PROGRAMA DEL CURSO

1.- Introducción

Objetivo

Contenido

1. Introducción
1. El contexto del Business Intelligence
2. Qué es el Business Intelligence
3. Business Intelligence, más que una tecnología
4. El ciclo de valor del Business Intelligence
5. Recopilación
6. Integración y transformación
7. Almacenamiento
8. Análisis
9. Visualización
10. Decisión y acción
11. Beneficios del Business Intelligence
12. El Business Intelligence en la transformación digital
13. Conclusión

2.- La pirámide organizacional

Objetivo

Contenido

1. La pirámide organizacional
1. Comprender la estructura organizacional desde el enfoque del Business Intelligence
2. Los tres niveles de la pirámide organizacional
3. La pirámide y el flujo de información en la empresa
4. La importancia del Business Intelligence en cada nivel organizacional
5. El papel transversal de la inteligencia de negocios
6. Reflexión final

3.- Herramientas de inteligencia de negocios

Objetivo

Contenido

1. Herramientas de inteligencia de negocios
1. De los datos al conocimiento
2. 1. Procesos de integración de datos (ETL)
3. 2. El almacén de datos (Data Warehouse)
4. 3. Sistemas OLAP, análisis multidimensional
5. 4. Dashboards o cuadros de mando
6. Cómo se integran todas las herramientas
7. Conclusión

4.- Fundamentos del Data Warehouse

Objetivo

Contenido

1. Fundamentos del Data Warehouse
1. El corazón de la inteligencia de negocios
2. ¿Qué es exactamente un Data Warehouse?
3. Las propiedades fundamentales del Data Warehouse
4. Componentes principales de un Data Warehouse
5. Arquitectura y flujo de información
6. Ventajas de un Data Warehouse para la organización
7. Ejemplo práctico
8. Conclusión

5.- Características

Objetivo

Contenido

1. Características
1. La esencia de un sistema de inteligencia de negocios
2. Tres pilares fundamentales: Datos, información y conocimiento
3. Otras características clave de un sistema de Business Intelligence
4. El ciclo de valor del Business Intelligence
5. Ejemplo integrador
6. Conclusión

6.- Ventajas

Objetivo

Contenido

1. Ventajas
1. La inteligencia de negocios como ventaja competitiva
2. 1. Ventajas tangibles
3. 2. Ventajas intangibles
4. 3. Ventajas estratégicas
5. Comparativa de ventajas del Business Intelligence
6. Conclusión

7.- Sistemas OLTP

Objetivo

Contenido

1. Sistemas OLTP
1. El motor del día a día empresarial
2. ¿Qué es un sistema OLTP?
3. Características principales de los sistemas OLTP
4. Ejemplos de sistemas OLTP en el mundo real
5. Arquitectura de un sistema OLTP
6. Beneficios de los sistemas OLTP
7. OLTP y Business Intelligence: una relación complementaria
8. Limitaciones o desafíos de los sistemas OLTP
9. Ejemplo integrador. Del OLTP al BI
10. Conclusión

8.- Implementación del Data Warehouse

Objetivo

Contenido

1. Implementación del Data Warehouse
1. De la teoría a la práctica
2. Fases del proceso de implementación
3. Buenas prácticas en la implementación de un Data Warehouse
4. Conclusión

9.- Análisis OLAP

Objetivo

Contenido

1. Análisis OLAP
1. Del dato al análisis inteligente
2. ¿Qué es OLAP?
3. El concepto de cubo OLAP
4. Principales operaciones en el análisis OLAP
5. Tipos de análisis OLAP
6. Beneficios del análisis OLAP
7. Ejemplo práctico
8. OLAP y Business Intelligence
9. Conclusión

10.- Servidores OLAP y minería de datos

Objetivo

Contenido

1. Servidores OLAP y minería de datos
1. De analizar datos a predecir el futuro
2. Servidores OLAP
3. Tipos de servidores OLAP
4. Comparativa general de los tipos de OLAP
5. Minería de datos (Data Mining)
6. El proceso de minería de datos
7. Principales técnicas de minería de datos
8. Ejemplo práctico
9. OLAP y Data Mining, dos niveles complementarios
10. Conclusión

11.- Proceso de minería de datos

Objetivo

Contenido

1. Proceso de minería de datos
1. Cuando los datos cuentan historias
2. El enfoque analítico
3. Fases del proceso de minería de datos
4. Herramientas de minería de datos más utilizadas
5. Aplicaciones reales de la minería de datos
6. Conclusión

12.- Metodología

Objetivo

Contenido

1. Metodología
1. De la tecnología a la estrategia
2. 1. Enfoque Data-Driven
3. 2. Enfoque Process-Driven
4. 3. Enfoque Event-Driven
5. 4. Enfoque Value Chain
6. Adaptar la metodología a la madurez analítica de la organización
7. Factores de éxito en la implementación metodológica
8. Conclusión

13.- Reportes y consultas

Objetivo

Contenido

1. Reportes y consultas
1. Del dato al conocimiento visual
2. Reportes
3. Tipos de reportes
4. Características de un buen reporte
5. Consultas OLAP
6. Tipos de consultas OLAP
7. Ventajas de las consultas OLAP
8. Dashboards
9. Tipos de dashboards
10. Buenas prácticas en el diseño de dashboards
11. KPI
12. De los datos a la decisión, el valor de la visualización
13. Conclusión

14.- Alertas y pronósticos

Objetivo

Contenido

1. Alertas y pronósticos
1. De la información al poder de anticiparse
2. Las alertas en Business Intelligence
3. Tipos de alertas
4. Cómo funcionan las alertas en un sistema BI
5. Beneficios de las alertas inteligentes
6. Pronósticos y modelos predictivos
7. Tipos de pronósticos en Business Intelligence
8. Herramientas y técnicas utilizadas
9. Beneficios del análisis predictivo
10. La combinación perfecta, alertas + pronósticos
11. Buenas prácticas para implementar alertas y pronósticos en BI
12. Conclusión

15.- Gestión de proyectos

Objetivo

Contenido

1. Gestión de proyectos
1. ¿Qué es un proyecto?
2. La gestión de proyectos
3. Fases o grupos de procesos de un proyecto
4. La comunicación como eje central
5. Factores de éxito en la gestión de proyectos de BI
6. Conclusión

16.- Planificación del proyecto

Objetivo

Contenido

1. Planificación del proyecto
1. La planificación, el pilar que sostiene todo el proyecto
2. La planificación en proyectos de Business Intelligence
3. Principales componentes de la planificación de un proyecto
4. Enfoques metodológicos en proyectos de BI
5. Conclusión

17.- Riesgos

Objetivo

Contenido

1. Riesgos
1. El riesgo como parte natural del proyecto
2. ¿Por qué es tan importante la gestión de riesgos en BI?
3. Tipos de riesgos en proyectos de Business Intelligence
4. El ciclo de gestión de riesgos
5. Business Intelligence como aliado en la gestión de riesgos
6. Conclusión

18.- Procesos de extracción, transformación y carga (ETL)

Objetivo

Contenido

1. Procesos de extracción, transformación y carga (ETL)
1. La lógica detrás del ETL
2. 1. Fase de extracción
3. 2. Fase de transformación
4. 3. Fase de carga
5. ETL moderno, más allá del proceso clásico
6. Buenas prácticas en la implementación de ETL
7. Herramientas ETL más utilizadas
8. Conclusión

19.- El almacén de datos (Data Warehouse)

Objetivo

Contenido

1. El almacén de datos (Data Warehouse)
1. ¿Qué es realmente un Data Warehouse?
2. Propiedades fundamentales del Data Warehouse
3. Tipos de datos que componen un Data Warehouse
4. Estructura del Data Warehouse
5. Modelos de diseño más comunes
6. El papel de los metadatos y la gobernanza del dato
7. Arquitecturas modernas
8. Beneficios de un Data Warehouse bien implementado
9. Conclusión

20.- Creación de cubos multidimensionales

Objetivo

Contenido

1. ¿Qué es un cubo multidimensional?
2. Estructura interna de un cubo multidimensional
3. El proceso de creación de un cubo
4. Operaciones básicas sobre un cubo
5. Beneficios del análisis mediante cubos multidimensionales
6. Ejemplo práctico
7. Cubos y analítica avanzada
8. Conclusión