Todas las modalidades del programa (streaming, online y presencial) tienen el mismo valor. Además, recomendamos preguntar las condiciones de cada una al momento de matricularse.
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.
Dirigido a:
- 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.
Resultados de aprendizaje general:
- 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.
Requisitos de ingreso:
- 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.
Nota: El orden de los cursos dependerá de la programación que realice la Subdirección Académica.
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40% Personas mayores de 60 años.
30% Exalumnos, colaboradores UC y DUOC, exalumnos de Educación Profesional de Ingeniería UC, Tarjeta vecino Providencia y Las Condes.
25% Convenio Ingeniería.
15% Funcionarios de servicios públicos.