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Perché studiare in TECH?

TECH è la più grande Business School 100% online del mondo.

Si tratta di una Business School d'élite, con un modello dotato dei più alti standard accademici. Un centro internazionale ad alto rendimento internazionale per la formazione intensiva di competenze manageriali.  

TECH è l’università all'avanguardia della tecnologia, che agglomera tutte le risorse a sua disposizione con l’obiettivo di aiutare lo studente a raggiungere il successo aziendale”

In TECH Università Tecnologica

Innovazione

L'università offre un modello di apprendimento online che combina le ultime tecnologie educative con il massimo rigore pedagogico. Un metodo unico con il più alto riconoscimento internazionale che fornirà allo studente le chiavi per inserirsi in un mondo in costante cambiamento, in cui l'innovazione è concepita come la scommessa essenziale di ogni imprenditore.

Caso di Successo Microsoft Europa” per aver incorporato l'innovativo sistema multi-video interattivo nei nostri programmi.

Massima esigenza

Il criterio di ammissione di TECH non è economico.Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH, i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno sottoposti a prova. I nostri standard accademici sono molto alti.  

Il 95% degli studenti di TECH termina i suoi studi con successo.

Networking

In TECH partecipano professionisti provenienti da tutti i Paesi del mondo al fine di consentire allo studente di creare una vasta rete di contatti utile per il suo futuro.  

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Lo studente cresce di pari passo con le migliori aziende e professionisti di grande prestigio e influenza. TECH ha instaurato alleanze strategiche e una preziosa rete di contatti con i principali esponenti economici provenienti dai 7 continenti.  

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Talento

Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.

TECH si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma.

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business.

Gli studenti di TECH provengono da più di 200 nazioni differenti.

Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

Professori provenienti da 20 nazionalità differenti.

TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.  

Eccellenza accademica

TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento post-laurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.  

Economia di scala

TECH è la più grande università online del mondo.Possiede più di 10.000 titoli universitari. Nella nuova economia, volume + tecnologia = prezzo dirompente. In questo modo, garantiamo che lo studio non sia eccessivamente costoso rispetto ad altre università.   

In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

L'MBA in Business Intelligence Management è un programma eccezionale che sfida il professionista a concentrarsi sul successo nel mondo degli affari e sulla qualità dei servizi e del capitale umano. Si tratta di un programma strutturato in modo che lo studente non solo acquisisca tutte le conoscenze e le competenze richieste, ma possa anche viverlo come un'esperienza unica e stimolante che porterà ai massimi livelli la sua capacità professionale.  

Imparerai le basi della gestione delle emozioni come strumento fondamentale per influire positivamente sui risultati dell'azienda e sul tuo futuro professionale"  

Piano di studi

L’MBA in Business Intelligence Management di TECH Università Tecnologica è un programma intensivo che prepara lo studente ad affrontare le sfide e le decisioni aziendali sia a livello nazionale che internazionale.

I contenuti dell'MBA in Business Intelligence Management sono progettati per promuovere il controllo e il processo decisionale strategico in un ambiente aziendale di successo.

Durante le 1.500 ore di specializzazione, gli studenti analizzano una moltitudine di casi pratici attraverso il lavoro individuale e di gruppo. Si tratta quindi di una vera e propria immersione in situazioni aziendali reali.

Questo Executive Master affronta in modo approfondito il concetto di Business Intelligence da una prospettiva disruptiva, completa e aggiornata, focalizzata sulla risoluzione delle reali esigenze del mondo delle imprese. È stato ideato per preparare professionisti a comprendere la Business Intelligence da un approccio strategico, internazionale e innovativo.

Un corso progettato pensando esclusivamente allo studente, focalizzato sul suo miglioramento professionale affinché possa raggiungere l'eccellenza nell’ambito della Business Intelligence. Un programma che comprende sia le esigenze dello studente che quelle dell'azienda, e cerca di soddisfarle per mezzo di contenuti innovativi basati sulle ultime tendenze, supportati dalla migliore metodologia didattica e da un personale docente eccezionale.

Questo MBA ha la durata di 12 mesi e si divide in 9 moduli:

Modulo 1. Business Intelligence in azienda  
Modulo 2. Prospettive commerciali  
Modulo 3. Trasformazione aziendale guidata dai dati
Modulo 4. Visualizzazione dei dati  
Modulo 5. Programmazione per l'analisi dei dati
Modulo 6. Digital Marketing Analytics  
Modulo 7. Gestione del dato
Modulo 8. Protezione dei Dati
Modulo 9. Business Intelligence e intelligenza artificiale: strategie e applicazioni
Modulo 10. Ottimizzazione del Capitale Umano in azienda 
Modulo 11. Leadership, Etica e Responsabilità Sociale d’Impresa
Modulo 12. Management del Personale e Gestione del Talento
Modulo 13. Direzione Economico-Finanziaria
Modulo 14. Direzione Commerciale e Marketing Strategico
Modulo 15. Management Direttivo

Dove, quando e come si realizza?

TECH offre la possibilità di realizzare questo MBA in Business Intelligence Management completamente online. Durante i 12 mesi del percorso di studi, lo studente potrà accedere a tutti i contenuti di questo programma in qualsiasi momento, ciò che gli consentirà di autogestire il suo tempo di studio. 

Modulo 1. Business Intelligence in azienda 

1.1. Business Intelligence aziendale

1.1.1. Il mondo del dato
1.1.2. Concetti rilevanti
1.1.3. Principali caratteristiche
1.1.4. Soluzioni nel mercato di oggi
1.1.5. Architettura complessiva di una soluzione di BI
1.1.6. Cybersicurezza nella BI e Data Science

1.2. Nuovo concetto imprenditoriale

1.2.1. Perché BI?
1.2.2. Ottenere informazioni
1.2.3. BI nei diversi reparti dell'azienda
1.2.4. Motivi per investire nella BI

1.3. Data Warehouse

1.3.1. Definizione e obiettivi: data Warehouse e Data Mart
1.3.2. Architettura
1.3.3. La modellazione dimensionale e i suoi tipi di diagrammi
1.3.4. Processo di estrazione, trasformazione e caricamento (ETL)
1.3.5. Metadati

1.4. Big Data e cattura dati

1.4.1. Cattura
1.4.2. Trasformazione
1.4.3. Conservazione

1.5. Reporting Business Intelligence (BI)

1.5.1. Strutture dei Database
1.5.2. Database OLTP e OLAP
1.5.3. Esempi

1.6. Dashboards o balanced scorecard

1.6.1. Quadro di controllo
1.6.2. Sistemi di supporto decisionale
1.6.3. Sistemi di informazione esecutiva

1.7. Deep Learning

1.7.1. Deep Learning
1.7.2. Fondamenti del Deep Learning
1.7.3. Utilità del Deep Learning

1.8. Machine learning

1.8.1. Machine Learning
1.8.2. Fondamenti del Machine Learning
1.8.3. Utilità del Machine Learning
1.8.4. Deep Learning vs. machine Learning

1.9. Strumenti e soluzioni di BI

1.9.1. Scegliere i migliori strumenti
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy e Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI e Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Pianificazione e Management Progetti BI

1.10.1. Primi passi per definire un progetto di BI
1.10.2. Soluzione di BI per l'impresa
1.10.3. Requisiti e obiettivi

Modulo 2. Prospettive commerciali 

2.1. L’azienda

2.1.1. Capitale, investimento e rischio
2.1.2. Morfologia delle organizzazioni: dimensioni, forma, attività e settori
2.1.3. Organizzazione e risorse
2.1.4. La gestione e le sue esigenze

2.2. Azienda: mercato e cliente

2.2.1. Mercato e cliente
2.2.2. Analisi e segmentazione del mercato
2.2.3. Concorrenza diretta e indiretta
2.2.4. Vantaggi competitivi

2.3. Strategia aziendale

2.3.1. La strategia aziendale
2.3.2. Analisi DAFO
2.3.3. Obiettivi e scadenze [SMART, C/M/L/P, obiettivi a cascata]
2.3.4. Misurare i risultati: conoscere la realtà
2.3.5. Indicatori chiave

2.4. L'informazione come risorsa

2.4.1. Informazioni e gestione
2.4.2. Ciclo di vita delle informazioni
2.4.3. Sistema operativo e sistema strategico

2.5. Balanced scorecard

2.5.1. Balanced scorecard: operativo, tattico e strategico
2.5.2. Definizione di Balanced scorecard
2.5.3. Prospettiva finanziaria
2.5.4. Prospettiva del cliente
2.5.5. Prospettiva dei processi interni
2.5.6. Prospettiva dell’apprendimento e della crescita

2.6. Analisi della produttività

2.6.1.  Reddito, spesa, investimenti e consumi
2.6.2. Analisi e imputazione dei costi
2.6.3. ROI e altri indici rilevanti

2.7. Distribuzione e vendita

2.7.1. Rilevanza del dipartimento
2.7.2. Canali e attrezzature
2.7.3. Tipi di vendita e consumo

2.8. Altre aree comuni

2.8.1. Produzione e fornitura di servizi
2.8.2. Distribuzione e logistica
2.8.3. Comunicazione commerciale
2.8.4. Marketing Inbound

2.9. Data Management

2.9.1. Ruoli e responsabilità
2.9.2. Identificazione degli interessati (stakeholders)
2.9.3. Sistemi di gestione dell’informazione
2.9.4. Tipi di sistemi operativi
2.9.5. Sistema strategico o di supporto decisionale
2.9.6. Piattaforme oer l’informazione: cloud Computing vs. On Premise

2.10. Esplorare le informazioni

2.10.1. Introduzione all'SQL: concetti di base dei database relazionali
2.10.2. Reti e comunicazioni: reti pubbliche/private, indirizzi di rete/subnet/router e DNS. Tunneling VPN e SSH
2.10.3. Sistema operativo: modelli di dati standardizzati
2.10.4. Sistema strategico: OLAP, modellazione multidimensionale e Dashboard grafici
2.10.5. Analisi strategica del dbd e composizione del report

Modulo 3. Trasformazione aziendale sulla base dei dati

3.1. Big Data

3.1.1. Big data  nelle aziende
3.1.2. Concetto di valore
3.1.3. Gestione dei progetti di valore

3.2. Marketing digitale

3.2.1. Il Marketing digitale
3.2.2. Vantaggi del marketing digitale

3.3. Piano e azione

3.3.1. Campagne e tipologie
3.3.2. Redenzione e input
3.3.3. Tipi di strategie
3.3.4. Piano di Marteking Digitale

3.4. Esecuzione del piano di marketing

3.4.1. Customer Journey  (base-campagna-redenzione-improvement) e Marketing digitale
3.4.2. Integrazione degli strumenti di marketing digitale nei siti web
3.4.3. Strumenti di Marketing Online

3.5. Customer Journey

3.5.1. Ciclo di vita del cliente
3.5.2. Associare le campagne al ciclo di vita
3.5.3. Metriche della campagna

3.6. Gestione dei dati per le campagne

3.6.1. Datawarehouse e Datalab
3.6.2. Strumenti per la creazione di campagne
3.6.3. Metodi di input

3.7. GDPR in Digital Marketing

3.7.1. Anodizzazione dei dati e manipolazione dei dati personali
3.7.2. Concetto Robinson
3.7.3. Elenchi di esclusione

3.8. Quadri di controllo

3.8.1. KPI
3.8.2. Pubblico
3.8.3. Strumenti
3.8.4. Storytelling

3.9. Analisi e caratterizzazione clienti

3.9.1. Visione cliente a 360º
3.9.2. Rapporto tra l'analisi e le azioni tattiche
3.9.3. Strumenti di analisi

3.10. Esempi di business che applicano le tecniche dei Big Data

3.10.1. Upselling/Cross-Selling
3.10.2. Modelli di propensione
3.10.3. Modelli di rischio
3.10.4. Predizioni
3.10.5. Trattamento delle immagini

Modulo 4. Visualizzazione dei dati 

4.1. Visualizzazione dei dati

4.1.1. Visualizzazione dei dati
4.1.2. Importanza dell'analisi e della visualizzazione dei dati
4.1.3. Evoluzione

4.2. La progettazione

4.2.1. Uso del colore
4.2.2. Composizione e tipografia
4.2.3. Raccomandazioni

4.3. Tipi di dati

4.3.1. Qualitativi
4.3.2. Quantitativi
4.3.3. Dati temporali

4.4. Insiemi di dati

4.4.1. Cartelle
4.4.2. Database
4.4.3. Opendata
4.4.4. Dati in Streaming

4.5. Tipi comuni di rappresentazione

4.5.1. A colonne
4.5.2. A sbarre
4.5.3. A linee
4.5.4. Ad aree
4.5.5. A dispersione

4.6. Tipi di rappresentazione avanzate

4.6.1. Circolari
4.6.2. A anelli
4.6.3. A bolle
4.6.4. Mappe

4.7. Applicazione per aree

4.7.1. Scienze politiche e sociologia
4.7.2. Scienza
4.7.3. Marketing
4.7.4. Salute e benessere
4.7.5. Meteorologia
4.7.6. Affari e finanza

4.8. Storytelling

4.8.1. Importanza dello storytelling
4.8.2. Storia dello storytelling
4.8.3. Applicazione dello storytelling

4.9. Software di visualizzazione

4.9.1. Commerciali
4.9.2. Gratuiti
4.9.3. Online
4.9.4. Software libero

4.10. Il futuro della visualizzazione dei dati

4.10.1. Realtà virtuale
4.10.2. Realtà aumentata
4.10.3. Intelligenza artificiale

Modulo 5. Programmazione per l'analisi dei dati 

5.1. Programmazione per l'analisi dei dati

5.1.1. Il linguaggio per l'analisi dei dati
5.1.2. Evoluzione e caratteristiche dei principali strumenti
5.1.3. Installazione e configurazione

5.2. Tipi di dati

5.2.1. Tipi basici
5.2.2. Tipi complessi
5.2.3. Altre strutture

5.3. Strutture e operazioni

5.3.1. Operazioni sui dati
5.3.2. Strutture di controllo
5.3.3. Operazioni sui file

5.4. Estrazione e analisi delle informazioni

5.4.1. Riassunti statistici
5.4.2. Analisi univariata
5.4.3. Analisi multivariata

5.5. Visualizzazione

5.5.1. Grafici univariati
5.5.2. Grafici multivariati
5.5.3. Altri grafici di rilievo

5.6. Preelaborazione

5.6.1. L'importanza della qualità dei dati
5.6.2. Rilevamento e analisi degli Outliers
5.6.3. Altri fattori di qualità del set di dati

5.7. Preelaborazione avanzata

5.7.1. Sottocampionamento
5.7.2. Ricampionamento
5.7.3. Riduzione della dimensionalità

5.8. Modelli di dati

5.8.1. Fasi di modellazione
5.8.2. Divisione del set di dati
5.8.3. Metriche per la previsione

5.9. Modello di dati avanzato

5.9.1. Modelli non supervisionati
5.9.2. Modelli supervisionati
5.9.3. Librerie per la modellazione

5.10. Strumenti e buone pratiche

5.10.1. Buone pratiche per la modellazione
5.10.2. Gli strumenti di un analista di dati
5.10.3. Conclusione e librerie di interesse

Modulo 6. Digital Marketing Analytics 

6.1. Analitica web

6.1.1. Analitica web Uso
6.1.2. Storia
6.1.3. Metodologia di applicazione

6.2. Google Analytics

6.2.1. Google Analytics
6.2.2. Metrica vs. Dimensione
6.2.3. Obiettivi di misurazione

6.3.  Relazioni

6.3.1. Metriche di base
6.3.2. Metriche Avanzate o KPI (Key Performance Indicators)
6.3.3. Conversioni

6.4. Dimensioni

6.4.1. Campagna / Parola chiave (keyword)
6.4.2. Fonte / Mezzo
6.4.3. Contenuti

6.5. Universal Analytic vs. Google Analytic 4

6.5.1. Differenze AU vs. GA4
6.5.2. Vantaggi e limitanti
6.5.3. Utilizzo degli strumenti UA e GA4

6.6. Configurazione di Google Analytics

6.6.1. Installazione e integrazione
6.6.2. Struttura di Universal Analytics: account, proprietà e viste
6.6.3. Obiettivi e funnel di conversione

6.7. Relazioni

6.7.1. Analisi in tempo reale
6.7.2. Analisi dell'audience
6.7.3. Analisi delle acquisizioni
6.7.4. Analisi comportamentale
6.7.5. Analisi delle conversioni

6.8. Reporting avanzato

6.8.1. Pannelli
6.8.2. Relazioni personalizzate
6.8.3. API

6.9. Segmentazione

6.9.1. Differenza tra segmento e filtro
6.9.2. Tipi di segmenti: predefiniti / personalizzati
6.9.3. Remarketing

6.10. Analitica digitale

6.10.1. Misurazione
6.10.2. Implementazione
6.10.3. Conclusioni

Modulo 7. Gestione del dato

7.1. Statistica

7.1.1. Statistica: statistica descrittiva e statistiche deduttive
7.1.2. Popolazione, campione, individuo
7.1.3. Variabili: definizione e scale di misura

7.2. Tipi di dati statistici

7.2.1. Secondo la tipologia

7.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
7.2.1.2. Qualitativi: Dati binominali, nominali e ordinali

7.2.2. Secondo la forma: numerico, testuale, logico
7.2.3. Secondo la fonte: primari, secondari

7.3. Pianificazione della gestione del dato

7.3.1. Definizione degli obiettivi
7.3.2. Determinazione delle risorse disponibili
7.3.3. Determinazione delle scadenze
7.3.4. Struttura dei dati

7.4. Raccolta di dati

7.4.1. Metodologia di raccolta
7.4.2. Strumenti di raccolta
7.4.3. Canali di raccolta

7.5. Pulizia del dato

7.5.1. Fasi di pulizia dei dati
7.5.2. Qualità del dato
7.5.3. Elaborazione dei dati (con R)

7.6. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

7.6.1. Misure statistiche
7.6.2. Indici di relazione
7.6.3. Estrazione di dati

7.7. Visualizzazione dei dati

7.7.1. Visualizzazione adeguata in base al tipo di dati
7.7.2. Considerazioni legate all'utente finale
7.7.3. Modelli esecutivi di presentazione dei risultati

7.8. Deposito del dato (Datawarehouse)

7.8.1. Elementi che lo integrano
7.8.2. Disegno
7.8.3. Aspetti da considerare

7.9. Disponibilità del dato

7.9.1. Accesso
7.9.2. Utilità
7.9.3. Sicurezza

7.10. Applicazione pratica

7.10.1. Analisi dei dati
7.10.2. Manipolazione e adattamento di schemi e strutture
7.10.3. Applicazione di test e modelli

Modulo 8. Protezione dei dati 

8.1. Servizi finanziari

8.1.1. Le implicazioni dell'intelligenza artificiale (IA) nei servizi finanziari. Opportunità e sfide
8.1.2. Casi pratici
8.1.3. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.2. Implicazioni dell'intelligenza artificiale nei servizi sanitari

8.2.1.  Implicazioni dell’IA nel settore sanitario. Opportunità e sfide
8.2.2. Casi pratici

8.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

8.3.1. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.4. Retail

8.4.1. Implicazioni dell’IA nel Retail. Opportunità e sfide
8.4.2. Casi pratici
8.4.3. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.5. Industria 4.0

8.5.1. Implicazioni dell’IA nell’Industria 4.0. Opportunità e sfide
8.5.2. Casi pratici

8.6. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA nell’Industria 4.0

8.6.1. Casi pratici
8.6.2. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.7. Amministrazione Pubblica

8.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: opportunità e sfide
8.7.2. Casi pratici
8.7.3. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.8. Istruzione

8.8.1. Implicazioni dell'IA nell’istruzione: opportunità e sfide
8.8.2. Casi pratici
8.8.3. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.9. Silvicoltura e agricoltura

8.9.1. Implicazioni dell’IA nella silvicoltura e nell’agricoltura Opportunità e sfide
8.9.2. Casi pratici
8.9.3. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

8.10. Risorse umane

8.10.1. Implicazioni dell’IA nelle risorse umane. Opportunità e sfide
8.10.2. Casi pratici
8.10.3. Rischi potenziali legati all'uso dell'IA
8.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

Modulo 9. Business Intelligence e intelligenza artificiale: strategie e applicazioni 

9.1. Servizi finanziari

9.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari: Opportunità e sfide 
9.1.2. Casi d'uso 
9.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
9.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

9.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario 

9.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide 
9.2.2. Casi d'uso

9.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

9.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
9.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

9.4. Retail

9.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide 
9.4.2. Casi d'uso 
9.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
9.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

9.5. Industria 4.0 

9.5.1. Implicazioni dell'IA nell’Industria 4,0. Opportunità e sfide
9.5.2. Casi d'uso

9.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA nell’Industria 4,0 

9.6.1. Casi d'uso
9.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
9.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

9.7. Pubblica Amministrazione 

9.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: opportunità e sfide
9.7.2. Casi d'uso 
9.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
9.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

9.8. Istruzione 

9.8.1. Implicazioni dell'IA nell’educazione: opportunità e sfide
9.8.2. Casi d'uso 
9.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
9.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

9.9. Silvicoltura e agricoltura 

9.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide 
9.9.2. Casi d'uso
9.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
9.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

9.10. Risorse umane 

9.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide
9.10.2. Casi d'uso 
9.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
9.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 10. Ottimizzazione del Capitale Umano in azienda

10.1. Capitale Umano in azienda

10.1.1. Valore del Capitale Umano nel mondo tecnologico 
10.1.2. Abilità manageriali 
10.1.3. Cambio del paradigma nei modelli di direzione

10.2. Competenze del direttore 

10.2.1. Processo direttivo
10.2.2. Le funzioni della direzione
10.2.3. Gestione della leadership di gruppo nelle aziende: le relazioni di gruppo

10.3. Comunicazione nell’Impresa 

10.3.1. Il processo di comunicazione in azienda 
10.3.2. Relazioni interpersonali in azienda 
10.3.3. Tecniche di Comunicazione per il cambiamento 

10.3.3.1. Storytelling
10.3.3.2. Tecniche di comunicazione assertiva Feedback, consenso

10.4. Coaching aziendale 

10.4.1. Coaching aziendale
10.4.2. La pratica del coaching
10.4.3. Tipi di coaching e coaching nelle organizzazioni

10.4.3.1. Il coaching come stile di leadership

10.5. Mentoring aziendale

10.5.1. Il Mentoring nell’azienda 
10.5.2. I 4 processi di un programma di Mentoring
10.5.3. Benefici di questo strumento aziendale 

10.6. Mediazione e risoluzione di conflitti in azienda 

10.6.1. I conflitti
10.6.2. Prevenire, affrontare e risolvere il conflitto
10.6.3. Stress e motivazione lavorativa

10.7. Tecniche di negoziazione 

10.7.1. La negoziazione in ambito direttivo delle aziende tecnologiche
10.7.2. Strategie e principali tipi di negoziazione
10.7.3. La figura del soggetto negoziatore

10.8. Gestione del cambiamento aziendale

10.8.1. Fattori di cambiamento organizzativo 
10.8.2. Pianificazione strategica 
10.8.3. Gestione del cambiamento nell’organizzazione 

10.8.3.1. Per il cambiamento immateriale: team, comunicazione, cultura, leadership 
10.8.3.2. Per il cambiamento di base o tangibile: definizione degli obiettivi, misurazione delle prestazioni, apprendimento, riconoscimento e ricompense 

10.9. Tecniche per migliorare il funzionamento di un team

10.9.1. Tecniche di lavoro di squadra
10.9.2. Delega nei team di lavoro

10.10. Dinamica di gruppo. Classificazione 

10.10.1. Ruolo del dinamizzazione
10.10.2. Tecniche di dinamica di gruppo

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

Modulo 11. Leadership, Etica e Responsabilità Sociale d’Impresa 

11.1. Globalizzazione e Governance

11.1.1. Governance e Corporate Governance
11.1.2. Fondamenti di Corporate Governance nelle aziende
11.1.3. Il ruolo del Consiglio di Amministrazione nel quadro della Corporate Governance

11.2. Leadership

11.2.1. Leadership: Un approccio concettuale
11.2.2. Leadership in azienda
11.2.3. L'importanza del leader nella direzione aziendale

11.3. Cross Cultural Management

11.3.1. Concetto di Cross Cultural Management
11.3.2. Contributi alla Conoscenza delle Culture Nazionali
11.3.3. Gestione della Diversità

11.4. Sviluppo manageriale e leadership

11.4.1. Concetto di Sviluppo Direttivo
11.4.2. Concetto di Leadership
11.4.3. Teorie di Leadership
11.4.4. Stili di Leadership
11.4.5. L’intelligenza nella Leadership
11.4.6. Le sfide del leader nell’attualità

11.5 Etica d’impresa

11.5.1. Etica e Morale
11.5.2. Etica Aziendale
11.5.3. Leadership ed etica nelle imprese

11.6. Sostenibilità

11.6.1. Sostenibilità e sviluppo sostenibile
11.6.2. Agenda 2030
11.6.3. Le imprese sostenibili

11.7. Responsabilità Sociale d’impresa

11.7.1. Dimensione internazionale della Responsabilità Sociale d'Impresa
11.7.2. Implementazione della Responsabilità Sociale d’Impresa
11.7.3. Impatto e misurazione della Responsabilità Sociale d'Impresa

11.8. Sistemi e strumenti di Gestione responsabile

11.8.1. RSC: Responsabilità sociale corporativa
11.8.2. Aspetti essenziali per implementare una strategia di gestione responsabile
11.8.3. Le fasi di implementazione di un sistema di gestione della responsabilità sociale d'impresa
11.8.4. Strumenti e standard della RSI

11.9. Multinazionali e diritti umani

11.9.1. Globalizzazione, imprese multinazionali e diritti umani
11.9.2. Imprese multinazionali di fronte al diritto internazionale
11.9.3. Strumenti legali per le multinazionali nel campo dei diritti umani

11.10. Ambiente legale e Corporate Governance

11.10.1. Regolamenti internazionali di importazione ed esportazione
11.10.2. Proprietà intellettuale e industriale
11.10.3. Diritto internazionale del lavoro

Modulo 12. Management del personale e gestione del talento 

12.1. Direzione Strategica del personale

12.1.1. Direzione Strategica e risorse umane
12.1.2. Direzione strategica del personale

12.2. Gestione delle risorse umane basata sulle competenze

12.2.1. Analisi del potenziale
12.2.2. Politiche di retribuzione
12.2.3. Piani di avanzamento di carriera/successione

12.3. Valutazione del rendimento e gestione delle prestazioni

12.3.1. Gestione del rendimento
12.3.2. Gestione delle prestazioni: obiettivi e processi

12.4. Innovazione nella gestione dei talenti e del personale

12.4.1. Modelli di gestione del talento strategico
12.4.2. Identificazione, formazione e sviluppo dei talenti
12.4.3. Fedeltà e fidelizzazione
12.4.4. Proattività e innovazione

12.5. Motivazione

12.5.1. La natura della motivazione
12.5.2. Teoria delle aspettative
12.5.3. Teoria dei bisogni
12.5.4. Motivazione e compensazione economica

12.6. Sviluppo di team ad alte prestazioni

12.6.1. Team ad alte prestazioni: team autogestiti
12.6.2. Metodologie per la gestione di team autogestiti ad alte prestazioni

12.7. Produttività, attrazione, mantenimento e attivazione del talento

12.7.1. La produttività
12.7.2. Leve di attrazione e ritenzione del talento

Modulo 13. Direzione Economico-Finanziaria

13.1. Contesto Economico

13.1.1. Ambiente macroeconomico e sistema finanziario nazionale
13.1.2. Istituti finanziari
13.1.3. Mercati finanziari
13.1.4. Attivi finanziari
13.1.5. Altre entità del settore finanziario

13.2. Contabilità Direttiva

13.2.1. Concetti di base
13.2.2. L’Attivo dell’azienda
13.2.3. Il Passivo dell’azienda
13.2.4. Il Patrimonio Netto dell'azienda
13.2.5. Il conto economico

13.3. Sistemi informativi e Business Intelligence

13.3.1. Concetto e classificazione
13.3.2. Fasi e metodi della ripartizione dei costi
13.3.3. Scelta del centro di costi ed effetti

13.4. Budget e Controllo di Gestione

13.4.1. Il modello di budget
13.4.2. Bilancio di Capitale
13.4.3. Il bilancio operativo
13.4.5. Bilancio del Tesoro
13.4.6. Monitoraggio del budget

13.5. Direzione Finanziaria

13.5.1. Le decisioni finanziarie dell'azienda
13.5.2. Dipartimento finanziario
13.5.3. Eccedenze di cassa
13.5.4. Rischi associati alla direzione finanziaria
13.5.5. Gestione dei rischi della direzione finanziaria

13.6. Pianificazione Finanziaria

13.6.1. Definizione della pianificazione finanziaria
13.6.2. Azioni da intraprendere nella pianificazione finanziaria
13.6.3. Creazione e definizione della strategia aziendale
13.6.4. La tabella Cash Flow
13.6.5. La tabella dell'attivo circolante

13.7. Strategia Finanziaria d’Impresa

13.7.1. Strategia aziendale e fonti di finanziamento
13.7.2. Prodotti finanziari di finanziamento aziendale

13.8. Finanziamento Strategico

13.8.1. Autofinanziamento
13.8.2. Incremento dei fondi propri
13.8.3. Risorse Ibride
13.8.4. Finanziamento tramite intermediari

13.9. Analisi e pianificazione finanziaria

13.9.1. Analisi dello Stato Patrimoniale
13.9.2. Analisi del Conto Economico
13.9.3. Analisi del Rendimento

13.10. Analisi e risoluzione di casi/problemi

13.10.1. Informazioni finanziarie su Industria de Diseño y Textil, S.A. (INDITEX)

Modulo 14. Direzione Commerciale e Marketing Strategico 

14.1. Direzione commerciale

14.1.1. Quadro concettuale della direzione commerciale
14.1.2. Strategia e pianificazione aziendale
14.1.3. Il ruolo dei direttori commerciali

14.2. Marketing

14.2.1. Concetto di Marketing
14.2.2. Elementi base del marketing
14.2.3. Attività di marketing aziendale

14.3. Gestione Strategica di Marketing

14.3.1. Concetto di Marketing strategico
14.3.2. Concetto di pianificazione strategica di marketing
14.3.3. Fasi del processo di pianificazione strategica di marketing

14.4. Marketing online ed e-commerce

14.4.1. Obiettivi del Digital Marketing ed e-commerce
14.4.2. Digital Marketing e mezzi impiegati
14.4.3. E-commerce Contesto generale
14.4.4. Categorie dell’e-commerce
14.4.5. Vantaggi e svantaggi dell’ E-commercerispetto al commercio tradizionale

14.5. Digital Marketing per rafforzare il marchio

14.5.1. Strategie online per migliorare la reputazione del tuo marchio
14.5.2. Branded Content & Storytelling

14.6. Digital Marketing per captare e fidelizzare clienti

14.6.1. Strategie di fidelizzazione e creazione di un vincolo mediante internet
14.6.2. Visitor Relationship Management
14.6.3. Ipersegmentazione

14.7. Gestione delle campagne digitali

14.7.1. Che cos'è una campagna pubblicitaria digitale?
14.7.2. Passi per il lancio di una campagna di marketing online
14.7.3. Errori delle campagne pubblicitarie digitali

14.8. Strategie di vendita

14.8.1. Strategie di vendita
14.8.2. Metodi di vendite

14.9. Comunicazione Aziendale

14.9.1. Concetto
14.9.2. Importanza della comunicazione aziendale
14.9.3. Tipo di comunicazione nell’azienda
14.9.4. Funzioni della comunicazione nell’azienda
14.9.5. Elementi della comunicazione
14.9.6. Problemi di comunicazione
14.9.7. Scenari della comunicazione

14.10. Comunicazione e reputazione online

14.10.1. La reputazione online
14.10.2. Come misurare la reputazione digitale?
14.10.3. Strumenti di reputazione online
14.10.4. Rapporto sulla reputazione online
14.10.5. Branding online

Modulo 15. Management

15.1. General Management

15.1.1. Concetto di General Management
15.1.2. L’azione del Manager Generale
15.1.3. Il direttore generale e le sue funzioni
15.1.4. Trasformazione del lavoro della direzione

15.2. Direzione di operazioni

15.2.1. Importanza della direzione
15.2.2. La catena di valore
15.2.3. Gestione qualità

15.3. Oratoria e preparazione dei portavoce

15.3.1. Comunicazione interpersonale
15.3.2. Capacità di comunicazione e influenza
15.3.3. Barriere nella comunicazione

15.4. Strumenti di comunicazione personale e organizzativa

15.4.1. La comunicazione interpersonale
15.4.2. Strumenti di comunicazione interpersonale
15.4.3. La comunicazione nell’azienda
15.4.4. Strumenti nell’azienda

15.5. Comunicazione in situazioni di crisi

15.5.1. Crisi
15.5.2. Fasi della crisi
15.5.3. Messaggi: contenuti e momenti

15.6. Preparazione di un piano di crisi

15.6.1. Analisi dei potenziali problemi
15.6.2. Pianificazione
15.6.3. Adeguatezza del personale

15.7. Intelligenza emotiva

15.7.1. Intelligenza emotiva e comunicazione
15.7.2. Assertività, empatia e ascolto attivo
15.7.3. Autostima e comunicazione emotiva

15.8. Personal Branding

15.8.1. Strategie per sviluppare il brand personale
15.8.2. Leggi del branding personale
15.8.3. Strumenti per la costruzione di brand personali

15.9. Leadership e gestione di team

15.9.1. Leadership e stile di leadership
15.9.2. Capacità e sfide del Leader
15.9.3. Gestione dei Processi di Cambiamento
15.9.4. Gestione di Team Multiculturali

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