Presente y futuro de la inteligencia de negocios

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).

Marco Ramírez

Ingeniero Civil Industrial en Computación de la Pontificia Universidad Católica de Chile, Profesor de Diplomado en Inteligencia de Negocios UC. Project Manager at MetricArts, empresa consultora fundada el año 2007 y especializada en las áreas de Inteligencia de Negocios y Análisis de Negocios.

* 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; y de asignar al docente que dicta el programa según disponibilidad de los profesores.

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.

• Manejo básico de Office e Internet. 
• Equipo computacional, con acceso a internet. 
• Tener conocimientos básicos (a nivel de usuario) sobre el manejo de programas computacionales en ambiente operativo Windows y navegación por internet. 
• Tener instalado en el computador un navegador como Explorer, Mozilla o Chrome.

1. Aplicar las prácticas esenciales de la Inteligencia de Negocios que son un complemento a la construcción de las soluciones.

Horas cronológicas: 75 (35 horas directas)

Créditos: 5

Resultados del Aprendizaje

1. Comprender las características de una plataforma moderna de análisis de datos y los desafíos de la forma actual de hacer inteligencia de negocios.
2. Comprender la importancia del pensamiento analítico.
3. Identificar los principios y roles básicos asociados al gobierno de datos.
4. Describir las características e importancia del rol de traductor analítico.
5. Utilizar los principios de agilidad aplicados a los proyectos de inteligencia de negocios.

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 resuelvan 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.

Al inicio del curso se contará con una clase sincrónica en formato streaming, en que el jefe de programa o un profesor del programa, introducirán a los alumnos en las materias a abordar.

Evaluación de los aprendizajes:

• 3 controles individuales sobre los contenidos del curso. - 13,3% c/u (40% en total) 
• 3 miniproyectos: Miniproyecto 1: se pondrá en práctica análisis de márgenes en el contexto de ventas-clientes. - 15%. Miniproyecto 2: se pondrá en práctica el análisis de perfil de clientes en el contexto de campañas de marketing. - 15%. Miniproyecto 3: se pondrá en práctica el análisis de perfil de clientes en el contexto de campañas de marketing.- 30% (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.

Los alumnos deberán ser aprobados de acuerdo los criterios que establezca la unidad académica: 

• Calificación mínima de todos los cursos 4.0 en su promedio ponderado.

*En caso de que un alumno repruebe un curso perteneciente a un diplomado, en Educación Profesional Ingeniería UC ofrecemos la oportunidad de realizar un nuevo intento. Para ejercer este derecho, el alumno deberá pagar un valor de 3 UF por curso, e indicar la fecha de la versión en la que desea matricularse. La gestión debe realizarse dentro de un máximo de 2 años a contar de la fecha de inicio del diplomado original, y es factible para un máximo de 2 cursos por diplomado. 

Las personas interesadas deberán completar la ficha de postulación que se encuentra al costado derecho de esta página web y enviar los siguientes documentos al momento de la postulación o de manera posterior a la coordinación a cargo: 

• Fotocopia Carnet de Identidad.

Cualquier información adicional o inquietud podrás escribir al correo programas@ing.puc.cl.

VACANTES: 40

INFORMACIÓN RELEVANTE

Con el objetivo de brindar las condiciones de infraestructura necesaria y la asistencia adecuada al inicio y durante las clases para personas con discapacidad: Física o motriz, Sensorial (Visual o auditiva) u otra, los invitamos a informarlo. 

• El postular no asegura el cupo, una vez inscrito o aceptado en el programa se debe pagar el valor completo de la actividad para estar matriculado.
• No se tramitarán postulaciones incompletas.

Puedes revisar aquí más información importante sobre el proceso de admisión y matrícula