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Especialidad formativa

Data warehouse business intelligence

IFCT0202 40 h
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Qué aprenderás

Diseñar, implementar y gestionar soluciones de Data Warehouse y Business Intelligence, enfocándose en el análisis de datos para la toma de decisiones empresariales.

Contenido del curso

01

Fundamentos de Data Warehouse y Business Intelligence

  • OBJETIVO
  • Comprender los conceptos fundamentales del Data Warehouse y Business Intelligence, explorar las arquitecturas modernas de datos (incluyendo Data Warehouses, Data Lakes y soluciones en la nube), así como las metodologías de diseño y modelado necesarias para crear bases de datos analíticas eficientes y, abordar técnicas de procesamiento y transformación de datos (ETL/ELT), comprendiendo conceptos de análisis multidimensional y la importancia de diseñar soluciones sostenibles.
  • CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
  • Conicimiento de conceptos básicos de Data Warehouse y Business Intelligence.
  • Conceptos básicos y evolución.
  • Importancia en la toma de decisiones empresariales.
  • Acercamiento a arquitecturas modernas de datos.
  • Data Warehouse tradicional vs. moderno.
  • Data Lakes y Data Lakehouses.
  • Soluciones en la nube para almacenamiento y procesamiento de datos.
  • Diseño y modelado de datos.
  • Diseño lógico y físico de bases de datos analíticas.
  • Modelado dimensional y esquemas.
  • Consideraciones de diseño para sostenibilidad y eficiencia energética.
  • Procesamiento y transformación de datos.
  • ETL (Extracción, Transformación y Carga).
  • ELT y procesamiento en tiempo real.
  • Optimización de procesos para reducir el consumo de recursos.
  • Análisis multidimensional.
  • Conceptos OLAP.
  • Diseño e implementación de cubos.
  • Consultas y análisis multidimensional.
  • HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
  • Adaptación constante al cambio, comprendiendo la importancia de mantenerse actualizado con las últimas tendencias y tecnologías en la automatización de entornos TIC.
  • Adaptación a las necesidades y políticas empresariales.
  • Preocupación por el seguimiento y cumplimiento de políticas de protección de datos.
  • Trabajo buscando la eficiencia energética (reducción del uso de memoria volátil y persistente, uso de entornos de desarrollo con impacto reducido en el consumo de recursos, etc.).
02

Análisis Avanzado y Aplicaciones de Business Intelligence

  • OBJETIVO
  • Profundizar en las técnicas avanzadas de análisis de datos y su aplicación en el contexto del BI, aprender sobre herramientas modernas de visualización y BI, desarrollando habilidades para crear dashboards interactivos y comunicar efectivamente insights a través del storytelling con datos, explorar técnicas avanzadas como la minería de datos y el machine learning aplicado a BI, así como su relevancia en el análisis predictivo y aboradr el papel del Business Intelligence en la promoción de prácticas.
  • CONOCIMIENTOS/ CAPACIDADES COGNITIVAS Y PRÁCTICAS
  • Conocimiento de los fundamentos de las herramientas modernas de visualización y BI.
  • Panorama de herramientas de Bl en la nube y on-premise.
  • Creación de dashboards interactivos y KPIs.
  • Storytelling con datos y comunicación efectiva.
  • Uso de Técnicas avanzadas de análisis de datos.
  • Introducción a la minería de datos.
  • Machine Learning aplicado a BI.
  • Análisis predictivo y prescriptivo.
  • Uso de BI aplicar medidas sostenibles.
  • Métricas e indicadores de sostenibilidad.
  • Análisis de impacto ambiental y huella de carbono.
  • BI para la gestión eficiente de recursos y energía.
  • Implementación y gestión de proyectos de BI.
  • Metodologías ágiles en proyectos de BI.
  • Gestión del cambio y adopción de Bl en la organización.
  • Consideraciones éticas y de privacidad en el manejo de datos.
  • Conocimiento sobre Tendencias futuras en BI y Analytics.
  • IA y automatización en BI.
  • BI colaborativo y democratización de datos.
  • Green Bl: hacia un análisis de datos más sostenible.
  • HABILIDADES DE GESTIÓN, PERSONALES Y SOCIALES
  • Pensamiento analítico.
  • Medición del consumo energético asociado con cada algoritmo en términos de CPU y memoria.
  • Cumplimiento de normas éticas y legales.

Especialidad formativa

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