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Diplomado en Inteligencia de Negocios

Desarrolla habilidades altamente demandadas hoy en el mercado laboral, para transformar datos en información estratégica para toma de decisiones y la creación de valor

Antecedentes Generales

07/04/2020 Versión 13°
Mar y jue de 18:30 a 21:45 hrs
Centro de Extensión UC (Alameda 390, metro Universidad Católica)
144 horas cronológicas / 192 horas pedagógicas
$2.900.000.- (Convenio Marco ID 1307256)
programas@ing.puc.cl
+56 2 2354 4516

Este diplomado entrega conocimientos sobre la infraestructura básica necesaria para poder crear un proyecto; planificación estratégica; minería de datos; gestión de proyectos; gobernancia de proyectos; y las tendencias actuales.

 

Dirigido a:
Ingenieros civiles e industriales de todos los campos, ingenieros comerciales y afines, licenciados en computación y otros profesionales que trabajen en áreas que requieran conocimientos o habilidades en la materia.

Contenidos del Programa

Fundamentos básicos de Inteligencia de Negocios
– Definición de Inteligencia de Negocios
– Conceptos básicos de Inteligencia de Negocios
– Problemáticas organizacionales de acceso y manejo de información, y su uso para la toma de
decisiones
– Principales componentes de una solución de Inteligencia de Negocios: Data Warehouse, OLAP, ETL,
Visualización
– Complementariedad con sistemas de información transaccionales
– Principales sistemas de Inteligencia de Negocios

 

Infraestructura de Inteligencia de Negocios
– Introducción a una Arquitectura Sustentable de Inteligencia de Negocios
– Visualización de Datos y Narrativa (Storytelling)
– Mercados de Inteligencia de Negocios según Gartner y Forrester
– Principales Oferentes de Soluciones de Inteligencia de Negocios
– Ejercicio práctico de profundización crítica en los mercados y oferentes

Minería de Datos
– Introducción: El concepto, el proceso y los problemas en que es relevante
– Análisis de la canasta de mercado y Reglas de asociación
– Clasificación: Árboles de Decisión, K-vecinos cercanos
– Clustering: K-Means, Mean-Shift y Clustering aglomerativo
– Selección de modelos

 

Analítica de Negocios
– Origen y Evolución del concepto de Análisis de Negocios.
– Estadística para Análisis de Negocios.
– Metodologías para Análisis de Datos.
– Modelamiento y Análisis Descriptivo.
– Modelamiento y Análisis Predictivo.
– Gestión de un Proyecto de Análisis de Negocios.

Aplicaciones de Inteligencia de Negocios a Gestión Estratégica
– 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

 

Gobierno de Inteligencia de Negocios
– Introducción al Gobierno de 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
– Gobierno aplicado en arquitecturas modernas
– Relación con otras áreas y disciplinas

Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocios
– 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.

 

Tendencias en Inteligencia de Negocios
– Evolución de la Cultura Organizacional – Lean, Ágil y Colaborativa.
– Grandes Volúmenes de Datos y Analytics (Big Data & Analytics).
– Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquina (AI & Machine Learning).
– Inteligencia de Negocios Operacional (Operational Business Intelligence).
– Tendencias en Arquitectura de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence Architecture Trends).
– Visualización y Exploración de Datos (Data Visualization & Exploration).
– Gobierno y Calidad de datos (Data Governance & Data Quality).
– Gestión de Datos Maestros (Master Data Management).
– Tendencias en Integración de Datos (Data Integration Trends).

Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Dirección Académica

Cuerpo Académico

Testimonios

"El diplomado me ha aportado todas las herramientas que necesito para afrontar de mejor manera el proyecto en el cual estamos en nuestra organización"

Domingo Rojas

Diplomado en Inteligencia de Negocios



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