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Business Intelligence y Transformación Digital (30h)

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Business Intelligence y Transformación Digital (30h)

En este curso, hablaremos de las características y ventajas de la inteligencia de negocios, qué significa y qué implicaciones tiene en las organizaciones, a través de los distintos tipos de analítica que existen, las posibilidades que ofrecen y sus distintos ámbitos de aplicación.

Detallaremos en qué consiste y cómo se construye un DataWarehouse, como herramienta básica para llevar a cabo el Data Mining (o minería de datos), para obtener los insights que generen ventaja competitiva, es decir, cómo descubrir relaciones entre los datos que generen un valor añadido y una buena toma de decisiones.

Hablaremos de las arquitecturas que soportan los sistemas de Business Intelligence, así como los principios básicos para gestionar proyectos de este tipo.

Y naturalmente, hablaremos del proceso de transformación digital que estamos viviendo en todos los ámbitos, y su relación e impacto en el Business Intelligence: ¿Cómo es el nuevo BI, en qué consiste la datificación y el ámbito de Big Data, y qué es el Smart Data? Y finalmente, ¿cómo será el business intelligence que está por venir a medio y largo plazo?

1.- Inteligencia de Negocios

Objetivo

Comprender el concepto de Inteligencia de Negocios (Business Intelligence), y descartar falsas definiciones.

Conocer en qué consiste la pirámide organizacional de la información y la toma de decisiones, y las herramientas más habituales utilizadas para llevar a cabo la inteligencia de negocios.

Contenido

  1. Inteligencia de Negocios
    1. Business Intelligence
    2. De los datos a las decisiones estratégicas. El mundo del dato
    3. Corporate Performance Management
    4. Hemos aprendido

2.- Tipos de Analítica

Objetivo

Conocer los distintos tipos de analítica que se pueden contemplar hoy en día: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva.

Ejemplificar estos tipos de analítica con casos del mundo real.

Contenido

  1. Tipos de Analítica
    1. Enfoque multidisciplinar
    2. De la Analítica Descriptiva a la Analítica Prescriptiva
    3. Deep Learning
    4. Hemos aprendido

Arriba

3.- DataWarehouse

Objetivo

Conocer los fundamentos de un DataWarehouse, sus características y ventajas, y comprender en qué consisten los sistemas OLTP, las buenas prácticas para la implementación del DataWarehouse.

Conocer en qué consisten las herramientas de análisis OLAP (Drill Down, Drill Up).

Conocer los principales servidores OLAP (ROLAP, MOLAP, HOLAP), y las disciplinas de Minería de Datos y Data Mining).

Contenido

  1. DataWarehouse
    1. Qué es un DataWarehouse
    2. Reglas para crear un DataWarehouse
    3. Procesos ETL
    4. Alojamiento del DW
    5. DataWarehouse y DataLake
    6. DataWarehouse en la nube
    7. Calidad del dato: Data Management
    8. Hemos aprendido

4.- Data Mining

Objetivo

Conocer las categorías de Data Mining, el proceso de minería de datos, y en qué consisten los conceptos de consultas, reportes, alertas, análisis y pronósticos.

Plantear otras disciplinas de descubrimiento de insights.

Contenido

  1. Data Mining
    1. Qué es Data Mining
    2. Business Intelligence y Data Mining
    3. Cubos OLAP
    4. Hemos aprendido

5.- Arquitectura y Herramientas de BI

Objetivo

Conocer los procesos de extracción, transformación y carga de datos (procesos ETL), y las herramientas para visualización y consulta: reportes, dashboards. Creación de cubos multidimensionales.

Contenido

  1. Arquitectura de BI
    1. DataWarehouse y DataMarts
    2. Creación de un sistema de BI
    3. Arquitectura de un sistema de BI  
    4. Herramientas
    5. Hemos aprendido

6.- Gestión de proyectos de BI

Objetivo

Conocer el enfoque ágil adecuado para la gestión de proyectos de Inteligencia de Negocios, los perfiles profesionales necesarios y las especificidades para proyectos de este tipo.

Contenido

  1. Gestión de proyectos de BI
    1. Introducción al agilismo
    2. Metodologías Ágiles
    3. Liderazgo en un entorno ágil
    4. Hemos aprendido

7.- Ámbitos de aplicación

Objetivo

Conocer los ámbitos de aplicación de la inteligencia de negocios: Business Analytics, Customer Analytics, Industria 4.0, Smart Cities, y otras aplicaciones.

Contenido

  1. Ámbitos de aplicación
    1. Customer Analytics
    2. User Experience (UX)
    3. Business Analytics
    4. RRHH Analytics
    5. Text Analytics
    6. Hemos aprendido

8.- Transformación Digital y BI

Objetivo

Entender las implicaciones de la transformación digital en la inteligencia de negocios, respecto del efecto de la datificación, la relación con Big Data, y los conceptos de Dark Data, Smart Data y Smart Visual Data.

Contenido

  1. Transformación Digital y BI
    1. La Digitalización de las empresas
    2. Transformación Digital: Del BI al Big Data
    3. Business Intelligence Vs Big Data
    4. Internet de las cosas
    5. Smart Cities
    6. Hemos aprendido

9.- Lo que está por venir en BI

Objetivo

Conocer las próximas realidades y tecnologías que se aplicarán a la inteligencia de negocios, como la realidad aumentada, nuevas tendencias, y cuál es el futuro del Business Intelligence.

Contenido

  1. Lo que está por venir en BI
    1. Visualización de datos en 3D
    2. BIM
    3. Tiempo Real + IoT + Cloud
    4. Machine Learning + Inteligencia Artificial
    5. DataOps
    6. Hemos aprendido