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En TECH Universidad Tecnológica

Innovación

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Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

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Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

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TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

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En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

El MBA en Dirección de Business Intelligence es un programa excepcional que desafía al profesional dirigiendo su atención al éxito en el mundo empresarial y la calidad de servicios y capital humano. Se trata de un programa que se ha estructurado de tal manera que el alumno no solo adquiere todas los conocimientos y competencias buscadas, también se presenta como una experiencia única y estimulante que le llevará a lo más alto de su capacidad profesional. 

Aprenderás a fundamentar la gestión de las emociones como una herramienta básica para influir en los resultados de la empresa y en el de tu futuro profesional” 

Plan de estudios

El MBA en Dirección de Business Intelligence de TECH Universidad Tecnológica es un programa intensivo que prepara al alumno para afrontar retos y decisiones empresariales en el ámbito tecnología y dentro de los sistemas de generación de datos e información. 

El contenido del MBA en Dirección de Business Intelligence está pensado para favorecer el control y la toma de decisiones estratégicas en un entorno empresarial con éxito. 
A lo largo de 1.500 horas de capacitación, el alumno analiza multitud de casos prácticos mediante el trabajo individual y en equipo. Se trata, por tanto, de una auténtica inmersión en situaciones reales de negocio. 

De esta manera, este Máster de Formación Permanente trata en profundidad el concepto del Business Intelligence desde una perspectiva disruptiva, completa y actualizada, enfocada a la resolución de las verdaderas necesidades del mundo empresarial. Está diseñado, así, para capacitar a profesionales que entiendan el Business Intelligence con un enfoque estratégico, internacional e innovador. 

Un plan pensado plenamente para el alumno, enfocado a su mejora profesional preparándole para alcanzar la excelencia en el ámbito de Business intelligence. Un programa que entiende tanto las necesidades del estudiante como las de la empresa, mediante un contenido innovador basado en las últimas tendencias, apoyado por la mejor metodología educativa y un claustro excepcional. 

Este MBA se desarrolla a lo largo de 12 meses y se divide en 15 módulos:

Módulo 1. Business Intelligence en la Empresa 
Módulo 2. Perspectiva de Negocio 
Módulo 3. Transformación del negocio basado en datos
Módulo 4. Visualización de datos 
Módulo 5. Programación para el Análisis de Datos 
Módulo 6. Digital Marketing Analytics 
Módulo 7. Gestión del Dato
Módulo 8. Protección de Datos 
Módulo 9. Business Intelligence e Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones 
Módulo 10. Optimización del Capital Humano en la Empresa
Módulo 11. Liderazgo, Ética y Responsabilidad Social de las Empresas  
Módulo 12. Dirección de Personas y Gestión del Talento  
Módulo 13. Dirección Económico-Financiera  
Módulo 14. Dirección Comercial y Marketing Estratégico  
Módulo 15. Management Directivo 

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar este programa de manera totalmente online. Durante los 12 meses que dura la capacitación, el estudiante podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio.  

Módulo 1. Business Intelligence en la Empresa 

1.1. Business Intelligence empresarial 

1.1.1. El mundo del dato
1.1.2. Conceptos relevantes
1.1.3. Principales características
1.1.4. Soluciones en el mercado actual
1.1.5. Arquitectura global de una solución BI
1.1.6. Ciberseguridad en BI y Data Science

1.2. Nuevo concepto empresarial 

1.2.1. ¿Por qué BI?
1.2.2. Obtención de la información
1.2.3. BI en los distintos departamentos de la empresa
1.2.4. Razones por las que invertir en BI

1.3. El Data Warehouse 

1.3.1. Definiciones y objetivos: data Warehouse y Data Mart
1.3.2. Arquitectura
1.3.3. El modelado dimensional y sus tipos de esquemas
1.3.4. Proceso de extracción, transformación y carga (ETL)
1.3.5. Metadatos

1.4. Big Data y captura del dato

1.4.1. Captura
1.4.2. Transformación
1.4.3. Almacenamiento

1.5. Reporting Business Intelligence (BI) 

1.5.1. Estructuras de las BBDD
1.5.2. BBDD OLTP y OLAP
1.5.3. Ejemplos

1.6. Los Dashboards o cuadros de mando integral 

1.6.1. Cuadros de mando
1.6.2. Sistemas de soporte a la decisión
1.6.3. Sistemas de información ejecutiva 

1.7. Deep Learning

1.7.1. Deep learning
1.7.2. Fundamentos del Deep Learning
1.7.3. Utilidades del Deep Learning

1.8. Machine learning

1.8.1. Machine Learning 
1.8.2. Fundamentos del Machine Learning
1.8.3. Utilidades del Machine Learning 
1.8.4. Deep Learning vs. machine Learning 

1.9. Herramientas y soluciones BI

1.9.1. Elección de la mejor herramienta
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy y Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI y Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Planificación y dirección proyecto BI 

1.10.1. Primeros pasos para definir un proyecto de BI
1.10.2. Solución BI para la empresa
1.10.3. Toma de requisitos y objetivos

Módulo 2. Perspectiva de Negocio 

2.1. La empresa  

2.1.1. Capital, inversión y riesgo
2.1.2. Morfología de las organizaciones: tamaño, forma, actividad y sectores
2.1.3. Organización y recursos
2.1.4. Dirección y sus necesidades

2.2. Empresa: mercado y cliente

2.2.1. Mercado y cliente
2.2.2. Análisis y segmentación de mercado
2.2.3. Competencia directa e indirecta
2.2.4. Ventaja competitiva

2.3. Estrategia empresarial

2.3.1. La estrategia empresarial
2.3.2. Análisis DAFO
2.3.3. Objetivos y plazos [SMART, C/M/L/P, objetivos en cascada]
2.3.4. Medición de resultados: conociendo la realidad
2.3.5. Indicadores clave

2.4. Información como activo

2.4.1. Información y gerencia
2.4.2. Ciclo de vida información
2.4.3. Sistema Operacional y Sistema Estratégico

2.5. Cuadro de mando integral

2.5.1. Cuadro de mandos: operativo, táctico y estratégico
2.5.2. CMI definición
2.5.3. Perspectiva financiera
2.5.4. Perspectiva de cliente
2.5.5. Perspectiva de procesos internos
2.5.6. Perspectiva de aprendizaje y crecimiento

2.6. Análisis de productividad 

2.6.1. Ingresos, gastos, inversión y consumo
2.6.2. Análisis e imputación de costes
2.6.3. ROI y otras ratios de interés

2.7. Distribución y ventas

2.7.1. Relevancia del departamento
2.7.2. Canales y equipos
2.7.3. Tipos de ventas y consumos

2.8. Otras áreas comunes

2.8.1. Producción y prestación de servicio
2.8.2. Distribución y logística
2.8.3. Comunicación comercial
2.8.4. Marketing Inbound 

2.9. Data Management 

2.9.1. Roles y responsabilidades
2.9.2. Identificación de interesados (stakeholders)
2.9.3. Sistemas de gestión de la información
2.9.4. Tipo de Sistemas Operacionales
2.9.5. Sistema Estratégico o de soporte a la decisión
2.9.6. Plataformas para la información: cloud Computing vs. On Premise

2.10. Explorando la información

2.10.1. Intro SQL: bases de datos relacionales conceptos básicos 
2.10.2. Redes y comunicaciones: redes públicas/privadas, dirección de red/subred/enrutador y DNS. Túnel VPN y SSH 
2.10.3. Sistema operacional: modelos de datos normalizados
2.10.4. Sistema estratégico: OLAP, modelo multidimensional y Dashboards gráficos
2.10.5. Análisis estratégico de bbdd y composición de informes

Módulo 3. Transformación del negocio basado en datos

3.1. Big Data 

3.1.1. Big data en las empresas
3.1.2. Concepto de valor
3.1.3. Gestión de proyectos de valor

3.2. Marketing digital 

3.2.1. El Marketing digital
3.2.2. Beneficios del Marketing digital

3.3. Plan y accionamiento

3.3.1. Campañas y tipos
3.3.2. Redención y accionamiento
3.3.3. Tipos de estrategia
3.3.4. Plan de Marketing digital

3.4. Ejecución del Plan de Marketing

3.4.1. Customer Journey (base-campaña-redención-mejora) y Marketing digital
3.4.2. Integración en webs de herramientas de Marketing digital
3.4.3. Herramientas de Marketing digital

3.5. Customer Journey 

3.5.1. Ciclo de vida de cliente
3.5.2. Asociación de campañas al ciclo de vida
3.5.3. Métricas de campañas

3.6. Gestión del dato para campañas

3.6.1. Datawarehouse y Datalab
3.6.2. Herramientas de creación de campañas
3.6.3. Métodos de accionamiento

3.7. GDPR en Marketing digital

3.7.1. Anodización del dato y manipulación de datos personales
3.7.2. Concepto Robinson
3.7.3. Listas de exclusión

3.8. Cuadro de mandos

3.8.1. KPIs 
3.8.2. Audiencia
3.8.3. Herramientas
3.8.4. Storytelling

3.9. Análisis y caracterización clientes

3.9.1. Visión cliente 360º
3.9.2. Relación de análisis con acciones tácticas
3.9.3. Herramientas de análisis

3.10. Ejemplos de negocio aplicando técnicas Big Data 

3.10.1. Upselling/Cross-Selling
3.10.2. Modelos de propensión
3.10.3. Modelos de riesgo
3.10.4. Predicciones
3.10.5. Tratamiento de imágenes

Módulo 4. Visualización de datos 

4.1. Visualización de datos 

4.1.1. La visualización de datos
4.1.2. Importancia del análisis y la visualización de datos
4.1.3. Evolución

4.2. El diseño 

4.2.1. Uso del color
4.2.2. Composición y tipografía
4.2.3. Recomendaciones

4.3. Tipos de Datos

4.3.1. Cualitativos
4.3.2. Cuantitativos
4.3.3. Datos temporales

4.4. Conjuntos de datos 

4.4.1. Ficheros
4.4.2. Bases de datos
4.4.3. Opendata
4.4.4. Datos en Streaming

4.5. Tipos de representación comunes 

4.5.1. De columnas
4.5.2. De barras
4.5.3. De líneas
4.5.4. De áreas
4.5.5. De dispersión

4.6. Tipos de representación avanzadas 

4.6.1. Circulares
4.6.2. De anillos
4.6.3. De burbujas
4.6.4. Mapas

4.7. Aplicación por áreas 

4.7.1. Ciencias políticas y sociología
4.7.2. Ciencia
4.7.3. Marketing
4.7.4. Salud y bienestar
4.7.5. Meteorología
4.7.6. Negocios y finanzas

4.8. Storytelling 

4.8.1. Importancia del storytelling
4.8.2. Historia del storytelling
4.8.3. Aplicación del storytelling

4.9. Software para la visualización 

4.9.1. Comerciales
4.9.2. Gratuitos
4.9.3. Online
4.9.4. Software libre

4.10. El futuro de la visualización de datos 

4.10.1. Realidad virtual
4.10.2. Realidad aumentada
4.10.3. Inteligencia artificial

Módulo 5. Programación para el Análisis de Datos 

5.1. Programación para el Análisis de Datos

5.1.1. Lenguajes para el Análisis de datos 
5.1.2. Evolución y características de las principales de las herramientas 
5.1.3. Instalación y configuración 

5.2. Tipos de datos

5.2.1. Tipos básicos 
5.2.2. Tipos complejos 
5.2.3. Otras estructuras

5.3. Estructuras y operaciones 

5.3.1. Operaciones con datos
5.3.2. Estructuras de control 
5.3.3. Operaciones con ficheros 

5.4. Extracción y análisis de información 

5.4.1. Resúmenes estadísticos 
5.4.2. Análisis univariable 
5.4.3. Análisis multivariable 

5.5. Visualización

5.5.1. Gráficos univariables 
5.5.2. Gráficos multivariable
5.5.3. Otros gráficos de interés

5.6. Preprocesamiento 

5.6.1. La importancia de la calidad de los datos 
5.6.2. Detección y análisis de Outliers 
5.6.3. Otros factores de calidad del dataset 

5.7. Preprocesamiento avanzado

5.7.1. Submuestreo 
5.7.2. Remuestreo 
5.7.3. Reducción de dimensionalidad

5.8. Modelado de datos  

5.8.1. Fases del modelado 
5.8.2. División del conjunto de datos 
5.8.3. Métricas para predicción 

5.9. Modelado de datos avanzado 

5.9.1. Modelos no supervisados
5.9.2. Modelos supervisados 
5.9.3. Librerías para el modelado 

5.10. Herramientas y buenas prácticas

5.10.1. Buenas prácticas para el modelado 
5.10.2. Las herramientas de un analista de datos 
5.10.3. Conclusión y librerías de interés

Módulo 6. Digital Marketing Analytics 

6.1. La analítica web

6.1.1. La analítica web. Uso
6.1.2. Historia
6.1.3. Metodología aplicable

6.2. Google Analytics 

6.2.1. Acerca de Google Analytics
6.2.2. Métrica vs. Dimensión
6.2.3. Objetivos de medición

6.3. Informes 

6.3.1. Métricas básicas
6.3.2. Métricas Avanzadas o KPI (Key Performance Indicators)
6.3.3. Conversiones

6.4. Dimensiones

6.4.1. Campaña / Palabra clave (keyword)
6.4.2. Fuente / Medio
6.4.3. Contenido

6.5. Universal Analytics vs. Google Analytics 4 

6.5.1. Diferencias UA vs. GA4
6.5.2. Ventajas y Limitaciones
6.5.3. Uso de herramientas UA y GA4

6.6. Configuración de Google Analytics 

6.6.1. Instalación e integración
6.6.2. Estructura de Universal Analytics: cuentas, Propiedades y Vistas
6.6.3. Objetivos y embudos de conversión

6.7. Informes 

6.7.1. Analítica en tiempo real
6.7.2. Analítica de audiencia
6.7.3. Analítica de adquisición
6.7.4. Analítica de comportamiento
6.7.5. Analítica de conversiones

6.8. Informes avanzados

6.8.1. Paneles
6.8.2. Informes personalizados
6.8.3. APIs

6.9. Segmentos 

6.9.1. Diferencia entre segmento y filtro
6.9.2. Tipos de segmentos: predefinidos / personalizados
6.9.3. Remarketing

6.10. Analítica Digital 

6.10.1. Medición
6.10.2. Implementación
6.10.3. Conclusiones tegia

Módulo 7. Gestión del Dato

7.1. Estadística

7.1.1. Estadística: estadística descriptiva, estadística inferencias 
7.1.2. Población, muestra, individuo 
7.1.3. Variables: definición, escalas de medida 

7.2. Tipos de datos estadísticos 

7.2.1. Según tipo

7.2.1.1. Cuantitativos: datos continuos y datos discretos
7.2.1.2. Cualitativos: datos binomiales, datos nominales y datos ordinales 

7.2.2. Según su forma: numérico, texto, lógico
7.2.3. Según su fuente: primarios, secundarios

7.3. Planificación de la gestión del dato

7.3.1. Definición de objetivos
7.3.2. Determinación de recursos disponibles
7.3.3. Establecimiento de lapsos
7.3.4. Estructura de los datos

7.4. Recolección de datos

7.4.1. Metodología de recolección
7.4.2. Herramientas de recolección
7.4.3. Canales de recolección

7.5. Limpieza del dato 

7.5.1. Fases de la limpieza de datos
7.5.2. Calidad del dato
7.5.3. Manipulación de datos (con R)

7.6. Análisis de datos, interpretación y valoración de resultados 

7.6.1. Medidas estadísticas
7.6.2. Índices de relación
7.6.3. Minería de datos

7.7. Visualización de datos 

7.7.1. Visualización idónea según el tipo de dato
7.7.2. Consideraciones asociadas al usuario final
7.7.3. Modelos ejecutivos de presentación de resultados

7.8. Almacén del dato (Datawarehouse) 

7.8.1. Elementos que lo integran
7.8.2. Diseño
7.8.3. Aspectos a considerar

7.9. Disponibilidad del dato  

7.9.1. Acceso
7.9.2. Utilidad
7.9.3. Seguridad

7.10. Aplicación práctica 

7.10.1. Exploración de datos
7.10.2. Manipulación y ajuste de patrones y estructuras
7.10.3. Aplicación de test y modelado

Módulo 8. Protección de Datos 

8.1. Normativa de Protección de Datos 

8.1.1. Marco normativo 
8.1.2. Definiciones 
8.1.3. Sujetos obligados al cumplimiento de la normativa 

8.1.3.1. Diferencias entre responsables, corresponsables y encargados de tratamiento 
8.1.4. La figura del delegado de Protección de Datos

8.2. Regulación armonizada de la Inteligencia Artificial: propuesta de reglamento europeo 

8.2.1. Prácticas prohibidas 
8.2.2. Sistemas de inteligencia artificial de alto riesgo 
8.2.3. Medidas de apoyo a la innovación 

8.3. Principios relativos al tratamiento de datos personales 

8.3.1. Licitud, lealtad y transparencia 
8.3.2. Limitación de la finalidad 
8.3.3. Minimización de datos, exactitud y limitación del plazo de conservación 
8.3.4. Integridad y confidencialidad 
8.3.5. Responsabilidad proactiva 

8.4. Bases de licitud o legitimación y habilitaciones para el tratamiento, incluida, en su caso la comunicación de datos

8.4.1. Consentimiento 
8.4.2. Relación contractual o medidas Precontractuales 
8.4.3. Cumplimiento de una obligación legal 
8.4.4. Protección de intereses vitales del interesado u otra persona 
8.4.5. Interés público o ejercicio de poderes públicos 
8.4.6. Interés legítimo: ponderación de intereses 

8.5. Derechos de los individuos

8.5.1. Transparencia e información 
8.5.2. Acceso 
8.5.3. Rectificación y supresión (derecho al olvido), limitación y portabilidad 
8.5.4. Oposición y decisiones individuales automatizadas 
8.5.5. Limitaciones a los derechos 

8.6. Protección de datos desde el diseño: análisis y gestión de riesgos de tratamientos de datos personales  

8.6.1. Identificación de riesgos y amenazas para los derechos y libertades de las personas físicas 
8.6.2. Evaluación de riesgos 
8.6.3. Plan de tratamiento de riesgos 

8.7. Técnicas para garantizar el cumplimiento de la normativa de protección de datos 

8.7.1. Identificación de medidas de responsabilidad proactiva 
8.7.2. Medidas organizativas 
8.7.3. Medidas técnicas 
8.7.4. El registro de actividades de tratamiento 
8.7.5. Gestión de brechas de seguridad 
8.7.6. Códigos de conducta y certificaciones 

8.8. La Evaluación de Impacto relativa a la Protección de los Datos Personales (EIPD o DPIA) 

8.8.1. Estudio de necesidad de la EIPD 
8.8.2. Metodología de evaluación 
8.8.3. Identificación de riesgos y amenazas 
8.8.4. Consulta previa a la autoridad de control 

8.9. Regulación contractual entre los responsables, encargados y, en su caso, otros sujetos. Transferencias internacionales de datos 

8.9.1. Contrato de acceso o tratamiento de datos 
8.9.2. Contratos entre corresponsables 
8.9.3. Responsabilidades de las partes 
8.9.4. Definición y garantías que deben adoptarse en transferencias internacionales 

8.10. Las autoridades de control. Infracciones y sanciones 

8.10.1. Infracciones 
8.10.2. Sanciones 
8.10.3. Procedimiento sancionador 
8.10.4. Las autoridades de control y mecanismos de cooperación 

Módulo 9. Business Intelligence e Inteligencia Artificial: estrategias y aplicaciones 

9.1. Servicios financieros

9.1.1. Las implicaciones de la Inteligencia Artificial (IA) en los servicios financieros. Oportunidades y desafíos 
9.1.2. Casos de uso 
9.1.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
9.1.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

9.2. Implicaciones de la Inteligencia Artificial en el servicio sanitario 

9.2.1. Implicaciones de la IA en el sector sanitario. Oportunidades y desafíos 
9.2.2. Casos de uso

9.3. Riesgos Relacionados con el uso de la IA en el servicio sanitario

9.3.1. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
9.3.2. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA 

9.4. Retail 

9.4.1. Implicaciones de la IA en Retail. Oportunidades y desafíos 
9.4.2. Casos de uso 
9.4.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
9.4.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

9.5. Industria 4.0 

9.5.1. Implicaciones de la IA en la Industria 4.0. Oportunidades y desafíos
9.5.2. Casos de uso

9.6. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA en la Industria 4.0 

9.6.1. Casos de uso
9.6.2. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
9.6.3. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA 

9.7. Administración Pública 

9.7.1. Implicaciones de la IA en la Administración Pública: oportunidades y desafíos
9.7.2. Casos de uso 
9.7.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
9.7.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA 

9.8. Educación 

9.8.1. Implicaciones de la IA en la educación: oportunidades y desafíos
9.8.2. Casos de uso 
9.8.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
9.8.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA

9.9. Silvicultura y agricultura 

9.9.1. Implicaciones de la IA en la silvicultura y la agricultura. Oportunidades y desafíos 
9.9.2. Casos de uso
9.9.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA
9.9.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA 

9.10. Recursos Humanos 

9.10.1. Implicaciones de la IA en los Recursos Humanos. Oportunidades y desafíos
9.10.2. Casos de uso 
9.10.3. Riesgos potenciales relacionados con el uso de IA 
9.10.4. Potenciales desarrollos / usos futuros de la IA 

Módulo 10. Optimización del Capital Humano en la Empresa

10.1. Capital Humano en la empresa

10.1.1. Valor del Capital Humano en el mundo tecnológico 
10.1.2. Habilidades directivas 
10.1.3. Cambio de paradigma en los modelos de dirección

10.2. Competencias del director 

10.2.1. Proceso directivo
10.2.2. Las funciones de la dirección
10.2.3. Gestión de liderazgo de grupos en las empresas: las relaciones grupales

10.3. Comunicación en la Empresa 

10.3.1. El proceso de comunicación en la empresa 
10.3.2. Relaciones interpersonales en la empresa 
10.3.3. Técnicas de Comunicación para el cambio 

10.3.3.1. Storytelling 
10.3.3.2. Técnicas de comunicación asertiva. Feedback, consenso

10.4. Coaching empresarial 

10.4.1. Coaching Empresarial
10.4.2. La práctica del coaching
10.4.3. Tipos de coaching y coaching en las organizaciones

10.4.3.1. El coaching como estilo de liderazgo

10.5. Mentoring empresarial

10.5.1. El Mentoring en la empresa 
10.5.2. Los 4 procesos de un Programa de Mentoring
10.5.3. Beneficios de esta herramienta empresarial 

10.6. Mediación y resolución de conflictos en la empresa 

10.6.1. Los conflictos
10.6.2. Prevenir, afrontar y resolver el conflicto
10.6.3. Estrés y motivación laboral

10.7. Técnicas de negociación 

10.7.1. La negociación en el ámbito directivo de las empresas tecnológicas
10.7.2. Estrategias y principales tipos de negociación

10.7.2.1. La figura del sujeto negociador 

10.8. Gestión del cambio empresarial

10.8.1. Factores del cambio organizacional 
10.8.2. Planificación estratégica 
10.8.3. Gestión del cambio organizacional 

10.8.3.1. Para el Cambio intangible: equipos, comunicación, cultura, liderazgo 
10.8.3.2. Para el Cambio básico o tangible: fijación de objetivos, medir rendimiento, aprendizaje, reconocimiento y recompensas 

10.9. Técnicas de mejora del funcionamiento de un equipo

10.9.1. Técnicas de trabajo en equipo
10.9.2. Delegación en los equipos de trabajo

10.10. Dinámica de grupos. Clasificación 

10.10.1. El papel del dinamizador
10.10.2. Técnicas de dinámica de grupos

10.10.2.1. Braimstorming+
10.10.2.2. Philps 6/6
10.10.2.3. El globo aerostático D

Módulo 11. Liderazgo, Ética y Responsabilidad Social de las Empresas 

11.1. Globalización y Gobernanza 

11.1.1. Gobernanza y Gobierno Corporativo
11.1.2. Fundamentos del Gobierno Corporativo en las empresas 
11.1.3. El Rol del Consejo de Administración en el marco del Gobierno Corporativo 

11.2. Liderazgo

11.2.1. Liderazgo. Una aproximación conceptual 
11.2.2. Liderazgo en las empresas 
11.2.3. La importancia del líder en la dirección de empresas 

11.3. Cross Cultural Management 

11.3.1. Concepto de Cross Cultural Management 
11.3.2. Aportaciones al Conocimiento de Culturas Nacionales
11.3.3. Gestión de la Diversidad 

11.4. Desarrollo directivo y liderazgo 

11.4.1. Concepto de Desarrollo Directivo  
11.4.2. Concepto de Liderazgo  
11.4.3. Teorías del Liderazgo  
11.4.4. Estilos de Liderazgo  
11.4.5. La inteligencia en el Liderazgo  
11.4.6. Los desafíos del líder en la actualidad 

11.5. Ética empresarial 

11.5.1. Ética y Moral  
11.5.2. Ética Empresarial  
11.5.3. Liderazgo y ética en las empresas 

11.6. Sostenibilidad  

11.6.1. Sostenibilidad y desarrollo sostenible  
11.6.2. Agenda 2030  
11.6.3. Las empresas sostenibles 

11.7. Responsabilidad Social de la Empresa 

11.7.1. Dimensión internacional de la Responsabilidad Social de las Empresas 
11.7.2. Implementación de la Responsabilidad Social de la Empresa 
11.7.3. Impacto y medición de la Responsabilidad Social de la Empresa  

11.8. Sistemas y herramientas de Gestión responsable 

11.8.1. RSC: La responsabilidad social corporativa  
11.8.2. Aspectos esenciales para implantar una estrategia de gestión responsable  
11.8.3. Pasos para la implantación de un sistema de gestión de responsabilidad social corporativa  
11.8.4. Herramientas y estándares de la RSC 

11.9. Multinacionales y derechos humanos 

11.9.1. Globalización, empresas multinacionales y derechos humanos 
11.9.2. Empresas multinacionales frente al derecho internacional  
11.9.3. Instrumentos jurídicos para multinacionales en materia de derechos humanos  

11.10. Entorno legal y Corporate Governance 

11.10.1. Normas internacionales de importación y exportación  
11.10.2. Propiedad intelectual e industrial  
11.10.3. Derecho Internacional del Trabajo 

Módulo 12. Dirección de Personas y Gestión del Talento 

12.1. Dirección Estratégica de personas 

12.1.1. Dirección Estratégica y recursos humanos  
12.1.2. Dirección estratégica de personas 

12.2. Gestión de recursos humanos por competencias 

12.2.1. Análisis del potencial  
12.2.2. Política de retribución  
12.2.3. Planes de carrera/sucesión 

12.3. Evaluación del rendimiento y gestión del desempeño 

12.3.1. La gestión del rendimiento  
12.3.2. Gestión del desempeño: objetivos y proceso 

12.4. Innovación en gestión del talento y las personas 

12.4.1. Modelos de gestión el talento estratégico  
12.4.2. Identificación, formación y desarrollo del talento  
12.4.3. Fidelización y retención  
12.4.4. Proactividad e innovación 

12.5. Motivación 

12.5.1. La naturaleza de la motivación  
12.5.2. La teoría de las expectativas  
12.5.3. Teorías de las necesidades  
12.5.4. Motivación y compensación económica  

12.6. Desarrollo de equipos de alto desempeño 

12.6.1. Los equipos de alto desempeño: los equipos autogestionados 
12.6.2. Metodologías de gestión de equipos autogestionados de alto desempeño 

12.7. Productividad, atracción, retención y activación del talento 

12.7.1. La productividad  
12.7.2. Palancas de atracción y retención de talento 

Módulo 13. Dirección Económico-Financiera 

13.1. Entorno Económico  

13.1.1. Entorno macroeconómico y el sistema financiero nacional  
13.1.2. Instituciones financieras  
13.1.3. Mercados financieros  
13.1.4. Activos financieros  
13.1.5. Otros entes del sector financiero

13.2. Contabilidad Directiva  

13.2.1. Conceptos básicos  
13.2.2. El Activo de la empresa  
13.2.3. El Pasivo de la empresa  
13.2.4. El Patrimonio Neto de la empresa  
13.2.5. La Cuenta de Resultados  

13.3. Sistemas de información y Business Intelligence  

13.3.1. Fundamentos y clasificación  
13.3.2. Fases y métodos de reparto de costes  
13.3.3. Elección de centro de costes y efecto  

13.4. Presupuesto y Control de Gestión  

13.4.1. El modelo presupuestario  
13.4.2. El Presupuesto de Capital  
13.4.3. La Presupuesto de Explotación  
13.4.5. El Presupuesto de Tesorería  
13.4.6. Seguimiento del Presupuesto 

13.5. Dirección Financiera  

13.5.1. Las decisiones financieras de la empresa  
13.5.2. El departamento financiero  
13.5.3. Excedentes de tesorería  
13.5.4. Riesgos asociados a la dirección financiera  
13.5.5. Gestión de riesgos de la dirección financiera  

13.6. Planificación Financiera  

13.6.1. Definición de la planificación financiera  
13.6.2. Acciones a efectuar en la planificación financiera  
13.6.3. Creación y establecimiento de la estrategia empresarial  
13.6.4. El cuadro Cash Flow  
13.6.5. El cuadro de circulante  

13.7. Estrategia Financiera Corporativa  

13.7.1. Estrategia corporativa y fuentes de financiación  
13.7.2. Productos financieros de financiación empresarial   

13.8. Financiación Estratégica  

13.8.1. La autofinanciación  
13.8.2. Ampliación de fondos propios  
13.8.3. Recursos Híbridos  
13.8.4. Financiación a través de intermediarios  

13.9. Análisis y planificación financiera  

13.9.1. Análisis del Balance de Situación  
13.9.2. Análisis de la Cuenta de Resultados  
13.9.3. Análisis de la Rentabilidad  

13.10. Análisis y resolución de casos/problemas  

13.10.1. Información financiera de Industria de Diseño y Textil, S.A. (INDITEX) 

Módulo 14. Dirección Comercial y Marketing Estratégico 

14.1. Dirección comercial  

14.1.1. Marco conceptual de la dirección comercial  
14.1.2. Estrategia y planificación comercial  
14.1.3. El rol de los directores comerciales  

14.2. Marketing  

14.2.1. Concepto de Marketing  
14.2.2. Elementos básicos del marketing  
14.2.3. Actividades de marketing de la empresa  

14.3. Gestión Estratégica del Marketing  

14.3.1. Concepto de Marketing estratégico  
14.3.2. Concepto de planificación estratégica de marketing  
14.3.3. Etapas del proceso de planificación estratégica de marketing  

14.4. Marketing digital y comercio electrónico  

14.4.1. Objetivos del Marketing digital y comercio electrónico 
14.4.2. Marketing Digital y medios que emplea  
14.4.3. Comercio electrónico. Contexto general  
14.4.4. Categorías del comercio electrónico  
14.4.5. Ventajas y desventajas del Ecommerce frente al comercio tradicional 

14.5. Marketing digital para reforzar la marca  

14.5.1. Estrategias online para mejorar la reputación de tu marca  
14.5.2. Branded Content & Storytelling 

14.6. Marketing digital para captar y fidelizar clientes  

14.6.1. Estrategias de fidelización y vinculación a través de Internet 
14.6.2. Visitor Relationship Management  
14.6.3. Hipersegmentación  

14.7. Gestión de campañas digitales  

14.7.1. ¿Qué es una campaña de publicidad digital?  
14.7.2. Pasos para lanzar una campaña de marketing online  
14.7.3. Errores de las campañas de publicidad digital 

14.8. Estrategia de ventas  

14.8.1. Estrategia de ventas 
14.8.2. Métodos de ventas  

14.9. Comunicación Corporativa  

14.9.1 Concepto  
14.9.2 Importancia de la comunicación en la organización  
14.9.3 Tipo de la comunicación en la organización  
14.9.4 Funciones de la comunicación en la organización  
14.9.5 Elementos de la comunicación  
14.9.6 Problemas de la comunicación  
14.9.7 Escenarios de la comunicación   

14.10. Comunicación y reputación digital  

14.10.1. Reputación online  
14.10.2. ¿Cómo medir la reputación digital?  
14.10.3. Herramientas de reputación online  
14.10.4. Informe de reputación online  
14.10.5. Branding online  

Módulo 15. Management Directivo 

15.1. General Management  

15.1.1. Concepto de General Management  
15.1.2. La acción del Manager General  
15.1.3. El Director General y sus funciones  
15.1.4. Transformación del trabajo de la Dirección  

15.2. Dirección de operaciones  

15.2.1. Importancia de la dirección  
15.2.2. La cadena de valor  
15.2.3. Gestión de calidad  

15.3. Oratoria y formación de portavoces  

15.3.1. Comunicación interpersonal  
15.3.2. Habilidades comunicativas e influencia  
15.3.3. Barreras en la comunicación  

15.4. Herramientas de. comunicaciones personales y organizacional  

15.4.1. La comunicación interpersonal  
15.4.2. Herramientas de la comunicación interpersonal  
15.4.3. La comunicación en la organización  
15.4.4. Herramientas en la organización  

15.5. Comunicación en situaciones de crisis  

15.5.1. Crisis  
15.5.2. Fases de la crisis 
15.5.3. Mensajes: contenidos y momentos  

15.6. Preparación de un plan de crisis

15.6.1. Análisis de posibles problemas 
15.6.2. Planificación 
15.6.3. Adecuación del personal

15.7. Inteligencia emocional

15.7.1. Inteligencia emocional y comunicación 
15.7.2. Asertividad, empatía y escucha activa 
15.7.3. Autoestima y comunicación emocional

15.8. Branding Personal

15.8.1. Estrategias para desarrollar la marca personal 
15.8.2. Leyes del branding personal 
15.8.3. Herramientas de la construcción de marcas personales

15.9. Liderazgo y gestión de equipos

15.9.1. Liderazgo y estilos de liderazgo 
15.9.2. Capacidades y desafíos del Líder 
15.9.3. Gestión de Procesos de Cambio 
15.9.4. Gestión de Equipos Multiculturales 

Da el salto definitivo: este MBA es la experiencia que estabas buscando para posicionarte dentro del mundo empresarial con éxito”