- 1

Visualización de Datos para Business Intelligence
01:50 - 2

Planificación de Proyectos de Business Intelligence
05:04 - 3

Clasificación y Gestión de Stakeholders en Business Intelligence
03:11 - 4

Entrevistas efectivas para proyectos de Business Intelligence
03:00 - 5

Gobernanza de Datos: Políticas y Procedimientos Esenciales
05:08
Planificación de Proyectos de Business Intelligence
Clase 2 de 22 • Curso de Visualización de Datos para BI
Contenido del curso
- 6

Técnicas de Visualización de Datos: Precisión y Estética Efectivas
03:51 - 7

Tipos de Datos en Power BI: Categóricos, Numéricos y Más
04:10 - 8

Principios de Diseño de Datos: Estructura y Estética Efectivas
05:24 - 9

Modelado de Datos y Visualización con Power BI y Excel
19:18 - 10

Visualización de Datos en Power BI: Creación de Dashboards Efectivos
23:47
- 18

Análisis de Interacción y Segmentación de Clientes en Power BI
16:31 - 19

Análisis de Comportamiento del Cliente por Ubicación Geográfica
07:24 - 20

Predicción y Análisis de Comportamiento en Carritos de Compras con Power BI
04:56 - 21

Análisis de Clientes por Ubicación Geográfica y Tasa de Conversión
07:24 - 22
Visualización Avanzada en Business Intelligence: Proyecto Práctico
03:24
¿Cuál es la importancia de la planificación en un proyecto de Business Intelligence?
Comenzar un proyecto de Business Intelligence (BI) sin una planificación adecuada es como construir una casa sin un plano. La planificación es el eje central para transformar los datos en soluciones efectivas. Este proceso involucra identificar las necesidades del negocio, un paso que puede parecer complicado, pero no es imposible. Es fundamental evaluar la brecha de datos y recopilar los requerimientos de diferentes áreas, ya que estos sirven de pilar para el éxito del proyecto.
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Identificación de necesidades:
- Analizar las carencias para saber qué datos y requerimientos son necesarios.
- Tener un conjunto definido de requerimientos para maximizar el uso de los datos.
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Estrategias para balancear la falta de datos o requerimientos:
- Alinear requerimientos con los datos disponibles o crear estrategias para obtenerlos.
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Definición de objetivos:
- Establecer objetivos claros basados en los requerimientos.
- Considerar la viabilidad técnica al evaluar cada requerimiento.
¿Cómo priorizar y diseñar la solución?
Una vez establecido el listado de requerimientos y su prioridad, el siguiente paso es el diseño de la solución. Este proceso debe ser estratégico, permitiendo enfocarse en los objetivos críticos y más valiosos de la organización.
- Priorización de objetivos:
- Conceder diferentes niveles de prioridad según la importancia y el impacto estratégico.
- Diseño de soluciones basadas en análisis de datos:
- Aprovechar un proceso de extracción, transformación y carga de datos para un diseño efectivo.
- Implementar el ciclo de vida de los datos, asegurando captura, procesamiento, visualización y eventual eliminación.
- Técnicas de limpieza y clasificación:
- Definir tipos de datos: numéricos, texto, booleanos, etc.
- Clasificar y limpiar los datos en sus respectivas categorías.
¿Cómo manejar el modelado de datos y la evolución del proyecto?
El modelado de datos es crucial para organizar la información en formatos que faciliten la visualización y análisis. Proyectos de BI requieren adaptabilidad, y la clave está en el feedback continuo.
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Modelado de datos:
- Crear modelos coherentes, como tablas de hechos y dimensiones.
- Utilizar modelos tipo estrella o copo de nieve para organizar las dimensiones de datos.
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Importancia del feedback constante:
- Mantener comunicación con los interesados para asegurar que las soluciones cumplen su objetivo.
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Gobernanza de datos para un estándar organizacional:
- Implementar políticas de cómo introducir y manejar datos.
- Designar responsables para la administración de datos y gestión de permisos.
El proyecto de BI no solo se trata de interpretar datos, sino de una colaboración continua y fluida con todos los interesados, garantizando una evolución constante y mejoras en el proceso. La estandarización en la gobernanza de datos asegura que todos los involucrados estén alineados, facilitando así un camino más claro hacia el éxito.