Inteligencia de Negocios: Estrategia de Datos y Business Analytics

Módulo 1: Inteligencia de Negocios: de datos a decisiones y ventaja competitiva

• Datos como activo: historia, antecedentes y contexto.
• De registros a información: estructura útil para decidir.
• Qué es BI y para qué sirve en la organización.
• Lenguaje, indicadores y toma de decisiones (enfoques de ciencias cognitivas).
• Errores típicos por datos erróneos y recomendaciones para evitarlos.
• Roles, funciones y responsabilidades en proyectos de BI.
• Estrategia de negocio: objetivos, metas, tácticas y planeación.
• Estrategia de datos: qué medir y con qué información.
• Inteligencia accionable: indicadores que orientan decisiones y acciones.
• Integración del sistema: personas, procesos, tecnología, normatividad e información.
• Gobierno de datos y catálogos maestros (por qué importan).
  Modelado en Tableau: retos de consistencia, visualización y negocio.
• Definición del proyecto integrador y presentación de casos reales

Módulo 2: Arquitectura de datos para el análisis de Negocio

• Origen de los datos: sistemas operativos y transaccionales.
• Datos transaccionales: características y limitaciones para análisis.
• Datos analíticos: históricos, comparables y orientados a negocio.
• Transformación: qué conservar y qué descartar.
• Importancia del modelado analítico para el éxito del BI.
• Fundamentos: hechos, dimensiones, granularidad, llaves y jerarquías.
• Modelos estrella y copo de nieve: diferencias y uso.
• Análisis multidimensional: cubo, medidas y preguntas de negocio.
• Preparación de datos: ETL, calidad, limpieza, integración y enriquecimiento.
• Modelo + visualización: qué análisis habilita un buen diseño.
• Nube como habilitador: arquitectura, seguridad y OPEX vs CAPEX.
• Caso integrador: diseño de un almacén de datos para análisis

Módulo 3: Visualización y analítica predictiva: dashboards, storytelling e IA aplicada

• Principios de diseño visual e interpretación.
• KPI estratégicos vs operativos: selección y uso.
  Dashboards interactivos en Power BI y Tableau (mejores prácticas)
• Generación de insights y construcción de narrativas.
• Data storytelling y diseño narrativo.
• Evaluación del impacto de la visualización en decisiones.
• ML para negocios: conceptos y aplicaciones.
• Tipos de aprendizaje: supervisado, no supervisado y reforzado.
• Modelos predictivos: regresión, clasificación y clustering.
• Asistentes de IA para generar código/modelos: ventajas y límites.
• Casos de aplicación: ventas, churn y segmentación.
• Selección de procesos clave por área (finanzas, producción, RH, etc.).
• Aplicaciones por industria y análisis de riesgos/oportunidades.
• Ajuste del contenido según intereses del grupo (criterio de selección).

Módulo 4: Gobernanza, DataOps/MLOps y AI: mejores prácticas para escalar Analytics

• Visión estratégica de Analytics & AI: tendencias, cultura data-driven y KPIs.
• Frameworks de entrega: CRISP-DM y enfoques ágiles para data teams.
• DevOps vs DataOps vs MLOps: diferencias y aplicación.
• Madurez y gobierno: TDWI BI Maturity Model; DAMA-DMBOK, roles y RACI.
• Calidad, catálogo y lineage como controles clave.
• Creación de valor: business case, frameworks y priorización (ICE/RICE).
• Arquitecturas modernas: Lambda, Kappa y Lakehouse; API-first y microservicios.
• Roadmap de AI con governance: capacidades, riesgos, responsables y KPIs.

Módulo 5: Justificación de un Sistema de Inteligencia de Negocios

• Construcción del caso de negocio (componente financiero).
• Aliados internos (CFO, CIO, stakeholders): validación y patrocinio.
• Definir, crear, entregar y capturar valor en BI.
  Marco costo–beneficio para iniciativas de BI.
• Modelos de madurez como hoja de ruta de evolución.
• Métricas clave: VPN, TIR y costo de capital.
• Payback: interpretación, ventajas y limitaciones.
• Costeo de tangibles e intangibles (monetización de valor).
• ROI: cálculo de beneficios y costos tangibles/intangibles.
• TCO: licencias, infraestructura, soporte y talento.
• Relación ROI–TCO y su uso para decidir.
• ROI en el ecosistema digital (almacenamiento, nube, SaaS, analítica e IA).
• Caso integral: evaluación, beneficios y presentación ejecutiva ante stakeholders.

Módulo 6: Enfoque directivo y estratégico de la Inteligencia de Negocios

• Rol de directores y gerentes en decisiones basadas en datos.
• Business Model Canvas vs Modelo Delta: lectura estratégica.
• Tablero de mando: metodología para seguimiento de estrategia.
• Estrategia de Océano Azul: componentes clave.
• “Cuarto gerencial”: uso y aplicaciones corporativas.
• Frameworks para análisis del negocio y seguimiento ágil de la estrategia.
• Presentación del proyecto final aplicado a empresa/industria.