El curso permite identificar la importancia de la información en la labor estratégica de una organización, y cómo ser capaces de asociar la necesidad de información en las diversas áreas con la definición de iniciativas de Business Intelligence para el uso eficaz de los datos, permitiendo contribuir con dicha estrategia y apoyar la toma de decisiones corporativa.

El curso, a través de perspectiva aplicada, brinda el conocimiento metodológico base para llevar adelante exitosamente sus iniciativas de Business Intelligence. Se revisan y ejercitan cada uno de los elementos de la metodología de implementación. Asimismo, se complementa el conocimiento en cada etapa a través de best practices

El curso brinda el conocimiento necesario para la definición tecnológica de una solución de Business Intelligence, desde las variantes de arquitecturas de la solución, las características del modelamiento dimensional y las buenas prácticas para los procesos de Extracción, Transformación y Carga (ETL).

El curso proporciona al ejecutivo los contenidos teóricos y herramientas aplicadas de Business Intelligence que actualmente existen en el mercado y que le permiten, en función a casos prácticos, establecer criterios tales como la funcionalidad del software, los aspectos técnicos, solidez del proveedor, costo del software, costo del entrenamiento, costo de implantación, entre otros aspectos, para un correcto proceso de evaluación y selección de estas tecnologías.

El curso aborda el proceso metodológico para una adecuada construcción de Tableros de Control (Dashboards), iniciando con la definición de indicadores como elementos de comunicación, la revisión de errores comunes y buenas prácticas en la elaboración dashboards sobre la base de conocimiento del negocio y las best practices y técnicas de visualización para lograr interfaces útiles y eficaces.

El curso proporciona a los participantes las técnicas y herramientas para la gestión de proyectos de Business Intelligence, a través de estándares internacionales, desde su planeación, ejecución, control y seguimiento del alcance, tiempo y presupuesto, hasta la aceptación de resultados para el cierre del proyecto. La revisión de estos aspectos se realiza a través de best practices globales, el uso de documentos de gestión estándar y sesiones aplicativas.

El curso muestra el escenario complejo del trabajo en equipo dentro de una organización y la sincronización de metas hacia un objetivo particular. En esta materia se analizan los elementos que hacen posible una forma de trabajo efectiva, la manera como se toman decisiones, como se resuelven conflictos y cómo se establecen las relaciones al interior de la organización. El participante logra interiorizar esta situación, comprender las dinámicas de su funcionamiento y por consiguiente puede hacer que sus equipos se transformen en equipos de alto rendimiento.

El curso fortalece, en el participante, el rol del Chief Data Officer (CDO) y cuáles son sus principales retos, de tal manera que brinde el necesario liderazgo estratégico, dirija una correcta ejecución. Se brinda el alcance de la gobernabilidad y la estrategia de calidad de datos respecto del Data Warehouse, Business Intelligence Management y Data Quality Managment. Los participantes aplican el modelo de Data Governance a través de roles, responsabilidades, procesos y herramientas que aseguren la homogeneidad y consistencia, considerando las normativas e impacto al negocio, mediciones y estándares, perfilamiento de datos.

Hoy, las empresas requieren gestionar estratégicamente la información. Sin embargo, muchas organizaciones están limitadas por los costos, como por la escasez de las habilidades requeridas para su uso. Una forma eficiente de reducir estas brechas es externalizar el servicio. Así, este curso proporciona a los participantes un modelo conceptual para la exploración y evaluación del outsourcing en Business Intelligence, que le permita tomar la decisión más acertada.

El curso brinda el panorama completo del enfoque ágil vs el desarrollo tradicional del Business Intelligence. Además aborda el ciclo de vida en proyectos Ciclo de Vida en Proyectos Agile Data Warehouse, los aspectos claves de un equipo agile, las etapas de un modelo ágil en BI, la gestión de proyectos de Data Warehouse bajo metodología agiles, la implantación del modelo en las Unidades Usuarias, factores de éxito en un proyecto Scrum, e indicadores de la Metodología Agile Data Warehouse. Finalmente, el aterrizaje del contenido se revisa y aplica en el análisis de best practices y casos de estudio.

En estas sesiones se responderán los tópicos y cuestiones fundamentales sobre ¿qué es el Big Data?, ¿qué es el Business Analytics?, la definición de Big Data y su alcance, la Inteligencia Artificial, ¿qué es el machine learning y el deep learning?, ¿cuáles son las tecnologías aplicadas de Big Data & Business Analytics? Se presentan casos de usos y las mejores prácticas globales para detallar estos tópicos.

El curso permite que los participantes actualicen y nivelen sus conocimientos principales en estadística aplicada con el fin de utilizarse en el manejo de datos en Business Analytics. Se revisan conceptos relevantes de estadística como outliers, estadígrafos, histogramas, distribuciones, análisis de varianzas, entre otros. Así, el alumno es capaz de reconocer los conceptos estadísticos que servirán para el manejo de datos en las iniciativas de BA.

El curso brinda los conocimientos y permite la aplicación de los criterios metodológicos que garantizan el éxito de proyectos de Business Analytics, pasando por la comprensión del negocio, las principales problemáticas empresariales, las variables claves, el procesamiento y modelamiento de la información y finalmente sus resultados para atender las necesidades de un manejo predictivo de información. Se abordan las metodologías KDD; Crisp-DM, SEMMA, entre otros.

El curso permite el análisis de diversos casos de aplicación de Business Analytics, en el ámbito latinoamericano, desde la problemática identificada hasta los beneficios obtenidos con la aplicación de estas iniciativas, revisando los modelos de retención, Cross Selling & Up Selling, modelos de propensión de compra, detección de fraude y segmentación de clientes.

El curso desarrolla los criterios metodológicos para la implementación de iniciativas de Business Analytics, utilizando Rapidminer, como tecnología para el apoyo en la implementación de estas iniciativas. Así el participante logra dominar, a través de la aplicación, los aspectos de la segmentación y la detección de fuga de clientes.

Todo cambio tiene un impacto importante en las personas que están inmersas en él. Regularmente trae consigo conflictos que requieren una solución que garantice el paso a una nueva etapa del proceso y la satisfacción de las necesidades de los colaboradores. En este contexto, el curso brinda las herramientas y técnicas necesarias para el manejo del cambio, el impulso de actitud positiva y proactiva. Además, de acciones creativas para enfocar los aspectos que requieren tolerancia a las ambigüedades, flexibilidad, apertura a nuevos conocimientos y responsabilidades así como la capacidad para la resolución de problemas. El participante logra las capacidades para sostener e impulsar los procesos de cambio organizacional.

El curso muestra cómo los sistemas cognitivos son una nueva forma de máquinas inteligentes que aprenden de la interacción con los usuarios. Watson es el máximo exponente de la cognición digital: entiende el lenguaje natural, formula hipótesis, se mueve en la ambigüedad propia del ser humano, ofrece respuestas basándose en evidencias, asigna niveles de confianza a sus respuestas, maneja ingentes cantidades de datos (Big Data), está al día y aprende.

Por otra parte, el curso aborda el uso legal de datos donde se muestra que el Big Data es un activo intangible, y que impacta en circunstancias tan relevantes como la titularidad, la capacidad de explotación, entre otros aspectos.

Finalmente, las sesiones abordan los sistemas de descubrimiento, en el que se detalla el desarrollo del flujo de pensamiento con una herramienta de visualización avanzada. Watson Analytics utiliza el lenguaje natural, la automatización de la preparación de datos, modelos predictivos, visualizaciones avanzadas, que permiten a las unidades de negocio realizar sus propios análisis sin depender del departamento de IT.

En ese curso se detallan los conceptos fundamentales para desarrollar un business case: cómo calcular y establecer los costes de un proyecto de Big Data, cómo estimar los beneficios del mismo, cómo calcular el retorno de inversión (ROI) y el tiempo de recuperación de la inversión (payback)

En el aspecto tecnológico se profundiza en la Plataforma Hadoop. Así se describen las tecnologías de Big Data y el proyecto Apache Hadoop. Se analizan en detalle los componentes de Hadoop (HDFS y Map Reduce), y su ecosistema. También se describe la Plataforma Científica de Datos de IBM, Data Science Experience: proyectos, catálogos de datos, notebooks, modelos, y flujos.

Finalmente, en el curso se mostrarán los casos de respecto a Hiper-Personalización, Análisis de Redes Sociales, Customer Experience Analytics, Iot auto, Marketing Contextual, Asistentes Virtuales, entre otros.

En esta materia se aborda del caso real de aplicación de metodología co-creativa en sector Telecomunicaciones y se realiza una actividad-taller grupal basada en un caso real siguiendo las fases correspondientes: comprensión del problema, mapas de empatía, exploración de soluciones, prototipado con pizarras de historia y evaluación.