Temario
Formación Técnica
Herramientas de análisis
Presentación de las herramientas. Excel BI, Power BI, My Sql y Microstrategy. Instalación, acceso e introducción a su manejo. Aplicación a Business Analitycs.
El lenguaje de consultas SQL. Consultas y extracción de datos, de entornos relacionales e informacionales.
- Conocer tecnologías que permiten el trabajo analítico, incluida la base de datos relacional.
- Conocer el panorama de algunas de las clases de herramientas más comunes.
Aprender cómo estas herramientas admiten tareas analíticas comunes. Microstrategy , MySql, PowerBI y Excel BI.
Formación Específica
Conceptos de Dato-Información-Conocimiento
- Modelo de Transformación desde el dato a la Información y Conocimiento.
- Sistemas Transaccionales y sus Características en el mundo actual.
- Sistemas Informacionales y sus Características en el mundo actual.
- Dirección Estratégica e Información Útil.
- Plan Director, Estratégico y Operativo.
- La importancia de la toma de decisión orientada al dato y métodos.
- Sistemas de Información en las Empresas en el Mundo Actual.
- Business Case (BC) y El Mapa Estratégico.
Datos y análisis en el mundo real
- Aprender a pensar en problemas analíticos
- Examinar el proceso por el cual los datos permiten el análisis y la toma de decisiones.
- Presentar la cadena de valor, de acción de información, que describe la ruta de los eventos en el mundo, a la acción empresarial
- Explicar el ciclo de vida de la información desde eventos en el mundo real, hasta acciones empresariales.
- Pensar en problemas analíticos en el contexto empresarial
- Reconocer las características del análisis empresarial
- Explicar cómo los sistemas capturan los datos y los almacenan.
Data Marts (DM), Data WareHouse (DWH) y ETL
- Introducción básica a los DM y DWH.
- Data Marts: tipos, usos actuales y beneficios dentro del BI 2.0.
- Data Warehouse: tipos, usos actuales y beneficios dentro del BI 2.0. Planteamientos del BI con Big Data. Procesos de ETL (Extract–Transform-Load). Introducción básica a los ETL.
- Proceso de ETL: Herramientas ETL y para qué sirven dentro Business Intelligence. Herramientas ETL en el Mercado: de Software Comercial y Open Source. La Necesidad de Estandarizar los Procesos de ETL y su Relación con QA. Calidad del Dato.
- Big Data vs Business Intelligence: Cómo desarrollar un buen proyecto de Big Data. Implantación de proyecto. Tratamiento de los datos. Análisis clave y creación de algoritmos. Creación de dashboards.
- Planteamientos del BI con Big Data.
Métricas del Business Intelligence
- Introducción básica a los Cuadros de Mando o Dashboards.
- Métricas, indicadores y KPI’s (Indicadores principales).
- Realización de KPI’s reales, eficientes y efectivos (SMART).
- User Experience (UX).
- Cuadro de Mando Integral (CMI o Balanced Scorecard).
- Cuadros de Mando Operativos.
- Taxonomía de los DSS.
- Tipos aplicados en el Business Intelligence.
- MIS, EIS y otras herramientas de BI.
- Introducción básica a los MIS y EIS.
- MIS o Sistemas de Información Gerencial.
- EIS o Sistema de información Ejecutiva.
- Otras herramientas del Business Intelligence.
Bases de Datos Relacionales y SQL
- Introducción Básica a los Modelos de Datos.
- Modelo Entidad-Relación y su Uso en el Modelado de Bases de Datos.
- Formas Normales Aplicables en los Sistemas Operaciones e Informacionales.
- Realización de Modelos en Sistemas Operacionales.
- Realización de Modelos en Sistemas Informacionales (Estrella y Copo de Nieve).
- Uso Adecuado del Modelo: Ventajas y Diferencias que Aportan.
Data Definition Language (DDL) y Data Manipulation Language (DML)
- Introducción Básica a Lenguaje SQL y Modelo Imperativo.
- Paso del modelo lógico al modelo físico con DDL.
- DDL y uso con SQL Server.
- DML y uso con SQL Server.
Structured Query Language (SQL)
- SQL Bajo SQL Server.
- SQL Básico: Uso de Cláusulas SELECT, FROM, ORDER BY y Funciones Generales. Extraer datos de una base de datos relacional mediante SQL.
- Cubrir los comandos SQL básicos
- Aprender a combinar y apilar datos de diferentes tablas.
- Aprender cómo ampliar el poder de nuestras consultas mediante operadores
- Manejar mayor complejidad mediante subconsultas.
- SQL Avanzado: Uso de Cláusulas WHERE, GROUP BY, HAVING.
- Uso de Vistas en Business Intelligence.
Marketing Analítico
- Análisis de abandono de clientes. Análisis de adquisición de clientes
- Web scrapping: Concepto. Aplicaciones Funcionamiento Herramientas
- Customer Analytics : Estrategia customer centric. Segmentación de clientes Gestión del valor de cliente. Ejercicios de segmentación. Casos Prácticos, del Customer Analytics
- Marketing Analítico: Analítica financiera. Análisis de campañas de marketing. Análisis de comercio electrónico. Cuadro de mando para campañas de marketing. Análisis de acciones offline ROPO. Analítica digital avanzada. Introducción a la experiencia de Usuario. Análisis de diseño y UX. Análisis y Cuadro de mando para experiencia de usuario. Analítica competitive. Análisis de contenidos
- Email, SMS, postal marketing
- Web & mobile analytics
- Programas de fidelización
- Retail marketing.
- Big Data y Business Intelligence
Power BI
- Introducción a Power BI: Orígenes y características principales.
- Componentes de la solución Power BI y arquitectura.
- Entorno de trabajo Power BI Desktop.
- Obtención y carga de datos modo import y direct query.
- Modelo lógico y manejo de relaciones.
Primeros informes y cuadros de mando de Power BI
- Transformación de los datos.
- Introducción a lenguaje M.
- Programación avanzada con DAX.
- Reporting avanzado Power BI: Bookmarks, navegación y plantillas.
- Vista móvil y vista web.
- Filtros, grupos y jerarquías.
- Inclusión de scripts y visualizaciones de R y Python.
- Parámetros, What-if y NQL.
- Entorno Power BI Service: creación de informes y paneles.
- Configuración de actualizaciones.
- Seguridad, roles y entorno colaborativo.
- Ingesta de datos en tiempo real.
- Exportación de datos.
- Creación de alarmas.
- Introducción a Power BI Report Server.
- Casos prácticos aplicados al uso actual de Business Intelligence.
Integraciones con Power BI
- Power BI Rest APIs
- Visualización avanzada de mapas.
- Integración Flow y PowerBI.
- Integración de Forms y PowerBI.
- Integración de PowerApps y PowerBI.
MicroStrategy en Business Intelligence
- Introducción a Microstrategy: MicroStrategy Desktop.
- Plataforma y Arquitectura.
- Modelo Lógico.
- Configurando el Proyecto (Architect y Developer).
- Administración de la Plataforma.
- Reporting Básico Microstrategy.
- Elementos Básicos: Hechos, Atributos, Jerarquías.
- Formatos, Ordenaciones, Umbrales y Filtros.
- Generación de Indicadores Sencillos y Navegación.
- Reporting Avanzado Microstrategy
- Generación de Indicadores y Umbrales Avanzados.
- Grupos Personalizados y Selecciones Dinámicas.
- Inclusión de Elementos 3d.JS y R en Microstrategy.
- Casos Prácticos Aplicados al Uso Actual de Business Intelligence.
- Documentos en Microstrategy.
- Creación y Diseño de Documentos.
- Concepto del Dataset (Multiples).
- Creación de Dashboard con Widget.
- Visual Insights. Paneles de Control Personalizados de Forma Ágil.
- Transaction Services: Inserción en Fuentes de Datos Desde los Dashboards.
- Filtros de Seguridad para Usuarios.
- Microstrategy Orientado a la Certificación.
Business Analysis para la toma de decisiones
- Exploración y reducción de datos.
- Análisis de clústeres.
- Reducción de datos y aprendizaje no supervisado.
- Preparación de datos y medición de diferencias.
- Clustering jerárquico, DB SCAN y k-Means.
- Análisis de clústeres con Excel y Power BI.
Cómo tratar con la incertidumbre y el análisis del riesgo
Identificación de las mejores opciones Optimización
- Desarrollar un modelo de hoja de cálculo para un problema de optimización.
- Utilizar Excel para resolver los modelos de optimización.
- Interpretar soluciones y realizar análisis de qué pasaría si.
- Análisis de hipótesis y el Informe de Sensibilidad
- Evaluar escenarios y visualizar resultados para obtener información práctica.
- Aplicación de marketing digital de optimización.
Análisis de decisiones
- Dada una situación empresarial, aplicar una técnica adecuada para identificar las mejores alternativas de solución.
- Formular y resolver modelos para problemas de negocio que requieran decisiones sí/no y restricciones lógica.
- Crear modelos que mezclen técnicas y herramientas como simulación y optimización.
- Analizar e interpretar los resultados para tomar decisiones informadas.
- Problemas comerciales con decisiones sí/no
- Formulación y solución de problemas de optimización binaria.
- Optimización metaheurística
- Restricciones de probabilidad y valor en riesgo.
- Optimización de la simulación
Comunicar los resultados de Business Analytics
Introducción a la comunicación.
- Revisar la cadena de valor de la acción de la información.
- Ver cómo se aplican las técnicas analíticas en los problemas de negocio.
- Comprender algunos problemas de negocio “clásicos”.
- Comprender los problemas empresariales “emergentes”, que han resultado de avances más recientes en Tecnología.
Prácticas recomendadas en visualización de datos
- Aprender a comunicar datos sobre una variedad de visualizaciones.
- Presentación de la información cuantitativa.
- Examinar un conjunto de ejemplos de visualizaciones de datos y aprender qué los hace eficaces o ineficaces.
- Examinar los gráficos de Excel y por qué se debe evitar la mayoría de ellos.
- Entender mejor las características de una buena visualización de datos, evitando errores comunes al crear sus propios gráficos.
- Interpretar, contar y vender.
- Discutir las formas en que malinterpretamos o tergiversamos los datos y cómo evitarlos.
- Cómo podemos confundir la correlación con la causalidad: permitir que los sesgos cognitivos influyan en la forma en que vemos los datos y visualizar los datos de maneras engañosas.
- Aprender cómo la experimentación puede ayudarnos a obtener más datos, incluidos los compromisos que podamos necesitar y hacer en la medición.
- Discutir cómo comunicar nuestros resultados y recomendaciones, con un enfoque en conocer a nuestra audiencia, contar historias convincentes y crear materiales de comunicación claros y eficaces.
Casos prácticos resueltos
- Análisis de abandono de clientes.
- Análisis de adquisición de clientes.
- Web scrapping.
- Customer Analytics.
- Marketing Analítico.
- Analítica financiera.
- Análisis de campañas de márketing.
- Análisis de comercio electrónico.
- Cuadro de mando para campañas de marketing.
- Análisis de acciones offline ROPO.
- Analítica digital avanzada.
- Introducción a la experiencia de Usuario.
- Análisis de diseño y UX.
- Análisis y Cuadro de mando para experiencia de usuario.
- Analítica competitiva.
- Análisis de contenidos.
- Email, SMS, postal marketing.
- Web & mobile analytics.
- Programas de fidelización.
- Retail marketing.
- Big Data y Business Intelligence.