Fundamentos de Analítica Gerencial y Estadística para la Decisión
Desarrollar en el participante la capacidad de comprender el valor estratégico de los datos, interpretar información cuantitativa y utilizar estadística aplicada como soporte para la toma de decisiones empresariales. El participante analizará reportes, cuestionará indicadores y evaluará escenarios, fortaleciendo su criterio analítico para tomar decisiones informadas basadas en datos.

1. Analítica de negocios y su rol en la gestión empresarial.
a. Introducción
b. Rol estratégico de los datos en la empresa.
c. De datos a información y decisiones.
2. KPI’s, métricas y objetivos organizacionales.
a. Indicaciones financieros, comerciales y operativos
b. Lectura crítica de reportes gerenciales
3. Estadística descriptiva aplicada a la gestión.
a. Media, mediana y dispersión.
b. Variabilidad como medida de riesgo.
4. Probabilidad aplicada a decisiones empresariales.
a. Incertidumbre, escenarios y riesgo.
b. Análisis de escenarios con datos históricos.
5. Interpretación gerencial de datos.
a. Uso de inteligencia artificial para análisis e interpretación.
b. Sesgos comunes en decisiones basadas en datos.

Análisis Predictivo y Machine Learning para Ejecutivos
Brindar al participante una comprensión clara de los modelos predictivos y de machine learning, enfocada en su aplicación práctica para anticipar resultados y reducir la incertidumbre en decisiones clave. El participante interpretará resultados predictivos como insumo estratégico, comprendiendo su alcance, valor y limitaciones sin necesidad de desarrollar modelos técnicos.

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, Business Intelligence y Storytelling Ejecutivo
Fortalecer la capacidad del participante para analizar información mediante dashboards y herramientas de Business Intelligence, identificar patrones relevantes y comunicar decisiones de forma clara y efectiva. El participante empleará la visualización de datos y el storytelling ejecutivo como herramientas activas de gestión y comunicación estratégica.

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 competencias para liderar iniciativas de analítica y Big Data en la organización, integrando datos, tecnología y estrategia empresarial. El participante fortalecerá su capacidad para impulsar una cultura data driven, gestionar riesgos y tomar decisiones estratégicas basadas en evidencia, desde una perspectiva 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.