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 escenatios estratégicos.
c. Decisiones basadas en evidencia.