Educación Continua
Este curso aborda la Inteligencia de Negocios (BI), tanto desde sus componentes tradicionales, como desde una mirada hacia el futuro, con el impacto de la Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial en el área.
La Inteligencia de Negocios se ha consolidado como una práctica fundamental para generar valor a partir de los datos. Tradicionalmente, esta práctica se ha centrado en procesos de integración, almacenes de datos corporativos y visualización de datos (reportes, dashboards). Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial y la Ciencia de los Datos requiere una mirada fresca que permita aprovechar las nuevas oportunidades. En este curso se describe la Inteligencia de Negocios actual y la que está apareciendo.
El curso parte con un resumen de los componentes y roles “clásicos” de la Inteligencia de Negocios. A continuación, se presentan los principales desafíos que han surgido producto de la aparición de nuevas tecnologías, soluciones y necesidades de análisis de información. Se presentará una plataforma de análisis de datos moderna que frente a estos desafíos. Posteriormente pasaremos del mundo técnico al mundo más de gestión y personas. Hablaremos de Agilidad en Inteligencia de Negocios, de Gobierno y Calidad de Datos, de la necesidad de Pensamiento Analítico como base para la generación de valor. Luego, analizaremos la aparición del rol de Traductor Analítico y su importancia. Para cerrar, y considerando todos los puntos vistos en el curso, se presentará una visión moderna (y futura) de la Inteligencia de Negocios.
La metodología de enseñanza y aprendizaje para este curso online consiste en técnicas metodológicas activas, donde el participante puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual provista para el curso.
- Profesionales que necesiten interactuar con motores de bases de datos para extraer o manipular información.
- Interesados en el área de Ciencia de Datos que deseen adquirir habilidades para procurar los datos de entrada al proceso de análisis.
No tiene requisitos académicos. Se recomienda dos años de experiencia laboral.
- Comprender los componentes y aplicaciones de una plataforma moderna de análisis de datos.
- Identificar los roles asociados a la práctica moderna de Inteligencia de Negocios.
- Aplicar las prácticas esenciales de la Inteligencia de Negocios que son un complemento a la construcción de las soluciones.
DESGLOSE
Horas cronológicas: 27; Créditos: 5
Resultados del Aprendizaje
Al finalizar el curso el alumno será capaz de:
- Comprender las características de una plataforma moderna de análisis de datos y los desafíos de la forma actual de hacer Inteligencia de Negocios.
- Utilizar los principios de agilidad aplicados a los proyectos de inteligencia de negocios.
- Identificar los principios y roles básicos asociados al Gobierno de Datos.
- Comprender la importancia del pensamiento analítico.
- Describir las características e importancia del rol de Traductor Analítico.
Contenidos:
- Estado actual de la inteligencia de negocios.
- Plataforma Moderna de Análisis de Datos.
- Centralización vs Descentralización.
- Desafíos de la Inteligencia de Negocios actual.
- El rol de la Agilidad en la Inteligencia de Negocios.
- Principios de Gobierno de Datos.
- Roles asociados al Gobierno de Datos.
- Introducción a la Calidad de Datos.
- El pensamiento analítico como base de la creación de valor a partir de los datos.
- El nuevo rol del Traductor Analítico.
- Uniendo Todo: Inteligencia de Negocios para una nueva década.
Metodología de enseñanza y aprendizaje:
La modalidad de capacitación es e-learning asincrónica, por lo que los participantes accederán a una plataforma educativa virtual (LMS). Las actividades se desarrollan en forma remota, lo que permite entregar flexibilidad en los horarios, de manera que cada participante pueda distribuir su tiempo y ser autónomo en su proceso de aprendizaje. No obstante, el proceso de enseñanza-aprendizaje se acompañará con un tutor, quien tendrá un rol de mediador y facilitador, ofreciendo apoyo a los participantes en aspectos técnicos y también administrativos durante la actividad de capacitación.
Respecto a las estrategias de enseñanza - aprendizaje, se utilizarán videoclases, screencast y clases interactivas para la presentación de contenidos y actividades de aplicación que serán desarrolladas a partir de cuestionarios y tareas, dirigidas a que los participantes resuelver problemas/situaciones aplicando los conocimientos aprendidos y comprobar la comprensión de los contenidos a través de test automáticos.
Los participantes también contarán con foros abiertos de consulta, como apoyo a su proceso de aprendizaje, donde podrán interactuar con sus pares y tutor.
Evaluación de los aprendizajes:
- Tres pruebas on-line, todas de igual ponderación (40% en total)
- Tres actividades de aplicación, la tercera con doble ponderación (60% en total)
BIBLIOGRAFÍA
- Eckerson, Wayne. (2012). Secrets of Analytical Leaders: Insights from Information Insiders. 1a Edición en Inglés.
- Moss, Larissa. (2013). Extreme Scoping: An Agile Approach to Enterprise Data Warehousing and Business Intelligence. 1a Edición en Inglés.
- Ladley, John. (2012). Data Governance: How to Design, Deploy and Sustain an Effective Data Governance Program (The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence). 1a Edición en Inglés.
- Poppendieck, Mary (2013). The Lean Mindset: Ask the Right Questions. 1a Edición en Inglés.
- Kleppmann, Martin. (2017). Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems. 1a Edición en Inglés.
JEFE DE PROGRAMA
Jaime Navón Cohen
Ph.D. Computer Science, University of North Carolina at Chapel Hill. Master of Science, Technion-Israel Institute of Technology. Ingeniero Civil Electricista, Pontificia Universidad Católica de Chile. Profesor Asociado del Departamento de Ciencia de la Computación, Pontificia Universidad Católica de Chile.
EQUIPO DOCENTE
Cristián Rodríguez
Ingeniero Civil de Industrias UC con Mención en Tecnologías de la Información, Profesor Diplomado Inteligencia de Negocio, Profesor Magíster en Tecnologías de la Información y Gestión - Escuela de Ingeniería UC. Cofundador en Archetype, empresa consultora fundada el año 2016 y especializada en el área de Inteligencia de Negocios, Análisis de Negocios y Gestión Estratégica con Inteligencia de Negocios (Enterprise Performance Management).
* EP (Educación Profesional) de la Escuela de Ingeniería se reserva el derecho de remplazar, en caso de fuerza mayor, a él o los profesores indicados en este programa.
- Calificación mínima del curso 4,0 en su promedio ponderado.
En el caso de los programas en modalidad en línea, los estudiantes tendrán que cumplir con la calificación mínima de 4.0 y con los requisitos establecidos para cada programa.
Los participantes que aprueben las exigencias del programa recibirán un certificado de aprobación digital otorgado por la Pontificia Universidad Católica de Chile.
El participante que no cumpla con la exigencia reprueba automáticamente sin posibilidad de ningún tipo de certificación.
Las personas interesadas deberán enviar los documentos que se detallan más abajo al correo programas@ing.puc.cl.
- Fotocopia Carnet de Identidad.
El postular no asegura el cupo, una vez aceptado en el programa, se debe cancelar o documentar el valor, para estar matriculado.
VACANTES: 50
“No se tramitarán postulaciones incompletas”.
El Programa se reserva el derecho de suspender la realización del curso si no cuenta con el mínimo de alumnos requeridos. En tal caso se devuelve a los alumnos matriculados la totalidad del dinero en un plazo aproximado de 10 días hábiles.
A las personas matriculadas que se retiren de la actividad antes de la fecha de inicio, se les devolverá el total pagado menos el 10% del total del arancel.
