Analítica aplicada en entorno de negocios

  • FACULTAD: Facultad de Estadística
  • DURACIÓN (Horas): 36
  • FECHA DE INICIO:  10/11/2021
  • HORARIO: 6:00 - 10:00 pm
  • SEDE: PRESENCIAL MEDIADA POR TIC. Encuentros sincrónicos por Zoom
  • VALOR DEL PROGRAMA:  Internos $300.000 - Externos $400.000
  • DIRIGIDO A: Profesionales de cualquier área del conocimiento
  • REQUISITOS DE INGRESO:  Profesional en cualquier disciplina

 DESCRIPCIÓN DEL PROGRAMA 

Es evidente la magnitud de la importancia de la analítica de datos, para la toma de decisiones estratégicas, pero el abordaje de esta se ha venido desarrollando fundamentalmente en lo técnico lo cual es evidentemente importante, pero en la actualidad se necesita crear estrategias analíticas y no solo ser un elemento de esta.
En este curso se espera que el estudiante adquiera habilidades para el diagnóstico e implementación de una estrategia basada en analítica de datos, abordando dimensiones humanas, técnicas y tecnológicas de las organizaciones, donde podrá forjar conceptos en cuento:
1. Comprender el concepto de analítica de datos y su relevancia en las organizaciones.
2. Conocer casos de éxito de implementación de estrategias de analítica de datos.
3. Identificar cómo los diferentes niveles de madurez en analítica de datos pueden contribuir a mejorar la competitividad de una organización.
4. Aplicar herramientas para diagnosticar la competitividad analítica de una organización y desarrollar un road map para que la organización se convierta en una organización Data Driven.
5. Identificar los recursos organizacionales, tecnológicos y humanos necesarios para alcanzar los distintos niveles de madurez analítica.
6. Reconocer aspectos básicos de gobernabilidad de datos y la estructuración de equipos de analítica.

OBJETIVOS O PROPÓSITOS FORMATIVOS DEL PROGRAMA

1. Entendimiento del Problema de Negocio: La capacidad de comprender un problema comercial y determinar si el problema se puede resolver mediante una solución analítica.
2. Contexto del Problema de Análisis: La capacidad de reformular un problema empresarial en un problema de análisis con una posible solución de análisis.
3. Manejo de la data: La capacidad de trabajar eficazmente con datos para ayudar a identificar relaciones potenciales que conducirán al refinamiento del problema empresarial y analítico.
4. Selección de la metodología: La capacidad de identificar y seleccionar enfoques apropiados para resolver el problema empresarial.
5. Construcción y Desarrollo del modelo: La capacidad de identificar y construir estructuras de modelos efectivas para ayudar a resolver el problema empresarial.
6. Despliegue: La capacidad de implementar el modelo seleccionado para ayudar a resolver el problema comercial.
7. Gestión del ciclo de vida del modelo: La capacidad de administrar el ciclo de vida del modelo para evaluar los beneficios comerciales del modelo a lo largo del tiempo.

METODOLOGÍA

El curso se realizará de forma teórico-práctica, con ello se pretende generar el estímulo a la participación de los estudiantes de la discusión de los diferentes temas; se plantean estudio de situaciones en las cuales mediante trabajo colaborativo el estudiante debe llegar a soluciones en cada caso, y con lo cual se facilita un enfoque problematizador que permita al estudiante abordar los conceptos de forma muy aplicada.
Las horas presenciales de la asignatura designadas para esta materia, es de ocho (36) horas de conexión remota a través de Zoom. Todos los encuentros se realizarán de forma sincrónica donde se tendrá interacción permanente entre el docente y los estudiantes, habrá intercambio de conocimiento en tiempo real. Se requiere un número igual de horas de trabajo independiente para lograr alcanzar de manera satisfactoria los objetivos del curso.

CONTENIDO PROGRAMÁTICO

Módulo I: Conceptos Iniciales

Conceptos de Analítica en los negocios
 Competitividad apalancada en la inteligencia analítica
 Analítica aplicada en procesos internos y externos
 Desarrollo de capacidades analíticas para forjar una organización Data Driven

Módulo II: Arquitectura, Ingeniería y Gobierno de Datos

 Conceptos de Arquitectura de Datos (Esquemas OnPremise, Cloud e Híbridos)
 Etapas de Ingeniería de datos
 Gobierno de datos y Calidad de Datos

Módulo III: Etapas de una Estrategia Analítica

 Entendimiento del problema
 Data Agility
 Desarrollo y Pilotaje
 Valoración Financiera
 Deployment
 Offboarding

 

USTA

Institución de Educación Superior, reconocida mediante Resolución 3645 del 06 de agosto de 1965 expedida por el Ministerio de Justicia

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