Diplomado en Inteligencia de negocios

Las organizaciones necesitan sacar partido de los grandes volúmenes de datos, generados por ellas o por otras fuentes, de tal manera de poder analizarla y traducir dicho análisis, no solo en mejoras de procesos internos o externos, sino en apoyar en la toma de decisiones a nivel estratégico. El Diplomado en Inteligencia de negocios (Business Intelligence), juega un rol importante como capacitador en la materia, preparando a los profesionales para desempeñarse como agentes activos de este cambio, ya sea liderando proyectos de inteligencia de negocios o ayudando a crear o a mejorar la gobernanza de datos.

La inteligencia de negocios está cobrando cada vez más importancia a la hora de tomar decisiones dentro de una organización, debido al marco de herramientas y metodologías que entrega para el manejo de información estratégica. Con este conocimiento, las organizaciones pueden agilizar y fortalecer sus decisiones, contando una visión más clara del comportamiento de los clientes y de la competencia.

El Diplomado se enfoca en entregar conocimientos teóricos y prácticos sobre: infraestructura básica necesaria para crear un proyecto; planificación estratégica; minería de datos; gestión de proyectos; gobierno; y tendencias actuales, siempre desde el punto de vista de Inteligencia de Negocios. En la modalidad sincrónica (online clases en vivo), se trabajará con clases streaming a través de la plataforma Zoom y el alumno contará además con un LMS o escritorio virtual de apoyo en donde podrá encontrar material de clases, acceso a clases grabadas, evaluaciones y otros.

Ingenieros civiles industriales, ingenieros comerciales, civiles informáticos, civiles electrónicos, civiles eléctricos, licenciados en computación, y otros profesionales licenciados y/o con experiencia en áreas afines, que requieren conocimientos o habilidades en la materia.

Gestionar proyectos de inteligencia de negocios que permitan la administración de información estratégica para la toma de decisiones en empresas y organizaciones.

Crear la estructura de gobernanza de datos de la organización.

Comprender el real potencial y las limitaciones de la inteligencia de negocios para el apoyo a las decisiones de nivel estratégico en la organización.

Licenciatura en ciencias de la ingeniería, título de ingeniería civil, u otro grado académico o título profesional universitario en una disciplina afín a la ingeniería, cuyo nivel sea al menos equivalente al necesario para obtener el grado de licenciado.

Experiencia laboral de dos años en el área o áreas afines.

Al final del curso podrás:
– 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.

Contenidos:
– 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.

Al final del curso podrás:
– 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.

Contenidos:
– 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.

Al final del curso podrás:
– 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.

Contenidos:
– 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.

Al final del curso podrás:
– 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.

Contenidos:
– 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.

Al final del curso podrás:
– 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.

Contenidos:
– 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.