion de projets de valeur

3.2. Marketing digital 

3.2.1. Marketing digital
3.2.2. Avantages du Marketing digital

3.3. Planifier et conduire

3.3.1. Campagnes et types
3.3.2. Rachat et activation
3.3.3. Types de stratégie
3.3.4. Plan de Marketing numérique

3.4. Exécution du plan de Marketing

3.4.1. Customer Journey (base-campagne-campagne-redemption-improvement) et Marketing numérique
3.4.2. Intégration web des outils de Marketing numérique
3.4.3. Outils de Marketing numérique

3.5. Customer journey 

3.5.1. Cycle de vie du client
3.5.2. Association des campagnes au cycle de vie
3.5.3. Mesures de la campagne

3.6. Gestion des données pour les campagnes

3.6.1. Datawarehouse et Datalab
3.6.2. Outils de création de campagnes
3.6.3. Méthodes d'entraînement

3.7. Le GDPR dans le Marketing numérique

3.7.1. Anonymisation des données et traitement des données personnelles
3.7.2. Le concept de Robinson
3.7.3. Listes d'exclusion

3.8. Tableau de bord

3.8.1. KPIs 
3.8.2. Audience
3.8.3. Outils
3.8.4. Storytelling

3.9. Analyse et caractérisation des clients

3.9.1. Vision à 360º du client
3.9.2. Relation entre l'analyse et les actions tactiques
3.9.3. Outils d'analyse

3.10. Exemples d'entreprises appliquant les techniques de Big Data 

3.10.1. Upselling/Cross-Selling
3.10.2. Modèles de risque
3.10.3. Modèles de risque
3.10.4. Prédictions
3.10.5. Traitement des images

Module 4. La visualisation des données 

4.1. La visualisation des données 

4.1.1. La visualisation visualisation des données
4.1.2. Importance de l'analyse et de la visualisation des données
4.1.3. Évolution

4.2. Le design 

4.2.1. Utilisation de la couleur
4.2.2. Composition et typographie
4.2.3. Recommandations

4.3. Types de données

4.3.1. Qualitatif
4.3.2. Quantitatif
4.3.3. Données temporelles

4.4. Ensembles de données 

4.4.1. Fichiers
4.4.2. Bases de données
4.4.3. Opendata
4.4.4. Données en Streaming

4.5. Types de représentation courants 

4.5.1. Colonnaire
4.5.2. Bars
4.5.3. Lignes
4.5.4. De zones
4.5.5. Dispersion

4.6. Types avancés de représentation 

4.6.1. Circulaire
4.6.2. Bague
4.6.3. Bulle
4.6.4. Cartes

4.7. Application par zone 

4.7.1. Sciences politiques et sociologie
4.7.2. Science
4.7.3. Marketing
4.7.4. Santé et bien-être
4.7.5. Météorologie
4.7.6. Affaires et finances

4.8. Storytelling 

4.8.1. L'importance de la storytelling
4.8.2. Histoire de la storytelling
4.8.3. Application de la storytelling

4.9. Logiciel de visualisation 

4.9.1. Publicités
4.9.2. Gratuit
4.9.3. En ligne
4.9.4. Logiciel gratuit

4.10. L'avenir d'affichage des données 

4.10.1. Réalité virtuelle
4.10.2. Réalité augmentée
4.10.3. Intelligence artificielle

Module 5. Programmation pour l'analyse des données 

5.1. Programmation pour l'analyse des données

5.1.1. Langage pour l'analyse des données 
5.1.2. Évolution et caractéristiques des principaux outils 
5.1.3. Installation et configuration 

5.2. Types de données

5.2.1. Types de base 
5.2.2. Types complexes 
5.2.3. Autres structures

5.3. Structures et opérations 

5.3.1. Opérations sur les données
5.3.2. Structures de contrôle 
5.3.3. Opérations sur les fichiers 

5.4. Extraction et analyse de l'information 

5.4.1. Résumés statistiques 
5.4.2. Analyse univariée 
5.4.3. Analyse multivariée 

5.5. Visualisation

5.5.1. Graphes univariés 
5.5.2. Graphes multivariés
5.5.3. Autres graphiques d'intérêt

5.6. Prétraitement 

5.6.1. L'importance de la qualité des données 
5.6.2. Détection et analyse des Outliers 
5.6.3. Autres facteurs de qualité des données 

5.7. Prétraitement avancé

5.7.1. Sous-échantillonnage 
5.7.2. Rééchantillonnage 
5.7.3. Réduction de la dimensionnalité

5.8. Modélisation des données  

5.8.1. Étapes de la modélisation 
5.8.2. Partitionnement des ensembles de données 
5.8.3. Métriques pour la prédiction 

5.9. Modélisation avancée des données 

5.9.1. Modèles non supervisés
5.9.2. Modèles supervisés 
5.9.3. Bibliothèques pour la modélisation 

5.10. Outils et bonnes pratiques

5.10.1. Meilleures pratiques en matière de modélisation 
5.10.2. Les outils d'un analyste de données 
5.10.3. Conclusion et bibliothèques d'intérêt

Module 6. Analytique du Marketing numérique 

6.1. Analyse du Web

6.1.1. Analyse du Web. Utilisation
6.1.2. Histoire
6.1.3. Méthodologie applicable

6.2. Google Analytics 

6.2.1. À propos de Google Analytics
6.2.2. Métriques vs. Dimension
6.2.3. Objectifs de mesure

6.3.  Rapports 

6.3.1. Métriques classiques
6.3.2. Métriques avancées ou KPI (Key Performance Indicators)
6.3.3. Conversions

6.4. Dimensions

6.4.1. Campagne / Mot-clé (keyword)
6.4.2. Source / Média
6.4.3. Contenu

6.5. Universal Analytics vs. Google Analytics 4 

6.5.1. Différences UA vs. GA4
6.5.2. Avantages et limites
6.5.3. Utilisation des outils UA et GA4

6.6. Configuration de Google Analytics 

6.6.1. Installation et intégration
6.6.2. Structure d'Universal Analytics: comptes, propriétés et vues
6.6.3. Objectifs et entonnoirs de conversion

6.7. Rapports 

6.7.1. Analyse en temps réel
6.7.2. Analyse de l'audience
6.7.3. Analyse des acquisitions
6.7.4. Analyse comportementale
6.7.5. Analyse de conversion

6.8. Rapports avancés

6.8.1. Tableaux de bord
6.8.2. Rapports personnalisés
6.8.3. APIs

6.9. Segments 

6.9.1. Différence entre segment et filtre
6.9.2. Types de segments: prédéfinis / personnalisés
6.9.3. Remarketing

6.10. Analyse Digital  

6.10.1. Mesure
6.10.2. Mise en œuvre
6.10.3. Conclusions

Module 7. Gestion des données

7.1. Statistiques

7.1.1. Statistiques: statistiques descriptives, inférences statistiques 
7.1.2. Population, échantillon, individu 
7.1.3. Variables: définition, échelles de mesure 

7.2. Types de données statistiques 

7.2.1. Selon le type

7.2.1.1. Quantitatif: données continues et données discrètes
7.2.1.2. Qualitatif: données binomiales, données nominales et données ordinales

7.2.2. Selon sa forme: numérique, texte, logique
7.2.3. Selon leur source: primaire, secondaire

7.3. Planification de la gestion du données

7.3.1. Définition des objectifs
7.3.2. Définition des objectifs
7.3.3. Détermination des ressources disponibles
7.3.4. Structure des données

7.4. Collecte des données

7.4.1. Méthodologie de collecte
7.4.2. Outils de collecte
7.4.3. Canaux de collecte

7.5. Nettoyage des données 

7.5.1. Phases du nettoyage des données
7.5.2. Qualité des données
7.5.3. Manipulation de données (avec R)

7.6. Analyse des données, interprétation et et l'évaluation des résultats 

7.6.1. Mesures statistiques
7.6.2. Indices de ratios
7.6.3. Extraction de données

7.7. La visualisation des données 

7.7.1. Visualisation appropriée en fonction du type de données
7.7.2. Considérations pour l'utilisateur final
7.7.3. Modèles exécutifs de présentation des résultats

7.8. Entrepôt de données (Datawarehouse) 

7.8.1. Éléments dont il est composé
7.8.2. Design
7.8.3. Aspects à prendre en compte

7.9. Disponibilité des données  

7.9.1. Accès
7.9.2. Utilitaire
7.9.3. Sécurité

7.10. Application pratique 

7.10.1. Exploration des données
7.10.2. Manipulation et ajustement des motifs et des structures
7.10.3. Application des tests et de la modélisation

Module 8. Business Intelligence et Intelligence Artificielle: stratégies et applications 

8.1. Services financiers

8.1.1. Les implications de l'intelligence artificielle (IA) dans les services financiers. Opportunités et défis 
8.1.2. Cas d'utilisation 
8.1.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.1.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.2. Implications de l'intelligence artificielle dans les services de santé 

8.2.1.  Implications de l'IA dans le secteur de la santé. Opportunités et défis 
8.2.2. Cas d'utilisation

8.3. Risques liés à l'utilisation de l'IA dans les services de santé

8.3.1. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.3.2. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

8.4. Vente au détail 

8.4.1. Implications de l'IA dans le commerce de détail.. Opportunités et défis 
8.4.2. Cas d'utilisation 
8.4.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
8.4.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.5. Industrie 4.0 

8.5.1. Implications de l'IA dans l'industrie 4.0 Opportunités et défis
8.5.2. Cas d'utilisation

8.6. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA dans l'industrie 4.0 

8.6.1. Cas d'utilisation
8.6.2. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.6.3. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

8.7. Administration publique 

8.7.1. Implications de l'IA pour l'administration publique: opportunités et défis
8.7.2. Cas d'utilisation 
8.7.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
8.7.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

8.8. Éducation 

8.8.1. Implications de l'IA dans l'éducation: opportunités et défis
8.8.2. Cas d'utilisation 
8.8.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
8.8.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA

8.9. Forêts et agriculture 

8.9.1. Implications de l'IA pour la foresterie et l'agriculture. Opportunités et défis 
8.9.2. Cas d'utilisation
8.9.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA
8.9.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

8.10. Ressources humaines 

8.10.1. Implications de l'IA pour les ressources humaines. Opportunités et défis
8.10.2. Cas d'utilisation 
8.10.3. Risques potentiels liés à l'utilisation de l'IA 
8.10.4. Développements / utilisations futurs potentiels de l'IA 

Module 9. Optimisation du capital humain dans l'entreprise 

9.1. Le capital humain dans l'entreprise

9.1.1. Valeur du capital humain dans le monde technologique 
9.1.2. Compétences en matière de gestion 
9.1.3. Changement de paradigme dans les modèles de gestion

9.2. Compétences du manager 

9.2.1. Processus de gestion
9.2.2. Les fonctions de gestion
9.2.3. Gestion de la direction du groupe dans les entreprises: les relations de groupe

9.3. L communication dans l'entreprise 

9.3.1. Le processus de communication dans l'entreprise 
9.3.2. Les relations interpersonnelles dans l'entreprise 
9.3.3. Techniques de communication pour le changement 

9.3.3.1. Storytelling 
9.3.3.2. Techniques de communication assertive. Feedback, consensus

9.4. Coaching d'entreprise 

9.4.1. Coaching d'entreprise
9.4.2. La pratique du Coaching
9.4.3. Types de coaching et coaching dans les organisations

9.4.3.1. Le coaching comme style de leadership

9.5. Mentorat d'entreprise

9.5.1. Le Mentoring en entreprise 
9.5.2. Les 4 processus d'un programme de Mentoring
9.5.3. Avantages de cet outil commercial 

9.6. Médiation et résolution des conflits dans l'entreprise 

9.6.1. Conflits
9.6.2. Prévenir, traiter et résoudre les conflits
9.6.3. Stress et motivation au travail

9.7. Techniques de négociation 

9.7.1. Négociation dans le domaine de la gestion des entreprises technologiques
9.7.2. Stratégies de négociation et principaux types de négociation 

9.7.2.1. La figure du négociateur 

9.8. Gestion du changement d'activité

9.8.1. Facteurs de changement organisationnel 
9.8.2. Planification stratégique 
9.8.3. Gestion du changement organisationnel 

9.8.3.1. Pour le changement intangible: équipes, communication, culture, leadership 
9.8.3.2. Pour le changement de base ou tangible: fixation d'objectifs, mesure des performances, apprentissage, reconnaissance et récompenses 

9.9. Techniques pour améliorer les performances des équipes

9.9.1. Techniques de travail en équipe
9.9.2. La délégation dans les équipes de travail

9.10. Dynamique de groupe. Classification 

9.10.1. Le rôle de l'animateur
9.10.2. Techniques de dynamique de groupe

9.10.2.1. Braimstorming+ 
9.10.2.2. Philps 6/6
9.10.2.3. La montgolfière D

Module 10. Optimisation du capital humain dans l'entreprise

10.1. Le capital humain dans l'entreprise

10.1.1. Valeur du capital humain dans le monde technologique
10.1.2. Compétences en matière de gestion
10.1.3. Changement de paradigme dans les modèles de direction

10.2. Compétences du manager

10.2.1. Processus de gestion
10.2.2. Les fonctions de gestion
10.2.3. Gestion de la direction du groupe dans les entreprises: les relations de groupe

10.3. La communication dans l'entreprise

10.3.1. Le processus de communication dans l'entreprise
10.3.2. Les relations interpersonnelles dans l'entreprise
10.3.3. Techniques de communication pour le changement

10.3.3.1. Storytelling
10.3.3.2. Techniques de communication assertive. Feedback, consensus

10.4. Coaching d'entreprise

10.4.1. Coaching d'entreprise
10.4.2. La pratique coaching
10.4.3. Types de coaching et coaching dans les organisations

10.4.3.1. Le coaching comme style de leadership

10.5. Mentorat d'entreprise

10.5.1. Le Mentoring en entreprise
10.5.2. Les 4 processus d'un Programme de Mentoring
10.5.3. Avantages de cet outil commercial

10.6. Médiation et résolution des conflits dans l'entreprise

10.6.1. Les conflits
10.6.2. Prévenir, traiter et résoudre les conflits
10.6.3. Stress et motivation au travail

10.7. Techniques de négociation

10.7.1. Négociation au niveau des cadres dans les entreprises technologiques
10.7.2. Stratégies et principaux types de négociation
10.7.3. La figure du sujet de la négociation

10.8. Gestion du changement d'activité

10.8.1. Facteurs de changement organisationnel
10.8.2. Planification stratégique
10.8.3. Gestion du changement organisationnel

10.8.3.1. Pour le changement intangible: équipes, communication, culture, leadership
10.8.3.2. Pour le changement de base ou tangible: fixation d'objectifs, mesure des performances, apprentissage, reconnaissance et récompenses

10.9. Techniques pour améliorer les performances des équipes

10.9.1. Techniques de travail en équipe
10.9.2. La délégation dans les équipes de travail

10.10. Dynamique de groupe. Classification

10.10.1. Le rôle de l'animateur
10.10.2. Techniques de dynamique de groupe

10.10.2.1. Braimstorming+
10.10.2.2. Philps 6/6
10.10.2.3. La montgolfière D

Module 11. Leadership, Éthique et Responsabilité Sociale des Entreprises

11.1. Mondialisation et Gouvernance

11.1.1. Gouvernance et Gouvernement d'Entreprise
11.1.2. Principes fondamentaux de la Gouvernance d'Entreprise dans les entreprises
11.1.3. Le Rôle du Conseil d'Administration dans le cadre de la Gouvernance d'Entreprise

11.2. Leadership

11.2.1. Leadership Une approche conceptuelle
11.2.2. Leadership dans l'entreprise
11.2.3. L'importance du dirigeant dans la gestion d'entreprise

11.3. Cross Cultural Management

11.3.1. Concept de Cross Cultural Management
11.3.2. Contributions à la Connaissance des Cultures Nationales
11.3.3. Gestion de la Diversité

11.4. Développement de la gestion et le leadership

11.4.1. Concept de développement de la gestion
11.4.2. Le concept de Leadership
11.4.3. Théories du leadership
11.4.4. Styles de leadership
11.4.5. L'intelligence dans le leadership
11.4.6. Les défis du leadership aujourd'hui

11.5    Éthique des affaires

11.5.1. Éthique et Morale
11.5.2. Éthique des Affaires
11.5.3. Leadership et éthique dans les affaires

11.6. Durabilité

11.6.1. Durabilité et développement durable
11.6.2. Agenda 2030
11.6.3. Entreprises durables

11.7. Responsabilité Sociale des Entreprises

11.7.1. Dimension internationale de la Responsabilité Sociale des Entreprises
11.7.2. Mise en œuvre de la Responsabilité Sociale des Entreprises
11.7.3. Impact et mesure de la Responsabilité Sociale des Entreprises

11.8. Systèmes et outils de Gestion responsables

11.8.1. RSC: Responsabilité sociale des entreprises
11.8.2. Questions clés pour la mise en œuvre d'une stratégie de gestion responsable
11.8.3. Étapes de la mise en œuvre d'un système de gestion de la responsabilité sociale des entreprises
11.8.4. Outils et normes en matière de RSE

11.9. Multinationales et droits de l'homme

11.9.1. Mondialisation, entreprises multinationales et droits de l'homme
11.9.2. Entreprises multinationales et droit international
11.9.3. Instruments juridiques pour les multinationales dans le domaine des droits de l'homme

11.10. Environnement juridique et Corporate Governance

11.10.1. Importation et exportation internationales et Exportation
11.10.2. Propriété intellectuelle et industrielle
11.10.3. Droit international du travail

Module 12. Gestion des Personnes et des Talents

12.1. La Direction Stratégique des personnes

12.1.1. Direction Stratégique et Ressources Humaines
12.1.2. La direction stratégique des personnes

12.2. Gestion des ressources humaines basée sur les compétences

12.2.1. Analyse du potentiel
12.2.2. Politique de rémunération
12.2.3. Plans de carrière/succession

12.3. Évaluation et gestion des performances

12.3.1. Gestion des performances
12.3.2. Gestion des performances: objectifs et processus

12.4. Innovation dans la gestion des talents et des personnes

12.4.1. Modèles de gestion stratégique des talents
12.4.2. Identification, formation et développement des talents
12.4.3. Fidélisation et rétention
12.4.4. Proactivité et innovation

12.5. Motivation

12.5.1. La nature de la motivation
12.5.2. La théorie de l'espérance
12.5.3. Théories des besoins
12.5.4. Motivation et compensation économique

12.6. Développer des équipes performantes

12.6.1. Équipes performantes: équipes autogérées
12.6.2. Méthodologies de gestion des équipes autogérées très performantes

12.7. Productivité, attraction, rétention et activation des talents

12.7.1. Productivité
12.7.2. Leviers d'attraction et de rétention des talents

Module 13. Gestion Économique et Financière

13.1. Environnement Économique

13.1.1. Environnement macroéconomique et système financier
13.1.2. Institutions financières
13.1.3. Marchés financiers
13.1.4. Actifs financiers
13.1.5. Autres entités du secteur financier

13.2. Comptabilité de Gestion

13.2.1. Concepts de base
13.2.2. Les Actifs de l'entreprise
13.2.3. Le Passif de l'entreprise
13.2.4. La Valeur Nette de l'entreprise
13.2.5. Le Compte de Résultat

13.3. Systèmes d’information et business intelligence

13.3.1. Principes fondamentaux et classification
13.3.2. Phases et méthodes de répartition des coûts
13.3.3. Choix du centre de coûts et de l'effet

13.4. Budget et Contrôle de Gestion

13.4.1. Le modèle budgétaire
13.4.2. Budget d’Investissement
13.4.3. Le Budget de Fonctionnement
13.4.5. Le Budget de Trésorerie
13.4.6. Le Suivi Budgétaire

13.5. Direction Financière

13.5.1. Les décisions financières de l'entreprise
13.5.2. Département financier
13.5.3. Les excédents de trésorerie
13.5.4. Les risques liés à la gestion financière
13.5.5. Gestion des risques liés à la gestion financière

13.6. Planification Financière

13.6.1. Définition de la planification financière
13.6.2. Mesures à prendre dans le cadre de la planification financière
13.6.3. Création et mise en place de la stratégie d'entreprise
13.6.4. Le schéma Cash Flow
13.6.5. Le tableau des fonds de roulement

13.7. Stratégie financière de l'entreprise

13.7.1. Stratégie de l'entreprise et sources de financement
13.7.2. Produits de financement des entreprises

13.8. Financement Stratégique

13.8.1. Autofinancement
13.8.2. Augmentation des fonds propres
13.8.3. Ressources Hybrides
13.8.4. Financement par des intermédiaires

13.9. Analyse et planification financières

13.9.1. Analyse du Bilan
13.9.2. Analyse du Compte de Résultat
13.9.3. Analyse de la Rentabilité

13.10. Analyses et résolution de problèmes

13.10.1. Informations financières de Industria de Diseño y Textil, S.A. (INDITEX)

Module 14. Direction d'Entreprise et Marketing Stratégique

14.1. Gestion commerciale

14.1.1. Cadre conceptuel de la gestion commerciale
14.1.2. Stratégie et planification commerciales
14.1.3. Le rôle des responsables commerciaux

14.2. Marketing

14.2.1. Concept de marketing
14.2.2. Éléments de base du marketing
14.2.3. Activités de Marketing de l'entreprise

14.3. Gestion Stratégique du Marketing

14.3.1. Concept de Marketing stratégique
14.3.2. Concept de marketing stratégique
14.3.3. Les étapes du processus de planification stratégique du marketing

14.4. Marketing numérique et e-commerce

14.4.1. Objectifs du Marketing numérique et du commerce électronique
14.4.2. Marketing Numérique et médias utilisés
14.4.3. Commerce électronique Contexte général
14.4.4. Catégories de commerce électronique
14.4.5. Avantages et inconvénients d'E-commerce par rapport au commerce traditionnel

14.5. Le Marketing Numérique pour renforcer la marque

14.5.1. Stratégies en ligne pour améliorer la réputation de votre marque
14.5.2. Branded Content & Storytelling

14.6. Marketing numérique pour attirer et fidéliser les clients

14.6.1. Stratégies de fidélisation et de liaison par Internet
14.6.2. Visitor Relationship Management
14.6.3. Hyper-segmentation.

14.7. Gestion des campagnes numériques

14.7.1. Qu'est-ce qu'une campagne de publicité numérique?
14.7.2. Étapes du lancement d'une campagne de marketing en ligne
14.7.3. Erreurs dans les campagnes de publicité numérique

14.8. Stratégie de vente

14.8.1. Stratégie de vente
14.8.2. Méthodes de vente

14.9. Communication d’Entreprise

14.9.1. Concept
14.9.2. Importance de la communication dans l'organisation
14.9.3. Type de communication dans l'organisation
14.9.4. Fonctions de la communication dans l'organisation
14.9.5. Éléments de communication
14.9.6. Problèmes de communication
14.9.7. Scénarios de communication

14.10. Communication et réputation numérique

14.10.1. Réputation en ligne
14.10.2. Comment mesurer la réputation numérique?
14.10.3. Outils de réputation en ligne
14.10.4. Rapport sur la réputation en ligne
14.10.5. Branding online

Module 15. Management Exécutif

15.1. General Management

15.1.1. Concept General Management
15.1.2. L'action du Directeur Général
15.1.3. Le Directeur Général et ses fonctions
15.1.4. Transformation du travail de la Direction

15.2. Direction des opérations

15.2.1. Importance de la gestion
15.2.2. La chaîne de valeur
15.2.3. Gestion de qualité

15.3. Discours et formation de porte-parole

15.3.1. Communication interpersonnelle
15.3.2. Compétences communicatives et l’influence
15.3.3. Obstacles à la communication

15.4. Outils de communication personnels et organisationnels

15.4.1. Communication interpersonnelle
15.4.2. Outils de communication interpersonnelle
15.4.3. La communication dans l'organisation
15.4.4. Outils dans l'organisation

15.5. La communication en situation de crise

15.5.1. Crise
15.5.2. Phases de la crise
15.5.3. Messages: contenu et calendrier

15.6. Préparer un plan de crise

15.6.1. Analyse des problèmes potentiels
15.6.2. Planification
15.6.3. Adéquation du personnel

15.7. Intelligence émotionnelle

15.7.1. Intelligence émotionnelle et communication
15.7.2. Affirmation, empathie et écoute active
15.7.3. Estime de soi et communication émotionnelle

15.8. Personal Branding

15.8.1. Stratégies pour développer le personal branding
15.8.2. Les lois de l'image de marque personnelle
15.8.3. Outils de construction du personal branding

15.9. Leadership et gestion d’équipes

15.9.1. Leadership et styles de leadership
15.9.2. Capacités et défis des Leaders
15.9.3. Gestion des Processus de Changement
15.9.4. Gestion d'Équipes Multiculturelles

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