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Contenidos
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.
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.).
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.
Pensamiento analítico.
Medición del consumo energético asociado con cada algoritmo en términos de CPU y memoria.
Cumplimiento de normas éticas y legales.
