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8.1 Business Intelligence: cómo gestionar los datos

Fecha de inicio: 02 abril 2019 Fecha fin: 02 mayo 2019 Duración: 40 horas Horario: Martes y jueves de 16.00 a 21.00 horas Lugar de impartición: Pamplona (C/ General Chinchilla, 4) Coste: Gratuito, previa inscripción.

Objetivos

Proporcionar al alumno las técnicas básicas para la manipulación y extracción de conocimiento de los datos empresariales y el mecanismo para trasladarlo al rendimiento financiero de la empresa.
Se abordarán las cuatro fases que suelen pasar las empresas cuando se enfrentan a grandes cantidades de datos:

1- Business Intelligence: ¿Qué está pasando en la empresa?
Explicamos los principios y técnicas para centralizar, limpiar y homogeneizar y finalmente visualizar los datos empresariales de forma que se permite a los directivos y mandos intermedios tener información actualizada e interpretable sobre QUE está pasando en la empresa.
2- Business Analytics: ¿Por qué está pasando?
En esta segunda fase explicamos principios y técnicas para manipular los datos con el objeto de entender mejor por qué ocurre lo que ocurre. Implica la introducción de técnicas estadísticas o de data analytics aplicadas a la empresa.
3- Data Mining o Machine Learning: ¿Qué va a pasar?
En esta fase introduciríamos una serie de técnicas más avanzadas que permiten predecir lo que va a pasar y anticipar la respuesta de la empresa para lograr que ocurra lo que más nos interese (por ejemplo, para aumentar ventas, reducir costes, etc).
4- Toma de decisiones: ¿Qué debería hacer?
Finalmente, mostraremos cómo integrar todo lo anterior con la información estratégico financiera de la empresa, que es en definitiva la que guiará las decisiones de la empresa.
En cuanto a las herramientas a manejar el enfoque es:
- Introducción a los temas con herramientas de uso habitual en la empresa (fundamentalmente Excel y SQL) y trabajo de ejemplos prácticos.
- Introducción a otras herramientas para trabajar esos mismos problemas con tecnologías de cloud computing y big data (por ejemplo, Power BI, Azure, etc).

Ponentes

Miren Ximenez de Embún. Experta en centralización, transformación y modelado de datos financieros y operacionales para la generación de dahsboard con información en tiempo real. Más de 14 años de experiencia en gestión de la producción y la calidad en el sector de las tecnologías de la información.

Aurelio García Loizaga. Experiencia de más de 10 años como analista de datos corporativos en proyectos internacionales y cuatro años como data scientist freelance para grandes empresas y startups. Executive Management Programme en INCAE Business School, Master en Gestión del Conocimiento por la UOC y licenciado en Física.

Benito Cuezva Rubio. Más de 15 años de experiencia de gestión empresarial. Programa de Dirección General del IESE-Madrid 2007 y licenciado en Física.

Programa

Tratamiento de datos y Excel avanzado

1) Atajos de teclado básicos
2) Referencias absolutas y relativas
3) Formulas básicas
4) Tablas dinámicas
- Resumir valores
- Mostrar valores

5) Formato Condicional
6) Formulas avanzadas

Business Intelligence con Excel y Power BI

1) PowerQuery:
Corrección de errores
Merge
Join
Group by
Pivot\Unpivot

2) Relaciones y Segmentaciones (filtros)

a) PowerPivot (lenguaje DAX)
- Modelo de datos
- Columnas calculadas
- Medidas
b) Power BI Desktop: Widgets en Power BI
c) Más allá: Power BI Service
Ciencia de Datos y data mining con Excel

1) Introducción a la ciencia de datos aplicada a la empresa
2) Business Analytics y Data Science
3) Modelos analíticos y sus clasificaciones
4) Conceptos fundamentales:

Ejemplo 1: Regresión (a) ¿Qué variables influyen en mis ventas?
Ejemplo 2: Clusterización (a) ¿Qué características comparten mis clientes?
Ejemplo 3: Optimización (a) ¿Cuál es la mejor opción de entre muchas variantes?
Ejemplo 4: Predicción (a) ¿Cuánto espero vender en el futuro?
Financiado por Gobierno de Navarra y Ministerio de Empleo y Seguridad Social
Elisa García 948 077 070 - ext. 1149 egarcia@camaranavarra.com
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