Seleccionar página

Especialista Business Intelligence y Análisis Negocio

El Desarrollo de las tecnologías y de la sociedad está promoviendo la aparición de nuevas profesiones. Una de las nuevas especializaciones es en el sector de Business Intelligence. Los expertos en ese ámbito son fundamentales para las compañías ya que se encargan de organizar y gestionar los productos y datos de la empresa.
Te ofrecemos una formación sobre diferentes tecnologías y metodologías de análisis de datos, de manera que integrándolas se desarrollen las habilidades analíticas necesarias para extraer y evaluar los datos de una forma eficaz, como herramienta de mejora en la toma de decisiones de la empresa.

SOLICITA MÁS INFORMACIÓN
 
Presencial aula –
Telepresencial –
Online
Recursos Prácticos
Seminario
certificación
oficial

Sobre el Curso de Especialista Business Intelligence y Análisis Negocio

El alumno aprenderá desde 0 conceptos involucrados en la inteligencia de negocio, gestionar e interpretar la información de un cuadro de mando, diseñar estrategias comerciales en base al análisis de riesgos y obtener conclusiones de los mismos, diseñar seguimientos de estrategia comercial, entender la relación que existe entre la inteligencia de negocio y el Big Data y utilizar de forma profesional tecnologías como MicroStrategy, Power BI, SQL y Excel parametrizado con módulos BI, entre otras.

BUSINESS INTELLIGENCE. Analisis de Datos Descriptivo.

El primer paso en cualquier tipo de Business Intelligence es recoger los datos en bruto (raw data en inglés). Una vez almacenados, los ingenieros de datos utilizan lo que se denominan herramientas de ETL (Extraer, Transformar y Cargar) para manipular, transformar y clasificar los datos en una base de datos estructurada. Estas bases de datos estructuradas habitualmente se llaman data warehouse.

Los analistas de negocio utilizan técnicas de visualización de datos para explorar los datos almacenados en las bases de datos estructuradas. Con este tipo de herramientas crean paneles visuales (o dashboards) para hacer accesible la información a perfiles de negocio no especialistas en datos. Los paneles ayudan a analizar y entender los resultados en el pasado y sirven para adaptar la estrategia futura que mejore los KPI (indicadores clave de negocio).

En definitiva, el Business Intelligence permite tener una visión descriptiva de la actividad de la empresa, muy visual y basada en datos. Utiliza principalmente datos agregados para describir tendencias de futuro.

 Duración:

200 Horas / 3-5 meses

 Modalidad:

Presencial, Telepresencial y Online

 Requisitos Previos:

Conocimientos básicos de informática e internet

Certificación oficial

El alumno accede al registro oficial de técnicos  en una tecnología determinada, que lo homologa para ejercer su profesión a nivel internacional. Certificamos a nuestros alumnos en toda España y América Latina.

Salidas laborales

Data Mining: extrae conocimiento de los datos y analízalos, encuentra posibles soluciones a través de decisiones. Es una sección muy valorada ya que tiene un impacto directo en los beneficios de la empresa.

Data Warehouse: se basa en el almacenamiento de datos de forma organizada. También se debe jerarquizar dicha información para que se pueda, o no, identificar como objetivo primordial. Estos datos deben tener un historial cronológico lógicamente ordenado para poder prevenir las necesidades de la compañía.

Gestión de áreas de la empresa: La especialización en distintas áreas de una empresa es algo muy beneficioso. Por eso, se buscan profesionales que tengan conocimientos previos en cada área específica de un negocio para agilizar procesos.

Sobre la certificación

Al finalizar las clases de la formación específica realizarás, con la supervisión de tu tutor, un proyecto de implantación sobre los conocimientos adquiridos. 

Para qué te prepara este curso

El alumno aprenderá desde 0 conceptos involucrados en la inteligencia de negocio, como gestionar e interpretar la información de un cuadro de mando, diseñar estrategias comerciales en base al análisis de riesgos, y obtener conclusiones de los mismos. Diseñar seguimientos de estrategia comercial, entender la relación que existe entre la inteligencia de negocio y el Big Data, y utilizar de forma profesional tecnologías como MicroStrategy, Power BI, SQL y Excel parametrizado con módulos BI, entre otras. 

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<br />
  • 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
  • Análisis de riesgos y simulación de Monte Carlo.
  • Adición de incertidumbre a un modelo de hoja de cálculo.
  • Definición de variables de salida y análisis de los resultados.
  • Uso de datos históricos para modelar la incertidumbre.

  • Modelos con variables no determinadas correlacionadas.
  • Creación e interpretación de gráficos.
  • Uso de valores medios frente a simulación.
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.

Formación bonificada para las empresas

Cloud Formación como entidad inscrita con el código 16753 en el Registro Estatal de Entidades de Formación, gestiona e imparte, dentro de la iniciativa de Formación Programada por las Empresas, formación profesional para el empleo, de acuerdo con lo establecido en la Ley 30/2015, de 9 de septiembre.

Cloud Formación, les ayuda de forma gratuita a consultar el importe del crédito de su empresa para este año.

Les recordamos a todas las empresas de menos de 50 personas, que pueden acumular el crédito no consumido de un año para el siguiente, siempre que se comunique expresamente dicha intención, a través de la plataforma de Fundae, antes del 30 de junio.

  Programas InTalent: Prácticas en empresa y Bolsa activa de empleo

 Cursos prácticos orientados a cultura de empresa

 Más de 30 años de experiencia nos avalan

 Tutorías online por vídeollamada

 Acceso a Laboratorio en Cloud

En CLOUD FORMACIÓN buscamos las mejores soluciones formativas para nuestros clientes, ya sean empresas o particulares, con el objetivo de ofrecer una experiencia formativa ágil y práctica.