Analítica e Inteligencia de Negocios de Autoservicio con Excel Avanzado

ANTECEDENTES

Un reciente informe de la revista CIO (https://www.bbc.com/mundo/noticias-46512641) menciona que los 5 trabajos, y en consecuencia habilidades tecnológicas más importantes requeridas para los próximos años son: ciberseguridad, blockchain, computación en la nube, aprendizaje automático e inteligencia de negocios. Mientras que Gartner (https://www.gartner.com/smarterwithgartner/build-a-data-driven-organization/) predice que, para 2020, el 80% de las organizaciones iniciará el desarrollo de competencias deliberadas en el campo de la alfabetización de datos, reconociendo su extrema deficiencia; por lo que los líderes de análisis de datos deben evaluar y cerrar las brechas de competencia hoy para asegurar la empresa del futuro basada en datos (data-driven organizations).

Por su parte los conceptos y técnicas de analítica empresarial e inteligencia de negocios vienen reafirmando la tendencia de implementar soluciones efectivas de conversión de datos en conocimiento, utilizando instrumentos al alcance de actores organizacionales funcionales, más que solo con plataformas tecnológicas complejas. Tanto así que la plataforma BI-survey (https://bi-survey.com/top-business-intelligence-trends) ubica a la inteligencia de negocios de autoservicio entre las 3 principales tendencias de las 20 existentes en este campo.

Microsoft Excel, desde hace mucho tiempo, se ha convertido en la herramienta de productividad personal imprescindible en ambientes organizacionales de tratamiento sofisticado de información para la toma de decisiones. El gran problema, evidenciado en muchos casos, es la subutilización de la aplicación no obstante la existencia de un gran potencial para aplicar analítica e inteligencia de negocios en diferentes contextos organizacionales.

OBJETIVOS

Terminado el curso, los participantes estarán con los conocimientos específicos de modo de optimizar el uso de la herramienta Excel para la construcción y administración de sistemas de información gerencial de usuario final, basados en conceptos de business analytics y business intelligence para la mejora del proceso de toma de decisiones organizacional conducidas por datos (data-driven decisions).

ENFOQUE DEL CURSO

Revisado el contexto en el que se enmarca la inteligencia de negocios de autoservicio, además de algunos conceptos relacionados, se desarrollan de manera práctica los tipos de modelos de representación de información gerencial en términos de modelos lineales y multidimensionales, así como los mecanismos de extracción y generación de informes parametrizados así como tableros sofisticados. Posteriormente se profundiza en complementos Excel orientados a la aplicación de inteligencia de negocios de autoservicio.

PERFIL DEL PARTICIPANTE

Gerentes, directores, jefes, supervisores, analistas de información, responsables o participantes en la planificación, ejecución, medición, análisis y toma decisiones basadas en datos, de los niveles estratégico, táctico y operativo. Actores organizacionales en todas las áreas funcionales de: organizaciones y empresas privadas, públicas, multinacionales, grandes, PYMEs, proyectos, programas de cooperación, fundaciones, ONGs, etc. Profesionales y estudiantes de: administración, gestión, economía, finanzas, contaduría pública, auditoría, ingeniería, etc. Toda persona involucrada con: procesos de toma de decisión basados en conocimiento del tipo data-driven, administración del desempeño organizacional, calidad, mejoramiento continuo, sistema de gestión, estándares de gestión, modelos de excelencia, etc.

DURACIÓN

16 horas reloj.

CERTIFICACIÓN

Al finalizar el curso se entregará un Certificado de asistencia avalado por la Universidad Privada de Santa Cruz de la Sierra – UPSA. Podrán acceder a dicha certificación quienes cumplan como requisito una asistencia mínima del 80%.

METODOLOGÍA

Exposición magistral e interactiva. Ejercicios colectivos e individuales. Estudio de casos. Laboratorio hands-on individual. “Learning by example”.

CONTENIDO MÍNIMO

Contexto

• Organizaciones y decisiones basadas en datos
• Analítica de negocios y ciencia de datos
• Análisis mutidimensional y cubos OLAP
• Visualización de información gerencial

Inteligencia de negocios con Ms Excel

• Modelos lineales: Tablas de datos (características, operaciones). Gráficos de tablas de datos* Modelos multidimensionales: Tablas dinámicas de fuente simple y fuente multitabla (características, operaciones). Modelos analíticos. Gráficos dinámicos.
• Captura de datos y generación de informes/tableros: Extracción desde fuentes externas (cadenas de conexión). Informes parametrizados. Funciones avanzadas (GETPIVOTDATA, CUBEVALUE, CUBESET). Dashboarding estático e interactivo
• Complementos Ms Excel: Power Pivot (columnas y medidas calculadas, fórmulas DAX, KPIs). Power Query (transformaciones, campos calculados, formatos, pasos). Power View (lienzo, mosaicos, campos, filtros, animación). Power Map (tours, capas, campos, animación, videos).