Análisis Predictivo y Machine Learning para Ejecutivos

El objetivo de este programa es proporcionar a los participantes una visión clara y práctica sobre los modelos predictivos y de machine learning, destacando su aplicación en la anticipación de resultados y la reducción de la incertidumbre en decisiones estratégicas clave. Los participantes aprenderán a interpretar los resultados de estos modelos como herramientas estratégicas, entendiendo su utilidad, valor y limitaciones, sin la necesidad de enfocarse en el desarrollo técnico de los mismos.

1. Análisis predictivo aplicado a negocios.
2. Regresión y relaciones entre variables relevantes.
3. Pronósticos de ventas, demanda, costos y churn.
4. Clasificación y modelos de riesgo.
5. Introducción al machine learning desde una visión ejecutiva.
6. Evaluación de modelos y criterios de confiabilidad.
7. Riesgos, sesgos y malas interpretaciones de modelos.

Visualización de datos, inteligencia de negocio y narrativa ejecutiva

El objetivo es potenciar las habilidades del participante para analizar información utilizando dashboards y herramientas de Business Intelligence. Esto incluye la identificación de patrones clave y la comunicación de decisiones de manera clara y persuasiva. A través del uso de técnicas avanzadas de visualización de datos y storytelling ejecutivo, el participante podrá gestionar y comunicar estrategias de forma más efectiva y proactiva.

1. Principios de visualización de datos para ejecutivos.
2. Diseño de dashboards orientados a decisiones.
3. Dashboards gerenciales por área.
4. Indicaciones clave de desempeño por área.
a. Comercial, operaciones y finanzas.
5. Análisis de rentabilidad, riesgo y crecimiento.
6. Storytelling con datos.
7. Comunicación ejecutiva y presentaciones ejecutivas.
8. Uso de IA para generación de insights y narrativas.

Big Data, Analítica Empresarial y Liderazgo Data Driven

Desarrollar habilidades para liderar proyectos de analítica y Big Data dentro de la organización, combinando datos, tecnología y estrategia empresarial. El participante potenciará su habilidad para fomentar una cultura orientada al uso de datos, gestionar riesgos y tomar decisiones estratégicas fundamentadas en evidencia, todo ello desde un enfoque gerencial y de alta dirección.

1. Big data y arquitectura de datos desde una visión gerencial.
a. Arquitectura modernas: Data Warehouse, Data Lake y Lakehouse
b. Flujo de datos para soporte estratégico.
c. Evaluación costo beneficio de proyectos Big Data.
2. Integración de fuentes de información.
a. Unificación de datos internos y externos.
b. Procesos ETL y automatización de información.
c. Eliminación de silos y mejora de KPI's.
3. Gobierno del dato, calidad y ética.
a. Políticas de gestión y seguridad de datos.
b. Indicadores de calidad de información.
c. Uso ético de datos y analítica.
4. Riesgos regulatorios y reputacionales.
a. Cumplimiento normativo en manejo de datos.
b. Prevención de fugas de información.
c. Gestión de impacto reputacional.
5. Analítica prescriptiva y optimización de decisiones.
a. Modelos de simulación y escenarios.
b. Optimización de costos y recursos.
c. Decisiones basadas en valor económico.

6. Casos empresariales aplicados en distintos sectores.
a. Análisis de situaciones reales de negocio.
b. Aplicación práctica de analítica.
c. Discusión estratégica de resultados.
7. Estrategia empresarial basada en datos.
a. Diseño de estrategias data driven.
b. Definición de KPI's. estratégicos.
c. Roadmap de transformación analítica.
8. Analítica como ventaja competitiva.
a. Generación de valor con datos.
b. Mejora de rentabilidad y eficiencia.
c. Diferenciación en el mercado.
9. Cultura data driven y gestión del cambio.
a. Transformación organizacional basada en datos.
b. Superación de resistencia al cambio.
c. Liderazgo en adopción analítica.
10. Liderazgo analítico y toma de decisiones estratégicas.
a. Interpretación de dashboards ejecutivos.
b. Evaluación de escenarios estratégicos.
c. Decisiones basadas en evidencia.