Programa
Executive Business Analytics
Madrid
23 y 24 de mayo de 2019
Executive - Business Analytics (EBA)
"Aprende, disfruta y logra objetivos con los datos"
El Programa Executive Business Analytics ha sido disenado para dar respuesta a las necesidades actuales de Consejos de Administracion, Directivos, Mandos y responsables de tomar decisiones estrategicas basadas en datos en las organizaciones.
El programa se centra en el aprendizaje y uso de metodos de trabajo para leer e interpretar los resultados provenientes del analisis de datos, usando tecnologías innovadoras basadas en Big Data, Machine learning, Data Mining y analítica predictiva (Modeling), no entrando en explicaciones detalladas sobre las propias tecnologías y herramientas usadas.
El método de trabajo para el aprendizaje gira en torno a la aplicación del proceso de toma de decisiones basadas en datos, combinando las explicaciones teóricas y fundamentos, con el estudio e interpretación de casos prácticos.
El objetivo que persigue el Programa Executive Business Analytics es capacitar a los participantes para tomar decisiones en el momento presente, sobre lo conseguido por el negocio en el pasado (controlar el negocio) y sobre lo que proyecta conseguir en el futuro (proteger inversiones), desarrollando el aprendizaje en dos frentes, para lograr:
- Controlar los resultados obtenidos por el negocio e identificar desviaciones respecto de los objetivos fijados, para anticipar y poner en marcha medidas correctoras.
- Proteger las inversiones futuras a realizar, evaluando y cuantificando los riesgos asociados a las variables internas y externas del negocio, que pudieran dar al traste con las metas a lograr.
Programa
Día 1: Analítica de datos de negocios (Control del negocio)
Módulo 1: Introducción a la analítica de negocios.
Objetivo: Proporcionar una base común de conocimiento sobre el análisis de negocios.
- Quées y cuál es la importancia de la analítica de negocios.
- Comparación de los métodos tradicionales con los métodos modernos de analítica de datos de negocios.
- Principales tecnologías usadas en la analítica de negocios.
Módulo 2: Selección de datos para el control del negocio.
Objetivo: Aprender a identificar y utilizar los principales datos que permiten controlar el negocio.
- Datos que permiten controlar el negocio.
- Importancia de la calidad de los datos.
- Relación entre volumen de datos e información de interés.
Módulo 3: Evaluación de métricas y cuadros de mando.
Objetivo: Seleccionar y analizar las métricas y cuadros de mando más importantes para el control del negocio.
- Técnicas para comunicar de forma efectiva la información de negocio.
- Evaluación de métricas y cuadros de mando para control del negocio (finanzas, operaciones, recursos humanos, marketing, etc.)
- Aplicación en caso de estudio.
Módulo 4: Análisis de desviaciones y su impacto.
Objetivo: Aprender a identificar y corregir las desviaciones que pueden afectar los objetivos del negocio.
- Identificación de desviaciones a través de los cuadros de mando.
- Evaluación del impacto de las desviaciones y posibles medidas correctivas.
- Aplicación en caso de estudio.
Módulo 5: Aplicación del proceso de toma de decisiones basadas en datos.
Objetivo: Aprender a aplicar de forma sistemática el proceso de toma de decisiones basadas en datos.
- Proceso de toma de decisiones para controlar el negocio.
- Modelo de negocio basado en datos(Data-Driven Business)
- Aplicación en caso de estudio.
Día 2: Análisis predictivo (Protección de inversiones futuras)
Módulo 6: Introducción a los modelos predictivos.
Objetivo: Proporcionar una visión futura del negocio a partir de patrones de comportamiento obtenidos de los datos, permitiendo orientar los esfuerzos para ser más efectivo en la consecución de los objetivos.
- Qué son y cuál es la importancia del análisis predictivo en los negocios.
- Modelos determinísticos Vs. modelos estocásticos.
- Interpretación de gráficos de modelos estocásticos.
Módulo 7: Identificación del enfoque analítico apropiado.
Objetivo: Lograr identificar el tipo de análisis más adecuado en función del pronostico que se quiera realizar en el negocio.
- Pronósticos de negocios.
- Tipos de análisis predictivos para soportar los pronósticos.
- Principales tecnologías aplicadas para el análisis predictivo en los negocios (Modelado estocástico, Machine Learning, redes neuronales, etc.).
Módulo 8: Evaluación de la calidad de las predicciones.
Objetivo: Aprender a evaluar la calidad de las predicciones, valorando las principales variables del modelo de predicción.
- Evaluación de los tipos de datos y sus fuentes.
- Importancia de la cantidad y calidad de los datos.
- Valoración de la incertidumbre de los modelos de predicción.
- Aplicación en caso de estudio.
Módulo 9: Análisis de decisión.
Objetivo: Establecer las bases metodológicas para abordar de forma efectiva un problema de toma de decisión.
- Qué es un modelo de decisión y su importancia.
- Principales técnicas de análisis de decisión.
- Aplicación en caso de estudio.
Módulo 10: Aplicación del proceso de toma de decisiones basadas en datos.
Objetivo: Aprender a aplicar el proceso de toma de decisiones para acometer de forma más segura las inversiones futuras.
- Paso a paso del proceso de toma de decisiones.
- Beneficios de la implantación de un modelo de toma de decisiones.
- Aplicación en caso de estudio.