Contenido
Diplomado en Business Intelligence y Analítica Predictiva con Power BI.
Información general.
Duración: 100 horas
Modalidad: Presencial
Días y Horarios: Viernes 6:00 p.m. - 10:00 p.m. Sábados 8:00 a.m. a 1:00 p.m.
Objetivo del Diplomado.
Las organizaciones modernas generan volúmenes masivos de datos que demandan herramientas ágiles para extraer insights accionables y oportunidades de mercado. Un curso enfocado en Power BI e Inteligencia Artificial (IA) responde a esta necesidad al capacitar profesionales para convertir datos complejos en conocimiento estratégico, optimizando decisiones en entornos dinámicos.
Tendencias en analítica de datos y BI.
La adopción de tecnologías de Business Intelligence (BI) como Power BI ha crecido exponencialmente, con integración nativa de IA para análisis en tiempo real y dashboards dinámicos, proyectadas como tendencias clave para 2025-2026 (Instituto Tecnológico Europeo, 2026). Estudios bibliométricos en Scopus destacan el auge del aprendizaje automático en negocios para mejorar eficiencia operativa y experiencia del cliente, especialmente en Latinoamérica donde barreras como escasez de talento demandan formación especializada (Peñaloza, 2024). Además, la inversión en gestión de datos crece a tasas anuales del 11.2%, impulsando el uso de IA en el 59% de empresas para operaciones estratégicas (Bu, 2025).
Impacto en toma de decisiones empresariales.
La analítica basada en datos y IA transforma la gestión al identificar patrones ocultos, automatizar procesos y generar predicciones precisas, lo que eleva la eficiencia decisoria hasta en un 25% (Zhang, 2025). En contextos como el de El Salvador, la inversión en datos es el predictor principal de decisiones basadas en evidencia, superando incluso la digitalización sola, con brechas notables en microempresas que requieren capacitación (Soledispa-Rodríguez et al., 2021). Esto genera ventajas competitivas al optimizar recursos y anticipar riesgos en mercados volátiles.
Necesidad de formación profesional.
La escasez de talento en analítica con IA y herramientas como Power BI obliga a programas educativos que cierren esta brecha, fomentando alfabetización digital para decisiones data-driven (Ongena, 2023). En Colombia y Latinoamérica, la combinación de IA con BI potencia la predicción de demanda y detección de fraudes, demandando profesionales capacitados para innovación (Gudala & Reddy, n.d.). Así, este curso alinea con tendencias globales, preparando líderes para entornos data-centric.
A quién está dirigido.
El Diplomado en Business Intelligence y Analítica Predictiva con Power BI está dirigido a Estudiantes, profesionales y líderes de áreas administrativas, financieras, de marketing, ingeniería y analítica de datos (Data Analysts, Insights Analysts) que busquen fortalecer procesos críticos mediante el aprovechamiento de datos.
COMPETENCIAS PREVIAS:
Conocimientos básicos de Microsoft Excel.
Manejo de sistema operativo Windows.
Interés en la transformación digital y el análisis cuantitativo.
Contenido del programa.
Temas:
Módulo 1: Fundamentos y Preparación de Datos (ETL)
Este módulo asegura que el estudiante entienda el ecosistema de datos antes de visualizar.
Contexto de BI: Introducción al mundo de los datos, roles profesionales y Business Intelligence aumentado con IA.
Fundamentación en Excel: Uso de Tablas Dinámicas, Power Pivot y el modelo de datos para grandes volúmenes de información.
Power Query Extremo: Conectividad a diversas fuentes (Excel, Web Scraping, PDF, SQL, Google Sheets y Cloud).
Limpieza Avanzada: Transformación de datos, columnas personalizadas y perfilamiento de calidad de información.
Introducción al Lenguaje M: Edición de consultas y automatización de procesos de carga.
Módulo 2: Modelado Relacional y Lenguaje DAX
El "corazón" de Power BI, donde los datos se convierten en métricas de negocio.
Diseño de Modelo: Diagrama Entidad-Relación, tipos de relaciones (1:N, N:N) y esquemas estrella/copo de nieve.
Fundamentos de DAX: Diferencias entre medidas y columnas calculadas; impacto en el rendimiento del archivo.
Contextos de Evaluación: Comprensión profunda del contexto de fila y contexto de filtro.
Funciones Avanzadas: Uso de CALCULATE, FILTER, SUMMARIZE y funciones lógicas complejas.
Inteligencia de Tiempo: Creación de tablas calendario y cálculos de periodos comparativos (YTD, MTD, Same Period Last Year).
Módulo 3: Visualización, Storytelling e Interacción
Enfoque en la comunicación efectiva de hallazgos para la toma de decisiones.
Principios de Diseño: Teoría del color, selección de gráficos según la necesidad y distribución del lienzo.
Interactividad Pro: Uso de marcadores (bookmarks), botones de navegación, tooltips personalizados y segmentadores dinámicos.
Formatos Condicionales: Aplicación de reglas visuales estáticas y dinámicas basadas en variables.
Visualización Móvil: Diseño y optimización de informes para dispositivos iOS y Android.
Filtros de Seguridad (RLS): Configuración de Roles y permisos para que los usuarios vean solo lo que les corresponde.
Módulo 4: Herramientas Externas e Integración con IA
El componente diferenciador que lleva al analista a un nivel experto.
Ecosistema de IA: Uso de objetos visuales de IA (Preguntas y Respuestas Q&A, Esquema Jerárquico, Narrativa Inteligente).
IA Generativa para Analistas: Aplicación de ChatGPT y Copilot para la creación de Prompts de fórmulas en lenguaje M y DAX.
Herramientas Externas: Optimización de modelos con DAX Studio y gestión de grupos de cálculo con Tabular Editor.
Analítica Avanzada: Integración de scripts de Python y R para visualizaciones personalizadas y clustering.
Predicciones: Uso de funciones de Forecast y análisis de influenciadores clave.
Módulo 5: Ecosistema Power Platform y Proyecto Final
Publicación, colaboración y automatización de procesos empresariales.
Power BI Service: Publicación en la nube, creación de áreas de trabajo (Workspaces) y aplicaciones.
Actualización Automática: Configuración de Gateway (Puerta de enlace) para refrescar datos localmente.
Power Platform: Integración con Power Apps para captura de datos y Power Automate para alertas y suscripciones.
Proyecto Integrador: Desarrollo de un tablero robusto basado en un caso de negocio real, aplicando desde el ETL hasta la publicación.
Taller de Cierre: Evaluación final de competencias y entrega de resultados.
