Muchas organizaciones acumulan datos de ventas, clientes, operaciones y canales digitales que nunca llegan a convertirse en decisiones. Este Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics te forma para cubrir todo ese recorrido: desde la consulta y el modelado del dato hasta su análisis, su visualización y su uso en la dirección de la empresa. Trabajarás con SQL y Python, estadística aplicada, Data Warehouse y modelado dimensional, cubos OLAP y arquitecturas cloud y lakehouse con Microsoft Fabric, y diseñarás cuadros de mando con Power BI y Tableau. También aprenderás a aplicar machine learning predictivo a casos como el abandono de clientes o la previsión de demanda, a medir el valor del cliente y a integrar la IA generativa y los LLM en el análisis. Todo ello con un enfoque de gobierno y calidad del dato y DataOps, para que tus análisis sean fiables. Al terminar, podrás convertir datos dispersos en indicadores, previsiones y recomendaciones que la dirección pueda usar desde el primer día.
Este máster está pensado para analistas de datos, de negocio o de reporting que quieren pasar de las hojas de cálculo y los informes manuales a un entorno de BI completo, con SQL, Python, modelado de datos y cuadros de mando. También se dirige a titulados y profesionales de administración de empresas, economía, ingeniería, estadística o informática que quieren especializarse en analítica de datos aplicada a la toma de decisiones, y a responsables de áreas como finanzas, marketing, ventas u operaciones que necesitan medir, prever y justificar sus decisiones con datos. No necesitas experiencia previa en programación: el temario parte de los fundamentos de Python y SQL.
Objetivos
– Dominar SQL y Python (pandas) para extraer, limpiar, transformar y automatizar el tratamiento de datos de negocio.
– Aplicar estadística descriptiva e inferencial, regresión, series temporales y pruebas A/B para fundamentar decisiones empresariales.
– Diseñar modelos dimensionales, Data Warehouses y cubos OLAP, e integrarlos en arquitecturas cloud y lakehouse como Microsoft Fabric.
– Construir cuadros de mando ejecutivos con Power BI (DAX) y Tableau, con KPI financieros, comerciales, operativos, de cliente y de analítica web, y comunicar los hallazgos con data storytelling.
– Desarrollar modelos de machine learning predictivo para churn, segmentación y forecasting, y evaluar su rendimiento, sus sesgos y su explicabilidad.
– Implantar prácticas de gobierno y calidad del dato y DataOps, e incorporar la IA generativa y los LLM al análisis y al reporting.
Salidas Profesionales
Podrás optar a puestos como analista de Business Intelligence, desarrollador de BI con Power BI o Tableau, analista de datos de negocio, analytics engineer, especialista en modelado de datos y Data Warehouse, analista de cliente o de CRM, analista de producto y analítica digital, responsable de reporting y control de gestión basado en datos, data steward o especialista en calidad y gobierno del dato, y consultor de BI e implantación de plataformas de datos. Estos perfiles tienen cabida en los departamentos de finanzas, marketing, ventas, operaciones y sistemas de empresas de cualquier sector, así como en consultoras tecnológicas y de negocio. Con experiencia, podrás evolucionar hacia puestos como jefe de BI, responsable de analítica o gestor de proyectos de datos
Dimensiones de la transformación digital: procesos, modelo de negocio, clientes y cultura
El dato como activo estratégico y su papel en la ventaja competitiva
Causas habituales de fracaso en la transformación digital y cómo anticiparlas
Análisis y rediseño del modelo de negocio con Business Model Canvas
Modelos de negocio digitales: plataformas, suscripción, freemium y SaaS
Estrategias de monetización del dato: optimización interna, productos de datos y servicios basados en datos
Modelos de madurez digital y analítica: niveles y criterios de evaluación
Evaluación de capacidades en personas, procesos, tecnología y datos
Vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva para detectar oportunidades
Minería de procesos para localizar ineficiencias operativas
Traducción de la estrategia corporativa en una estrategia de datos: objetivos, alcance y principios
Estrategias de datos ofensivas y defensivas: equilibrio entre explotación y control del dato
Identificación y priorización de casos de uso de datos e IA con la matriz valor-viabilidad
Estimación de costos y beneficios de un proyecto de datos
Cálculo del retorno de la inversión (ROI) y del periodo de recuperación
Gestión del portafolio de iniciativas digitales y fuentes de financiación
Modelos organizativos del área de datos: centralizado, descentralizado y federado (hub and spoke)
Roles del equipo de datos y analítica: CDO, ingeniería de datos, analytics engineer, BI y ciencia de datos
Programas de alfabetización de datos por perfil profesional
Gestión del cambio organizativo con los modelos ADKAR y de Kotter
Elaboración del roadmap: fases, hitos, dependencias y victorias rápidas
Gestión ágil de iniciativas de datos con Scrum y Kanban
Seguimiento del plan: indicadores de avance y de impacto de la transformación
¿Qué es el Data Storytelling?
Elementos clave del Data Storytelling
¿Por qué es importante el Data Storytelling?
¿Cómo hacer Data Storytelling?
Definición y conceptos clave de Big Data
Definición y principios del Storytelling con datos
Importancia del Big Data en la narrativa de datos
Evolución y tendencias actuales en Big Data y Storytelling
Arquitectura de sistemas Big Data
Introducción a Hadoop y su ecosistema
Apache Spark y procesamiento en memoria
Bases de datos NoSQL (MongoDB, Cassandra)
Integración de datos y ETL (Extract, Transform, Load)
Métodos de análisis de datos (descriptivo, inferencial)
Modelos estadísticos y su aplicación en la narrativa
Algoritmos de machine learning relevantes para storytelling
Evaluación y validación de modelos de datos
Extracción de insights clave para la narrativa
Principios de visualización efectiva
Herramientas de visualización de datos (Tableau, Power BI, D3.js)
Creación de gráficos, mapas y dashboards interactivos
Técnicas de narración visual y diseño de dashboards
Estructuración de una historia basada en datos
Técnicas de storytelling visual y textual
Adaptación de la narrativa para diferentes audiencias
Uso de herramientas para el desarrollo de narrativas (Plotly, Flourish)
Planificación y desarrollo de proyectos de Big Data Storytelling
Diseño e implementación de pipelines de datos para storytelling
Evaluación de la efectividad de la narrativa y feedback
Presentación de resultados y comunicación de insights
Análisis de casos exitosos de Big Data Storytelling
Técnicas y enfoques utilizados en diferentes sectores
Errores comunes y cómo evitarlos
Desarrollo de proyectos finales aplicados a casos reales
Innovaciones en Big Data y su impacto en storytelling
El papel de la inteligencia artificial en la narración de datos
Nuevas herramientas y tecnologías emergentes
Preparación para el futuro: habilidades y competencias emergentes
Medidas de tendencia central y dispersión aplicadas a datos empresariales
Distribuciones de probabilidad más usadas en analítica de negocio
Percentiles, outliers e interpretación de la distribución de los datos
Muestreo y estimación de parámetros poblacionales
Intervalos de confianza y su interpretación práctica
Pruebas de hipótesis aplicadas a decisiones de negocio
Errores tipo I y tipo II en la toma de decisiones
Análisis de correlación entre variables de negocio
Regresión lineal simple y múltiple
Interpretación de coeficientes para la toma de decisiones
Componentes de una serie temporal (tendencia, estacionalidad y ciclo)
Métodos de suavizado, medias móviles y técnicas básicas de forecasting
Evaluación de modelos de pronóstico mediante métricas de error
Aplicación del forecasting a ventas, demanda y planificación empresarial
Fundamentos del testing controlado en entornos digitales
Diseño de pruebas A/B para decisiones de producto y marketing
Tamaño de muestra, significancia estadística y potencia de una prueba
Interpretación de resultados y significancia estadística
Análisis estadístico con Python (pandas, scipy, statsmodels)
Análisis estadístico con Excel avanzado
Interpretación y comunicación de resultados estadísticos para la toma de decisiones
Sintaxis básica y estructuras de datos en Python
Funciones, modularización y buenas prácticas de programación
Entornos de trabajo: Jupyter Notebook y Google Colab
Carga y limpieza de datasets con pandas
Transformación y agregación de datos
Manejo de valores nulos y duplicados
Sintaxis SELECT, WHERE, GROUP BY y HAVING
Joins e integración de múltiples tablas
Funciones de agregación, CASE WHEN y tratamiento de fechas
Subconsultas y funciones de ventana (window functions)
Funciones de ventana para análisis de datos
Consultas analíticas complejas para reporting
Optimización de consultas y buenas prácticas de rendimiento
Vistas y procedimientos almacenados aplicados a BI
Lectura y escritura automatizada de archivos y fuentes de datos
Scripts de extracción y carga automatizada
Programación de flujos ETL básicos con Python
Integración de Python con bases de datos SQL
Visualización de datos con matplotlib y seaborn
Generación de reportes automatizados
Documentación y buenas prácticas de código analítico
Desarrollo de análisis reproducibles con Python
Qué es Business Intelligence y su rol en la toma de decisiones
Componentes de un ecosistema de BI: datos, herramientas y procesos
Del dato a la decisión: el ciclo de vida de la información de negocio
Modelos relacionales aplicados a BI
Modelado dimensional: tablas de hechos y dimensiones
Principios del diseño de un Data Mart orientado a negocio
Tipos de datos y atributos del cliente
Fuentes de datos de cliente: CRM, transaccionales y comportamentales
Construcción de perfiles de cliente basados en datos
Customer Lifetime Value (CLV): cálculo e interpretación
Análisis de cohortes para medir retención
Segmentación de clientes basada en comportamiento
Métricas de experiencia de cliente (NPS, CSAT, CES)
Análisis del customer journey con datos
Identificación de puntos de fricción mediante analítica
Venta cruzada y venta adicional basadas en analítica predictiva
Reducción del costo de adquisición mediante segmentación de datos
Diseño de programas de fidelización data-driven
Diseño de KPI relevantes para negocio
Construcción de cuadros de mando ejecutivos
Comunicación de insights a audiencias no técnicas
KPI financieros: rentabilidad, liquidez y estructura de costos
KPI comerciales y de marketing: conversión, CAC y ROI de campañas
KPI operativos y de recursos humanos: productividad, rotación y eficiencia de procesos
Diseño de un cuadro de mando integral (Balanced Scorecard) desde la perspectiva de dirección
Casos de éxito de BI aplicada al mercado latinoamericano
Retos de adopción de BI en empresas de la región
Buenas prácticas para implementar una cultura data-driven
Qué mide la analítica web y qué decisiones de negocio permite tomar
Métricas principales y avanzadas: usuarios, sesiones, interacción y conversión
Plan de medición y plan de etiquetado: de los KPI de negocio a los eventos que hay que registrar
Nomenclatura y parametrización de campañas con UTM
Modelo de datos basado en eventos y parámetros
Estructura de cuenta, propiedad y flujos de datos web y app
Eventos automáticos, de medición mejorada, recomendados y personalizados
Configuración de eventos clave y dimensiones personalizadas
Filtros de datos, exclusión de tráfico interno y retención de datos
Vinculación con Google Ads, Search Console y BigQuery
Informes estándar: adquisición, interacción, monetización y retención
Personalización de informes y gestión de la biblioteca
Exploraciones de embudo y de ruta para localizar abandonos en web y app
Segmentos y audiencias en GA4 y su activación en Google Ads
Lectura fiable de los informes: muestreo, umbrales de datos y cardinalidad
Arquitectura de GTM: etiquetas, activadores y variables
Capa de datos (dataLayer) y coordinación con el equipo de desarrollo
Implementación de GA4 y eventos personalizados con GTM
Medición de comercio electrónico: eventos de compra y embudo de pago
Depuración con el modo vista previa y DebugView
Gestión del contenedor: versiones, permisos y documentación
Impacto de bloqueadores, navegación privada y restricciones de cookies en los datos
Plataformas de gestión del consentimiento (CMP) y Consent Mode v2
Etiquetado del lado del servidor (server-side tagging)
Datos propios (first-party data) y medición basada en modelado
Verificación técnica: qué etiquetas se activan antes y después del consentimiento
Qué es un modelo de atribución y cómo condiciona el reparto de la inversión
Modelos de atribución disponibles en GA4: basado en datos y último clic
Ventanas de conversión y discrepancias entre GA4, Google Ads y Meta Ads
Cómo cambia el ROAS de cada canal según el modelo de atribución
Importación de conversiones offline (CRM, llamadas y punto de venta) a GA4 y Google Ads
Métricas sociales comparables entre plataformas: alcance, impresiones, interacción y tráfico referido
Meta Business Suite: analítica de Facebook e Instagram
TikTok Analytics y TikTok Ads Manager
Analítica de X, LinkedIn y YouTube Studio
WhatsApp Business como canal de conversión: métricas y seguimiento
Análisis en GA4 del tráfico y las conversiones procedentes de redes sociales
Escucha social (social listening): planteamiento y herramientas
Análisis de sentimiento y detección de anomalías en la conversación sobre la marca
Looker Studio: informe de rendimiento digital con fuentes de GA4 y redes sociales
Análisis avanzado de los datos de GA4 exportados a BigQuery con SQL
Del Data Warehouse tradicional al Data Lake
El paradigma Lakehouse: ventajas frente a arquitecturas anteriores
Criterios para elegir arquitectura según el tipo de organización
Modelos de servicio en la nube aplicados a datos (IaaS, PaaS, SaaS)
Principales proveedores cloud con penetración en Latinoamérica
Ventajas y riesgos de migrar la analítica a la nube
Estructura y organización de un Data Lake
Formatos de almacenamiento de datos (Parquet, Delta Lake)
Gestión del ciclo de vida del dato en un Data Lake
Componentes de Microsoft Fabric: OneLake, Data Factory y Power BI integrado
Flujos de trabajo de analítica end-to-end en Fabric
Casos de uso de Fabric en empresas latinoamericanas
Procesos ETL y ELT en arquitecturas modernas
Orquestación de pipelines de datos
Integración de fuentes de datos heterogéneas
Fundamentos de Apache Spark para procesamiento distribuido
Procesamiento por lotes frente a procesamiento en tiempo real
Casos de uso de streaming de datos en negocio
Principios de seguridad en entornos cloud
Control de acceso y gestión de permisos sobre los datos
Residencia y soberanía del dato en Latinoamérica
Modelos de costos en plataformas cloud de datos
Estrategias de optimización de costos en analítica
Escalabilidad y planificación de capacidad
Qué es la gobernanza del dato y por qué es crítica para el negocio
Roles y responsabilidades en un modelo de gobernanza de datos
Marcos de referencia para la gobernanza del dato
Dimensiones de la calidad del dato: precisión, completitud y consistencia
Métodos de detección y corrección de errores en los datos
Indicadores para medir la calidad del dato en la organización
Catálogos de datos y su función en la organización
Gestión de metadatos y linaje del dato (data lineage)
Herramientas de catalogación con adopción en Latinoamérica
Principios comunes de protección de datos personales en la región
Tratamiento y anonimización de datos sensibles
Buenas prácticas de cumplimiento normativo en proyectos de datos
Qué es DataOps y su relación con DevOps
Principios de automatización aplicados a flujos de datos
Cultura de colaboración entre equipos de datos
Control de versiones aplicado a proyectos de datos
Pruebas automatizadas de calidad en pipelines
Integración y despliegue continuo en proyectos de datos
Métricas clave para monitorizar pipelines de datos
Detección temprana de anomalías en los flujos de datos
Alertas y resolución de incidentes en entornos de datos
Casos de negocio donde la gobernanza del dato genera valor
Madurez organizacional en gestión de datos
Hoja de ruta para implementar Data Governance y DataOps
Qué es un Data Warehouse y su función en la organización
Diferencias entre Data Warehouse, Data Mart y Data Lake
Componentes de una arquitectura de Data Warehouse
Principios del modelado dimensional
Diseño de tablas de hechos
Diseño de tablas de dimensión
Construcción de un esquema en estrella
Diferencias entre esquema en estrella y esquema en copo de nieve
Normalización de dimensiones en el copo de nieve
Criterios para elegir entre ambos modelos
Dimensiones de cambio lento (slowly changing dimensions)
Tablas de hechos de tipo factless
Granularidad y niveles de agregación
Qué es OLAP y su diferencia con OLTP
Tipos de sistemas OLAP: MOLAP, ROLAP y HOLAP
El cubo OLAP como estructura de análisis
Roll-up y drill-down
Slice y dice
Pivot y otras operaciones de navegación
Extracción, transformación y carga en el contexto de un Data Warehouse
Calidad e integridad del dato en procesos ETL
Frecuencia de carga y actualización del Data Warehouse
Herramientas comerciales y open source para OLAP
Integración de cubos OLAP con herramientas de visualización
Consultas multidimensionales: fundamentos de MDX
Indexación y particionamiento de tablas
Estrategias de agregación y materialización de vistas
Buenas prácticas de rendimiento en consultas analíticas
Limitaciones del Data Warehouse tradicional frente a las necesidades actuales
Convivencia de Data Warehouse y Data Lake en arquitecturas híbridas
Puente conceptual hacia el modelo Lakehouse
Criterios de selección de gráfico según el tipo de dato y el mensaje
Principios de diseño de dashboards: jerarquía visual, densidad de información y layout
Diseño de dashboards para audiencias ejecutivas: qué mostrar, qué omitir y cómo priorizar la lectura en segundos
Errores comunes de visualización que distorsionan la lectura de negocio
Instalación y arquitectura de Tableau (Desktop, Public, Server, Cloud)
Conexión a fuentes de datos: archivos, bases de datos y conectores en vivo
Relaciones, uniones y combinación de fuentes de datos
Tipos de campos, jerarquías y agrupaciones
Campos calculados y funciones de tabla
Parámetros y campos calculados dinámicos
Gráficos de comparación y distribución: barras, líneas, dispersión, histograma
Gráficos de composición y relación: área, circular, mapa de calor, cascada
Mapas y análisis geoespacial en Tableau
Tipos de filtros y su orden de aplicación
Acciones de filtro, resaltado y navegación entre hojas
Diseño y publicación de dashboards interactivos
Arquitectura de Power BI: Desktop, Service y Mobile
Power Query: importación y transformación de datos
Modelado de relaciones entre tablas en Power BI
Fundamentos del lenguaje DAX
Medidas y columnas calculadas
Funciones de inteligencia de tiempo (time intelligence)
Visualizaciones nativas y personalizadas
Segmentadores, marcadores y páginas de detalle
Diseño de informes multipágina orientados a negocio
Publicación de informes en Power BI Service
Actualización de datos programada y gateways
Permisos, espacios de trabajo y distribución de informes
Diferencias de licenciamiento, curva de aprendizaje y ecosistema
Casos de uso donde cada herramienta aporta más valor
Integración de ambas herramientas en un mismo ecosistema de datos empresarial
Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo
El ciclo de vida de un proyecto de machine learning
Casos de aplicación de ML en decisiones empresariales
Construcción de un flujo de análisis visual en Orange sobre un caso de negocio
Aplicación de clustering y modelado predictivo básico sin programación
Ventajas y límites de las herramientas no-code frente a Python para minería de datos
Ingeniería de características (feature engineering)
Selección de variables relevantes para el modelo
División de datos: entrenamiento, validación y prueba
Regresión lineal y regresión logística aplicadas a negocio
Regularización y prevención del sobreajuste
Interpretación de modelos de regresión para stakeholders
Árboles de decisión y random forest
Máquinas de vector soporte (SVM)
Evaluación de modelos de clasificación: matriz de confusión, precisión y recall
Fundamentos de XGBoost y LightGBM
Comparación de modelos de ensamble frente a modelos individuales
Ajuste de hiperparámetros para mejorar el rendimiento
Algoritmos de clustering (K-means, clustering jerárquico)
Aplicación de clustering a segmentación de clientes
Evaluación de la calidad de los clusters obtenidos
Construcción de un modelo predictivo de abandono de clientes
Variables predictoras del churn en negocios digitales
Diseño de estrategias de retención basadas en el modelo
Modelos predictivos aplicados a previsión de demanda
Incorporación de variables externas al modelo de forecasting
Validación de modelos de pronóstico en entornos reales
Del modelo al producto: fundamentos de puesta en producción
Monitorización del rendimiento de modelos en producción
Reentrenamiento y mantenimiento de modelos predictivos
Sesgos en los modelos predictivos y su impacto en el negocio
Explicabilidad de modelos (XAI) para la toma de decisiones
Límites del machine learning predictivo en contextos empresariales
Evolución de la IA: de los sistemas basados en reglas al aprendizaje profundo
Diferencias entre IA, machine learning y deep learning
Panorama actual de la IA aplicada a negocio
Qué es un modelo de lenguaje y cómo funciona
Arquitectura transformer: conceptos esenciales
Principales modelos de lenguaje disponibles en el mercado
Principios del diseño de prompts efectivos
Técnicas de prompting: few-shot, chain-of-thought y role prompting
Prompt engineering para tareas analíticas y de reporting
Generación automática de resúmenes e informes de negocio
Asistentes de IA para exploración de datos en lenguaje natural
Copilotos de datos integrados en herramientas de BI
Fundamentos de RAG (Retrieval-Augmented Generation) aplicado a negocio
Conexión de modelos de lenguaje con bases de datos corporativas
Casos de uso de agentes de IA en procesos analíticos
Generación de contenido para marketing y comunicación corporativa
Generación de código y consultas asistidas por IA
Buenas prácticas de revisión humana del contenido generado
Diferencias entre chatbots tradicionales y asistentes basados en LLMs
Diseño de asistentes virtuales orientados a atención al cliente y negocio
Plataformas para el desarrollo de asistentes conversacionales con adopción en Latinoamérica
Fundamentos de los agentes de IA autónomos
Aplicación de agentes de IA a flujos de trabajo empresariales
Límites actuales de la autonomía de los agentes de IA
Principios de una IA responsable en el entorno empresarial
Sesgos, transparencia y explicabilidad en sistemas de IA generativa
Marcos regulatorios emergentes sobre IA en Latinoamérica
Tendencias emergentes en IA generativa y analítica
Impacto de la IA en el rol del analista de negocio
Preparación de la organización para la adopción continua de IA
Titulación
Titulación de Máster de Formación Permanente en Inteligencia de Negocios y Análisis de Datos con 1500 horas y 60 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
Ir al contenido 
