Diplomado en inteligencia de negocios

Curso: Fundamentos, arquitectura e infraestructura de inteligencia de negocios

• Identificar las principales características de la inteligencia de negocios.
• Describir las necesidades organizacionales que han llevado al desarrollo de las herramientas y metodologías de inteligencia de negocios.
• Reconocer los principales componentes con que debe contar una infraestructura de inteligencia de negocios.
• Diseñar una arquitectura para inteligencia de negocios en la organización.
• Conceptos básicos de inteligencia de negocios.
• Problemáticas organizacionales de acceso y manejo de información, y su uso para la toma de decisiones.
• Componentes de una solución de inteligencia de negocios: data warehouse, ETL, visualización y analítica.
• Bases de datos, almacenes de datos y lagos de datos.
• Arquitecturas clásicas y modernas de inteligencia de negocios.
• Plataformas para big data.
• Servicios en la nube.

Curso: Técnicas de minería de datos, aprendizaje de máquina y analítica de negocios

• Identificar las principales teorías y prácticas de la minería de datos.
• Distinguir los diferentes tipos de modelo de aprendizaje y algoritmos asociados con sus fortalezas y debilidades.
• Construir modelos a ser usados en minería de datos o aprendizaje de máquina.
• Desarrollar soluciones a problemas reales de inteligencia de negocios que involucren la necesidad de técnicas de minería de datos.
• Aplicar las mejores prácticas en metodologías y herramientas enfocadas al análisis de datos.
• Generar modelos analíticos que permitan apoyar distintas estrategias de negocio.
• Conceptos fundamentales de minería de datos: proceso, modelos, clasificación y regresión.
• Técnicas y algoritmos de aprendizaje no supervisado y su aplicación a la inteligencia de negocios.
• Técnicas y algoritmos de aprendizaje supervisado y su aplicación a la inteligencia de negocios.
• Selección y evaluación de modelos.
• Origen y evolución del concepto de análisis de negocios.
• Estadística para análisis de negocios.
• Modelamiento y análisis descriptivo.
• Modelamiento y análisis predictivo.

Curso: Visualización de datos

• Reconocer la motivación e importancia de la visualización de datos en la inteligencia de negocios.
• Aplicar los conceptos fundamentales de las técnicas de visualización, comunicación y diseño efectivo.
• Manejar técnicamente los principales programas de visualizaciones de datos.
• Explorar datos de manera gráfica en la organización.
• Implementar reportes y tableros de manera efectiva en determinado negocio.
• Introducción: breve historia, disciplinas de comunicación gráfica e importancia de visualizar datos.
• Condiciones necesarias para una visualización: datos y caso.
• Objetivos de la visualización: contenido vs usuario, acceso, interacción y actualización.
• Fuentes de información: sistemas transaccionales, sistemas web y datos públicos.
• Preparación de datos: integridad, calidad y homologación.
• Generalidades sobre tipos de datos: medidas y dimensiones.
• Atributos a usar en una visualización.
• Análisis de los tipos de gráficos más comunes para representar datos.
• Exploración visual de datos.
• Indicadores, reportes y tableros.
• Presentación de las herramientas principales del mercado.
• Datos de empresa: reportes transversales a industrias y vistas específicas.
• Revisión de casos de uso de tableros generales.
• Revisión de casos de uso específicos por industrias.

Curso: Gestión de proyectos y gobernanza en inteligencia de negocios

• Identificar las metodologías y mejores prácticas para el manejo de proyectos de inteligencia de negocios.
• Distinguir los roles de las áreas y los ejecutivos relacionados con la correcta implementación de soluciones de inteligencia de negocios transversales o particulares dentro de la empresa.
• Comprender la necesidad de gobernanza de datos en la organización.
• Identificar los modelos de gobierno en inteligencia de negocios actuales y la tendencia futura de estos.
• Reflexionar sobre las experiencias prácticas de compañías locales o multinacionales que estén empleando o planeen implementar modelos de gobierno en inteligencia de negocios en sus organizaciones.
• Principios del PMBoK para el desarrollo de proyectos.
• Metodología clásica de gestión de proyectos de inteligencia de negocios.
• Metodología moderna de gestión de proyectos de inteligencia de negocios.
• Estudio de casos de proyectos de inteligencia de negocios.
• La necesidad de gobernanza en inteligencia de negocios (BI Governance).
• Introducción y conceptos asociados al gobierno de datos (Data Governance).
• Organismos, roles y responsabilidades.
• Ciclo de vida de inteligencia de negocios.

Curso: Aplicaciones y nuevas tendencias en inteligencia de negocios

• Identificar las principales áreas de aplicación de la inteligencia de negocios y la forma en que ella puede impactar a las organizaciones.
• Reconocer la relación de la inteligencia de negocios con la toma de decisiones a nivel estratégico.
• Identificar oportunidades para la introducción de técnicas de inteligencia de negocios en una organización.
• Identificar las principales tendencias, tanto tecnológicas como metodológicas, que están impactando el área para desarrollar una visión de futuro.
• La información y el conocimiento empresarial como creadores de ventaja competitiva.
• La información como soporte para los procesos de toma de decisiones tácticas y estratégicas.
• La importancia de la medición para dirigir y ejecutar la estrategia.
• Indicadores estratégicos de gestión e implementación de tableros de control.
• La introducción de productos o servicios analíticos como parte de una estrategia empresarial moderna.
• Aspectos únicos de los proyectos de inteligencia de negocios y su impacto en el éxito y fracaso de un proyecto.
• Últimas tendencias y avances en inteligencia de negocios (big data, inteligencia artificial, integración de datos, etc.)
• Evolución de la cultura organizacional Lean, ágil y colaborativa.