Temario del curso
Fundamentos del pensamiento basado en datos
- La importancia de los datos dentro de una organización
- Uso de datos para impulsar decisiones operativas y estratégicas.
- Organizaciones que se rigen por la intuición frente a aquellas basadas en datos.
- Dificultades frecuentes al trabajar con información numérica.
2. Tipos y características de las fuentes de datos
- Información transaccional, operativa y de referencia.
- Datos generados internamente o procedentes del exterior.
- Diferencias entre información estructurada y no estructurada.
3. Calidad de los datos y su influencia en las decisiones
- Atributos clave como integridad, coherencia, oportunidad y precisión.
- Problemas habituales relacionados con la calidad de los datos disponibles.
- Consecuencias negativas que puede acarrear el uso de información deficiente en los análisis efectuados.
4. Técnicas básicas y fundamentales para analizar datos
- Análisis descriptivo como primer paso en la evaluación de tendencias observables.
- Análisis comparativo entre conjuntos de datos distintos.
- Identificación y estudio de patrones cíclicos o temporales en las series analizadas.
- Proceso de segmentación para agrupar elementos con características afines entre sí.
5. Indicadores clave y métricas empresariales
- Diferencias esenciales entre un KPI y una simple métrica genérica.
- Criterios para seleccionar los indicadores más relevantes según cada contexto específico.
- Problemas derivados de intentar medir demasiadas variables a la vez (excesiva carga métrica).
Conclusiones y recomendaciones empresariales
- Interpretación adecuada de los resultados obtenidos mediante el análisis previo.
- Contexto organizacional en el que se aplican dichos datos y su significado real.
- Importancia de evitar confusiones entre relaciones estadísticas correlacionadas y causalidades directas.
- Identificación rigurosa de anomalías o comportamientos inusuales en los datos estudiados.
2. Enfoques analíticos más avanzados
- Estudio y evaluación detallada de diversos escenarios hipotéticos posibles en el futuro próximo.
- Técnicas para diagnosticar las causas subyacentes que originan ciertos fenómenos detectados previamente.
- Forma correcta de deducir inferencias válidas aunque existan limitaciones en la disponibilidad o exhaustividad de los datos.
3. Visualización adecuada de información numérica
- Normas a seguir para presentar gráficos o representaciones visuales con claridad y eficacia.
- Selección idónea del formato gráfico que mejor se adecúe al tipo específico de datos tratados en cada caso.
- Errores frecuentes a evitar cuando se comunican resultados analíticos por medio visual.
4. Confección de conclusiones útiles y significativas
- Concepto teórico y práctico sobre lo que constituye una buena conclusión basada en datos obtenidos.
- Proceso sistemático para transitar desde el análisis matemático puro hasta llegar a conclusiones válidas.
- Estructura lógica recomendable que debe cumplir toda conclusión o afirmación elaborada de forma rigurosa.
5. Elaboración de orientaciones empresariales respaldadas por evidencia empírica
- Armonización necesaria entre información estadística disponible y el contexto global en que se desarrollan las operaciones.
- Riesgos y limitaciones intrínsecos inherentes a toda recomendación derivada de los datos analizados.
- Modos óptimos para exponer dichas recomendaciones de forma comprensible a quienes son responsables finales de decidir las acciones pertinentes.
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Microsoft Excel o herramientas similares de hojas de cálculo.
- Experiencia previa en el manejo de informes empresariales u operativos.
-
Tener nociones básicas de estadística descriptiva resulta ventajoso.
Público objetivo
- Analistas de negocio y sistemas informáticos.
- Consultores y especialistas en estrategia empresarial.
- Gerentes y líderes de equipos que toman decisiones respaldadas por datos.
- Especialistas en elaboración de informes e Inteligencia Empresarial (BI).
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