⏩OBJETIVOS:
- Descubrir cómo nos ayudan los datos a ser más productivos.
- Diferenciar los distintos tipos de datos.
- Adquirir conocimientos sobre cómo representar los datos de forma exacta e inequívoca.
- Entender lo que es Data Governance y Data Quality.
- Diferenciar entre Data Analytics, Big Data y Data Science.
- Dominar el uso de los paneles de control.
- Analizar las características más importantes de un CMI.
- Entender cómo los datos cambian la forma de gestionar proyectos.
- Saber qué datos son realmente útiles y evitar información irrelevante.
- Transformar datos en decisiones claras.
- Pasar de “detectar problemas” a “entender por qué ocurren”.
- Convertir datos en decisiones operativas.
⏩PROGRAMA :
UNIDAD 1. APROXIMACIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS:
- El valor del dato.
- Tipología y necesidad de entender los datos.
- Sistemas de soporte a la decisión
- Qué decisiones críticas pueden mejorar con datos
- Tratamiento del dato
- Data Quality
- Data Governance
- Business Analytics vs Business Intelligence
- Infraestructura de Big Data
- Data Analytics, Big Data y Data Science
UNIDAD 2. MODELOS Y APRENDIZAJES ESTADISTICOS:
- Evaluación básica de los diferentes modelos
- Técnicas de Data Mining y Machine Learning
- Definición y ejemplos
UNIDAD 3. REPRESENTAR, IDENTIFICAR Y PRIORIZAR DATOS CLAVE:
- Dashboards como herramientas de visualización.
- Qué debe tener un buen Dashboard.
- Cómo “leer” datos para decidir.
- Interpretación de Dashboards.
- Errores habituales en reporting.
- Detectar problemas ocultos.
- Priorizar acciones.
- Rediseño de un informe real (antes/después).
- Cuadro de Mando Integral (CMI).
- Mapa estratégico.
- Planes de acción en base al CMI.
- Marcadores idóneos o Indicadores Clave de Desempeño (KPIs).
- Cómo diseñar un sistema de indicadores útil.
UNIDAD 4. ANÁLISIS DE DESVIACIONES Y CAUSA RAÍZ:
- Cómo identificar qué datos faltaron.
- Técnicas aplicadas.
- Análisis causa raíz.
- Correlaciones simples.
- Identificación de patrones.
UNIDAD 5. ANALÍTICA PARA LA TOMA DE DECISIONES:
- Tipos de decisiones.
- Operativas, Tácticas y Estratégicas.
- Uso de datos para.
- Priorizar proyectos.
- Reasignar recursos.
- Anticipar riesgos.
⏩PONENTE:
GUILLERMO YUSTE
Consultor especializado en Business Intelligence, analítica de datos y marketing digital, con amplia experiencia ayudando a empresas a transformar datos en decisiones estratégicas. A lo largo de su carrera profesional ha ocupado posiciones clave en empresas de primer nivel, siendo Senior Data Analytics Consultant en Idealista y Digital Marketing Manager en Monster Energy. Actualmente colabora en proyectos de analítica avanzada con compañías como SwitchFleet, aportando soluciones orientadas a la optimización de negocio mediante el uso de herramientas como Power BI, Tableau o Looker Studio. Como formador, ha trabajado con numerosas organizaciones (IFEMA, Santalucía, Engie, entre otras), así como en escuelas tecnológicas de referencia, donde imparte formación en Business Intelligence y Data Analytics aplicada al entorno empresarial.
⏩A QUIÉN VA DIRIGIDO:
- Profesionales que toman decisiones en su área.
- interesados en comprender el valor del dato y su aplicación práctica.
- Responsables de departamentos como operaciones, marketing, finanzas, ventas o RRHH.
- Consultores, analistas funcionales y gestores de pymes.
- Sin necesidad de saber programar ni tener formación avanzada en estadística.
⏩DURACIÓN Y FECHA:
8 horas
18 de noviembre de 2026
De 9.30 a 14.00 y de 15.00 a 18.30 horas
⏩CUOTA DE INSCRIPCIÓN: La cuota de inscripción es de 295 € para asociados a CAEB y a partir del 2º inscrito de la misma empresa. 310 € en el resto de los casos. La cuota incluye la asistencia a las sesiones y la documentación. Atendiendo a la Ley 30/2015, de 9 de septiembre, por la que se regula el Sistema de Formación Profesional para el empleo en el ámbito laboral, esta formación no es bonificable.
