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Temario del curso

Fundamentos del pensamiento basado en datos

  1. 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

  1. 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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