Uso de la información para la toma de decisiones de impacto: Primer paso en la transformación digital

Todas las empresas, también las pequeñas y medianas, pueden mejorar sus resultados si saben extraer conocimiento de sus datos. La empresa que integra sus datos operativos con los financieros, que sabe actualizar y tratar los datos automáticamente y que conoce los principales modelos de análisis de datos dispondrá de un modelo con el cual puede extraer más conocimiento, simular el impacto de distintas alternativas y, en definitiva, tomar mejores decisiones.

Este curso muestra una serie de herramientas y metodologías adaptadas a la PYME y que permiten a los equipos directivos disponer de una herramienta para la toma de decisiones de impacto basadas en datos.

El programa incluye:

1. Técnicas de manipulación de datos
• Conexión a fuentes de datos: cvs, xlsx y base de datos SQL.
• Power Query: limpieza y supervisión de errores, homogenización de datos, fusión de tablas, etc.
• Tablas dinámicas: uso intensivo de tablas de datos, tablas y filtros dinámicos y cubos OLAP.

2. Explotación de la información
• Aprendizaje supervisado: correlación, regresión y clasificación.
• Aprendizaje no supervisado: clustering y detección de anomalías.
• Optimización: programación lineal y no lineal.

3. Modelo Financiero
• Cuenta de resultados: ¿cómo me va el año?
• Balance: ¿cómo me ha ido desde el comienzo de actividad?
• Flujos de Caja: ¿cómo voy de efectivo?
• Realización de Proyecciones.

Objetivo

Proporcionar al alumno las técnicas básicas para la manipulación y extracción de conocimiento de los datos empresariales, y el mecanismo para trasladarlo al rendimiento financiero de la empresa.

Contenido

1.- Análisis de datos mediante tablas dinámicas

Objetivo

La capacidad de analizar datos es una poderosa habilidad que le ayuda a tomar decisiones. Microsoft Excel es una de las más importantes herramientas de análisis de datos y sus tablas dinámicas es el medio de análisis empresarial más extendido.

Programa

Bloque 1. Introducción

• Repaso de fundamentos de Excel.
• Preparación del entorno de trabajo.
• Qué son y cómo funcionan las tablas dinámicas.
• Recomendaciones y preparación de datos.
• Creación de tabla dinámica a partir de datos de una hoja de cálculo.
• Creación de tabla dinámica para analizar datos en varias tablas

Bloque 2. Formato y diseño de una tabla dinámica

• Configurar campos de una tabla dinámica.
• Agrupación de datos por fecha, categoría y rango de números.
• Ordenar campos. Mostrar y ocultar elementos.
• Formas de visualizar la información.
• Totales y subtotales.
• Formato condicional en una tabla dinámica.
• Filtrado y segmentación de la información.

Bloque 3. Realización de cálculos en una tabla dinámica

• Insertar campos y elementos calculados.

Bloque 4. Gráficos dinámicos

• Crear un gráfico dinámico.

Bloque 5. Otras propiedades de las tablas dinámicas

• Actualización de datos de tablas dinámicas.
• Cambiar el origen de datos de una tabla dinámica.
• Creación de tabla dinámica a partir de fuentes de datos externas. Introducción a PowerQuery y Modelo de Datos.

 2.- Business Analitycs: nueva ventaja competitiva

En los próximos años, España vivirá el boom de la digitalización, el momento de máxima expansión y de mayor empleabilidad. Este reto, abordado ya por las empresas más innovadoras, afecta por igual a empresas grandes y pequeñas. Sin embargo según el informe

“España 4.0. El reto de la transformación digital de la economía”, sólo una de cada tres empresas españolas se encuentra hoy preparada para la economía digital, siendo la falta de talento cualificado uno de los limitantes críticos.

La Unión Europa prevé que de aquí a 2020 se generarán medio millón de nuevos empleos digitales y constata la falta de especialistas en análisis de datos y de profesionales capaces de alinear la estrategia digital con la estrategia empresarial. Sin embargo, la demanda creciente del mercado laboral no encuentra perfiles digitales adecuados.

En este contexto, los conocimientos y habilidades para el análisis de datos están siendo requeridos cada vez más en todos los departamentos y funciones de la empresa, y van a ser básicas para muchos puestos técnicos.

Objetivo

Los datos y la analítica avanzada están cambiando las claves de la competitividad, no solo para mejorar las operaciones sino para crear modelos de negocio completamente nuevos. El objetivo es ofrecer una introducción al análisis de datos y los fundamentos, técnicas y herramientas básicas.

Programa

Bloque 1. Introducción a la ciencia de datos

• La ciencia de datos y su aplicación en la empresa
• La toma de decisiones basada en datos
• De la estadística a la inteligencia artificial
• Los problemas empresariales y las soluciones de la ciencia de datos

Bloque 2. Casos prácticos

• Aprendizaje no supervisado: segmentación de clientes
• Aprendizaje supervisado: regresión lineal para predecir ventas
• Problemas de optimización: programación lineal y entera
• Pronosticando el futuro: análisis de series temporales de demanda

3.- Modelos financieros: la herramienta clave en la gestión

Las compañías a menudo tienen éxito o fracasan en función de la calidad de sus predicciones acerca del futuro. Si una empresa infravalora o sobrevalora un aspecto clave de su evolución puede dilapidar recursos críticos para su evolución.

La creación de un modelo financiero ayuda a generar predicciones precisas, descomponiendo problemas complejos en componentes manejables, que permiten hacer predicciones ajustadas sobre la rentabilidad y por lo tanto tomar mejores decisiones.

Objetivo

Un modelo estratégico-financiero es una representación abstracta de la situación financiera futura de una compañía basada en supuestos precisos y realistas, que permite la toma de decisiones basadas en información cuantitativa.

Un modelo financiero permite:

• Toma de decisiones estratégicas basadas en proyección de flujos de caja.
• Entender en profundidad las relaciones entre los elementos de negocio y financieros.
• Disponer de un laboratorio virtual para evaluación de decisiones estratégicas de forma sistemática y precisa.

Programa

Bloque 1. Elementos previos análisis financiero

• Vocabulario básico
• Descripción estados financieros

Bloque 2. Integración del modelo

• Integración estados financieros
• Planificaciones de deuda, inversiones y capital

Bloque 3. Salida del modelo y caso real

• Realización de un modelo real con análisis de hipótesis.

Profesorado

Benito Cuezva Rubio

Financial modeller, Belerofontech
Director General de Belerofontech. Más de 15 años de experiencia de gestión empresarial. Programa de Dirección General del IESE-Madrid y licenciado en Física.

Aurelio García Loizaga

Data Scientist, Belerofontech
Experiencia de más de 10 años como analista de datos corporativos en proyectos internacionales y cuatro años como data scientist freelance para grandes empresas y startups. Executive Management Programme en INCAE Business School, Master en Gestión del Conocimiento por la UOC y licenciado en Física.

Miren Ximenez de Embún

Data Architect, Belerofontech
Experta en centralización, transformación y modelado de datos financieros y operacionales para la generación de dahsboard con información en tiempo real. Más de 14 años de experiencia en gestión de la producción y la calidad en el sector de las tecnologías de la información.

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MATRÍCULA: 216 EUROS *

Empresa*:  El precio del curso será de 60 euros si te bonificas a través de Fundación Tripartita. La bonificación máxima es de 156 euros por participante.