Este curso aborda la Inteligencia de Negocios (BI), tanto desde sus componentes tradicionales, como desde una mirada hacia el futuro, con el impacto de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en el área.
La Inteligencia de Negocios se ha consolidado como una práctica fundamental para generar valor a partir de los datos. Tradicionalmente, esta práctica se ha centrado en procesos de integración, almacenes de datos corporativos y visualización de datos (reportes, dashboards). Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de los Datos requiere una mirada fresca que permita aprovechar las nuevas oportunidades. En este curso se describe la Inteligencia de Negocios actual y la que está apareciendo.
Inicia con un resumen de los componentes y roles “clásicos” de la Inteligencia de Negocios. A continuación, se presentan los principales desafíos que han surgido producto de la aparición de nuevas tecnologías, soluciones y necesidades de análisis de información. Se presentará una plataforma de análisis de datos moderna para enfrentar los desafíos. Posteriormente, pasaremos del mundo técnico al mundo más de gestión y personas. Hablaremos de Agilidad en Inteligencia de Negocios, de Gobierno y Calidad de Datos, de la necesidad de Pensamiento Analítico como base para la generación de valor. Luego, analizaremos la aparición del rol de Traductor Analítico y su importancia. Finalmente, y considerando todos los puntos vistos en el curso, se presentará una visión moderna (y futura) de la Inteligencia de Negocios.
Dirigido a:
– Profesionales que necesiten interactuar con motores de bases de datos para extraer o manipular información.
– Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir habilidades para procurar los datos de entrada al proceso de análisis.
– Estado actual de la inteligencia de negocios
– Plataforma moderna de análisis de datos
– Centralización vs descentralización
– Desafíos de la inteligencia de negocios actual
– El rol de la agilidad en la inteligencia de negocios
– Principios de gobierno de datos
– Roles asociados al gobierno de datos
– Introducción a la calidad de datos
– El pensamiento analítico como base de la creación de valor a partir de los datos
– El nuevo rol del traductor analítico
– Uniendo todo: inteligencia de negocios para una nueva década