IFCT0202 Data Warehouse Business Intelligence

Contenido SCORM para el curso IFCT0202 Data Warehouse Business Intelligence

El curso IFCT0202 Data Warehouse Business Intelligence está diseñado para desarrollar los conocimientos y habilidades necesarios para diseñar, implementar y gestionar soluciones de almacenamiento y análisis de datos que faciliten la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones.

Este contenido formativo permite profundizar en los fundamentos del Data Warehouse y el Business Intelligence, las arquitecturas modernas de datos y las metodologías de diseño y modelado, abordando tecnologías como Data Lakes, Data Lakehouses y soluciones de almacenamiento y procesamiento en la nube.

A lo largo del curso, se trabajan los procesos ETL y ELT, el análisis multidimensional y las herramientas de visualización de datos, así como técnicas avanzadas de minería de datos, machine learning y análisis predictivo para transformar la información empresarial en conocimiento útil.

Además, la formación aborda la implementación y gestión de proyectos de Business Intelligence, la creación de dashboards interactivos, la comunicación de resultados mediante storytelling con datos y la aplicación de criterios de sostenibilidad, eficiencia energética, privacidad y ética en el tratamiento de la información.

Objetivos del curso

Objetivo general:
– Diseñar, implementar y gestionar soluciones de Data Warehouse y Business Intelligence, enfocándose en el análisis de datos para la toma de decisiones empresariales.

Objetivos específicos:
– 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 comprendiendo conceptos de análisis multidimensional y la importancia de diseñar soluciones sostenibles.
– 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.

Índice de contenidos

MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE DATA WAREHOUSE Y BUSINESS INTELLIGENCE

1. CONICIMIENTO DE CONCEPTOS BÁSICOS DE DATA WAREHOUSE Y BUSINESS INTELLIGENCE
1.1. Conceptos básicos y evolución
1.2. Importancia en la toma de decisiones empresariales

2. ACERCAMIENTO A ARQUITECTURAS MODERNAS DE DATOS
2.1. Data Warehouse tradicional vs. moderno
2.2. Data Lakes y Data Lakehouses
2.3. Soluciones en la nube para almacenamiento y procesamiento de datos

3. DISEÑO Y MODELADO DE DATOS
3.1. Diseño lógico y físico de bases de datos analíticas
3.2. Modelado dimensional y esquemas
3.3. Consideraciones de diseño para sostenibilidad y eficiencia energética

4. PROCESAMIENTO Y TRANSFORMACIÓN DE DATOS
4.1. ETL (Extracción, Transformación y Carga)
4.2. ELT y procesamiento en tiempo real
4.3. Optimización de procesos para reducir el consumo de recursos

5. ANÁLISIS MULTIDIMENSIONAL
5.1. Conceptos OLAP
5.2. Diseño e implementación de cubos
5.3. Consultas y análisis multidimensional

MÓDULO 2. ANÁLISIS AVANZADO Y APLICACIONES DE BUSINESS INTELLIGENCE

1. CONOCIMIENTO DE LOS FUNDAMENTOS DE LAS HERRAMIENTAS MODERNAS DE VISUALIZACIÓN Y BI
1.1. Panorama de herramientas de BI en la nube y on-premise
1.2. Creación de dashboards interactivos y KPIs
1.3. Storytelling con datos y comunicación efectiva

2. USO DE TÉCNICAS AVANZADAS DE ANÁLISIS DE DATOS
2.1. Introducción a la minería de datos
2.2. Machine Learning aplicado a BI
2.3. Análisis predictivo y prescriptivo

3. USO DE BI APLICAR MEDIDAS SOSTENIBLES
3.1. Métricas e indicadores de sostenibilidad
3.2. Análisis de impacto ambiental y huella de carbono
3.3. BI para la gestión eficiente de recursos y energía

4. IMPLEMENTACIÓN Y GESTIÓN DE PROYECTOS DE BI
4.1. Metodologías ágiles en proyectos de BI
4.2. Gestión del cambio y adopción de BI en la organización
4.3. Consideraciones éticas y de privacidad en el manejo de datos

5. CONOCIMIENTO SOBRE TENDENCIAS FUTURAS EN BI Y ANALYTICS
5.1. IA y automatización en BI
5.2. BI colaborativo y democratización de datos
5.3. Green BI: hacia un análisis de datos más sostenible