Contenido
Diplomado Gestión y gobierno de datos, pilares de la ciencia de datos e inteligencia de negocios.
Título: La Escuela Colombiana de Ingeniería otorga certificado de asistencia
Duración: 120 horas + 24 horas si se opta por el examen de preparación CDMP DAMA.
Modalidad: remota
Jornada : Icono título profesional
Presentación:
Los resultados parten de las estrategias, decisiones y conocimiento, que se construye con base en los datos, pilar para el desarrollo de un negocio exitoso.
Educación Continuada: programas abiertos y empresariales de educación no formal que optimizan el desempeño profesional.
Gestión y gobierno de datos, pilares de la ciencia de datos e inteligencia de negocios.
¿Cómo obtenemos el mayor valor de los datos en inteligencia de negocios y en ciencia de datos? ¿Cómo minimizamos el riesgo de proyectos de inteligencia de negocios perdidos en arreglar la calidad de los datos? ¿Cómo disminuimos el tiempo invertido por los científicos de datos en la preparación de datos confiables?
La respuesta es sencilla: diseñamos una estrategia de datos orientada a los requerimientos de la organización, establecemos las estrategias necesarias en gestión de datos y articulamos todo a través del gobierno de datos.
“Los seres humanos, a la luz de la conducta o el comportamiento que seguimos a la hora de tomar decisiones, no nos basamos en una lógica racional y sin sesgos. Nos inclinamos por la información que está inmediatamente disponible”.
Jennifer Riesl y Roger L. Martin (Crear grandes opciones – Una guía de pensamiento integrador para los líderes de hoy).
En este curso se contará con el apoyo de un consultor experto en gobierno y gestión de datos que compartirá las mejores prácticas sobre el tema, facilitará la apropiación de los conocimientos e impulsará la interacción de los estudiantes para compartir sus experiencias.
Por qué estudiar con nosotros:
El estudiante estará en capacidad de liderar la obtención del mayor valor de los datos en iniciativas organizacionales asociadas a la toma de decisiones basadas en datos y a la ciencia de datos.
El estudiante ampliará sus competencias para la gestión y gobierno de datos.
El estudiante homologará los conceptos, mejores prácticas, políticas y procesos en gestión y gobierno de datos para inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Metodología:
Se partirá de la homologación de conceptos en inteligencia de negocios, aprendizaje autónomo y ciencia de datos, pasando por las mejores prácticas en gestión y gobierno de datos hasta llegar al diseño del programa de gobierno de datos.
Además de la exposición magistral, el curso se desarrollará con un enfoque de taller. Los participantes identificarán y definirán un proyecto específico para llevarlo a cabo a lo largo del curso. Los conocimientos se adquirirán de una manera vivencial guiada por los profesores. Se utilizarán plantillas, formatos y ejemplos, entre otros recursos, para permanecer en un ambiente de aplicación de los conocimientos que correspondan a la naturaleza del proyecto seleccionado.
Deberes del participante:
Contar con conexión a internet de banda ancha.
Disponer de audífonos (diadema o manos libres) para aislar el ruido externo.
Verificar que el equipo de cómputo no haya sido bloqueado para conexiones a herramientas de Microsoft.
En caso de ser miembro de Microsoft Teams con otra cuenta, cerrar las sesiones que la involucren e ingresar con un navegador libre de caché.
Conectarse a las sesiones de clase con mínimo 10 minutos de antelación para verifcar la conexión.
Disponer de materiales para tomar apuntes.
Certificación:
La Universidad Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito otorgará el certificado de asistencia a quienes participen activa y cumplidamente como mínimo en el 90 % de las sesiones programadas.
Perfil del aspirante:
Este curso está dirigido a los ejecutivos de las organizaciones que están interesados en obtener el mayor valor de los datos para sus iniciativas de negocio.
Directores de analítica de datos, directores de oficinas de datos, profesionales en ciencia de datos o en inteligencia de negocios o en gestión y gobierno de datos
Profesionales de todas las áreas, toda la comunidad académica, emprendedores, investigadores y estudiantes interesados en impulsar la ciencia de datos e inteligencia de negocios en las organizaciones a partir de las mejores prácticas en gestión y gobierno de datos.
Contenido temático:
Módulo I. Datos al servicio de la organización
Introducción.
Homologación de conceptos.
Componentes de la estrategia de datos.
Análisis de la composición estratégica versus el conocimiento de los datos.
Diseño de la estrategia de datos.
Soporte de la estrategia de datos.
Trazabilidad de los datos.
Requerimientos de la estrategia de gobierno, calidad, seguridad, privacidad y administración de datos.
Implementación de la estrategia de datos.
Monitoreo de la estrategia de datos.
Mapa de ruta.
Módulo II. Gobierno de datos: de la teoría a la práctica
Gobernanza y gestión de datos.
Requerimientos para adoptar las prácticas de gobernanza y gestión.
Modelo operativo del DAMA (arquitectura, diseño y modelado de datos, almacenamiento y operaciones de datos, seguridad de los datos, integración e iteroparidad de datos, gestión de documentos y contenidos, datos maestros y referencias, data warehousing y business intelligence, gestión de metadatos, calidad de datos.
Aplicación del gobierno y gestión de datos, retail y sector financiero.
Módulo III. Estrategia de la calidad de datos
Conceptos para revisar: datos, tipos de datos, gestión de datos, estrategia de datos, gobierno de datos, administración de datos, ciclo de gestión de calidad de datos, cultura organizacional versus calidad de datos.
Revisión del análisis estratégico de la organización.
Verificación de las necesidades del negocio versus la calidad de los datos.
Atributos, métricas y reglas de negocio de la calidad de datos.
Gobierno y procesos, roles y responsabilidades particulares en calidad de datos.
Mejoramiento de la calidad de los datos.
Implementación para monitorear la calidad de los datos y mapa de ruta.
Módulo IV. Estrategia de seguridad y privacidad de los datos
Homologación de conceptos.
Planeación de la estrategia de calidad de los datos.
Análisis del estado de calidad de los datos: riesgos, perfilamiento y diagnóstico.
Mejoramiento de la calidad de los datos: limpieza y mejora incremental.
Estrategia de seguridad y privacidad de los datos.
Módulo V. Gestión de datos en inteligencia de negocio y ciencia de datos
Definición específica de inteligencia de negocio y ciencia de datos.
Estrategia de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión y gobierno de datos en la identificación de toma de decisiones basadas en datos.
Gestión de datos maestros, referenciales y metadatos de negocios en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión y gobierno de datos en modelos dimensionales.
Gestión y gobierno de datos en análisis de fuentes.
Gestión y gobierno de datos en diseño de ETL.
Organización de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión de los metadatos técnicos de diseño de soluciones de inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Diseño de políticas, procesos y procedimientos para la extracción, transformación y carga de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión de metadatos operativos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión de datos para integración e interoperabilidad en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión y gobierno de datos para almacenamiento y operaciones en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Gestión de metadatos técnicos.
Gestión de cultura analítica, valoración de capacidades, gestión ética para la toma de decisiones basadas en datos.
Gestión de datos en visualización de datos.
Monitoreo, evolución y sostenibilidad de la gestión y el gobierno de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Herramientas para la gestión y el gobierno de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Módulo VI. Curso optativo para el examen de preparación CDMP DAMA
Introducción.
Gobierno de datos.
Arquitectura de datos.
Modelo y diseño de datos.
Almacenamiento y operación de datos.
Seguridad de datos.
Integración e interoperabilidad de datos.
Gestión de documentos y contenido.
Datos maestros y de referencia.
Data warehousing y business intelligence (BI)
Gestión de metadatos
Calidad de datos
Objetivos alcanzables:
General.
Comprender las necesidades actuales y futuras de la empresa para la toma de decisiones basadas en datos, estableciendo los estándares, principios, políticas y mejores prácticas que aseguren la continuidad y mejora del negocio.
Homologar los conceptos básicos en gestión de datos.
Homologar los conceptos en inteligencia de negocios, ciencia de datos y aprendizaje autónomo.
Entender el marco general de la gestión de datos en inteligencia de negocios y ciencia de datos.
Detallar las buenas prácticas en gestión de datos en inteligencia de negocios.
Analizar el contexto en gestión de datos para inteligencia de negocios y la ciencia de datos: cultura analítica, gestión ética de los datos en inteligencia de negocios, herramientas de gestión de datos en inteligencia de negocios.
