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Curso en Data-driven decision making
Presentación del curso
La toma de decisiones estratégicas es un pilar esencial para el éxito de cualquier organización, y entender cómo el análisis de datos puede guiar estas decisiones es fundamental en un entorno empresarial en constante evolución. En este módulo, exploraremos cómo aprovechar los datos de manera efectiva para identificar oportunidades, mitigar riesgos y alinear las acciones con los objetivos estratégicos de la empresa.
Aprenderás a construir una cultura organizacional impulsada por los datos, donde la curiosidad, el pensamiento crítico y la colaboración son el núcleo. A través de casos prácticos y ejemplos reales, desarrollaremos habilidades clave para transformar métricas y hechos en acciones concretas y escalables, mientras fomentamos la adopción de decisiones basadas en datos a todos los niveles de la compañía.
Con este curso, estarás preparado para liderar iniciativas estratégicas orientadas al análisis de datos, utilizar herramientas y metodologías avanzadas, y capacitar a equipos para maximizar el impacto de una cultura data-driven en tu organización.
Este curso forma parte del Master en Growth Hacking. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa del postgrado completo.
La toma de decisiones estratégicas es un pilar esencial para el éxito de cualquier organización, y entender cómo el análisis de datos puede guiar estas decisiones es fundamental en un entorno empresarial en constante evolución. En este módulo, exploraremos cómo aprovechar los datos de manera efectiva para identificar oportunidades, mitigar riesgos y alinear las acciones con los objetivos estratégicos de la empresa.
Aprenderás a construir una cultura organizacional impulsada por los datos, donde la curiosidad, el pensamiento crítico y la colaboración son el núcleo. A través de casos prácticos y ejemplos reales, desarrollaremos habilidades clave para transformar métricas y hechos en acciones concretas y escalables, mientras fomentamos la adopción de decisiones basadas en datos a todos los niveles de la compañía.
Con este curso, estarás preparado para liderar iniciativas estratégicas orientadas al análisis de datos, utilizar herramientas y metodologías avanzadas, y capacitar a equipos para maximizar el impacto de una cultura data-driven en tu organización.
Este curso forma parte del Master en Growth Hacking. Si quieres ampliar tu formación, consulta el programa del postgrado completo.
¿Qué aprenderás en este curso?
- Analizar datos para tomar decisiones estratégicas alineadas con los objetivos empresariales.
- Diseñar y monitorear KPIs clave para medir el progreso de las metas.
- Crear visualizaciones de datos efectivas para identificar patrones y comunicar insights.
- Detectar riesgos y oportunidades basados en datos, proponiendo acciones medibles.
- Aplicar metodologías data-driven en un proyecto práctico de e-commerce.
¿Para quién es este curso?
- Profesionales de áreas como análisis de datos, marketing y operaciones que buscan mejorar sus habilidades para tomar decisiones estratégicas basadas en datos y optimizar procesos clave de la organización.
- Emprendedores y líderes de startups que desean utilizar datos para impulsar el crecimiento de su negocio y tomar decisiones informadas.
- Directores, ejecutivos y mandos intermedios que quieren integrar una cultura data-driven en su empresa y utilizar el análisis de datos para mejorar la toma de decisiones estratégicas.
- Estudiantes interesados en la analítica y la toma de decisiones basada en datos, que desean adquirir habilidades clave para aplicar en empresas de cualquier tamaño y sector.
El curso incluye:
Plan de estudios
Contenidos del curso:
- Bienvenida y presentación
Resumen
La primera clase sobre fundamentos Data-driven comienza con una bienvenida y presentación, se detallan los objetivos del módulo y se introduce el proyecto final "The Data-driven company". La segunda sección aborda la definición y relevancia del enfoque Data-driven, así como sus implicaciones y pasos clave. La tercera parte explora la calidad de los datos, su integración en estrategias de crecimiento, tipos de datos relevantes para Growth Hacking, y ejemplos de empresas que han utilizado datos para su crecimiento.
Objetivos
- Comprender los fundamentos Data-driven: Los estudiantes deben adquirir un conocimiento profundo de los principios básicos de la toma de decisiones basada en datos, incluyendo su definición, importancia en el ámbito empresarial y los pasos clave para implementar este enfoque.
- Aplicar los conceptos Data-driven en el crecimiento empresarial: Los alumnos deben ser capaces de identificar y comprender cómo la integración de datos impacta las estrategias de crecimiento empresarial. Esto incluye el reconocimiento de la calidad de los datos, su relevancia para el Growth Hacking, y la evolución del papel de los datos en el marketing.
- Evaluar casos de estudio: Los alumnos deben poder analizar y evaluar casos de estudio de empresas que hayan implementado con éxito estrategias de crecimiento basadas en datos, extrayendo lecciones aprendidas y aplicándolas a situaciones similares.
Temario
- Presentación
- Introducción al módulo
- Introducción y definición del proceso de Data-Driven Decision Making
- Definición de Data-driven e importancia en el contexto empresarial
- Características de una compañía Data-driven, implicaciones y pasos clave en su implementación
- Diferencias entre Big Data y Data Driven, sectores implicados e importancia de los datos en el crecimiento empresarial
- La relación entre el Growth Hacking y la toma de decisiones basada en datos
- Ejemplos de empresas que han utilizado los datos para su crecimiento
- Casos prácticos
- Casos práctico 1: Las mesas de Shepard
- Casos práctico 2: Los incentivos
- Casos práctico 3: Ser o no ser, esa es la cuestión
Resumen
La Clase 2 sobre exploración de datos se estructura de manera integral para proporcionar a los estudiantes conocimientos fundamentales y habilidades prácticas. Comienza con una introducción a los conceptos básicos, definiciones y objetivos de la exploración de datos, destacando su relación esencial con la toma de decisiones. El proceso de exploración de datos se aborda detalladamente, desde la definición de problemas hasta la interpretación de resultados preliminares. La sección sobre herramientas y técnicas explora métodos descriptivos, visualización de datos y principios clave, proporcionando una base sólida. La clase concluye con casos prácticos, fomentando la aplicación de técnicas de exploración de datos a situaciones reales y la evaluación de casos exitosos de crecimiento empresarial, enfocados en el uso efectivo de herramientas.
Objetivos
- Comprender los fundamentos de la exploración de datos: Adquirir una comprensión sólida de los conceptos esenciales, definiciones y objetivos de la exploración de datos, reconociendo su importancia en el proceso de toma de decisiones.
- Dominar el proceso de exploración de datos: Desarrollar habilidades prácticas desde la formulación de problemas hasta la interpretación de resultados preliminares, capacitando a los alumnos para llevar a cabo un análisis exploratorio de datos de manera efectiva.
- Utilizar herramientas y técnicas de exploración de datos: Familiarizarse con métodos descriptivos, visualización de datos y principios clave, así como conocer y aplicar herramientas relevantes para la visualización de datos.
- Aplicar conocimientos en casos prácticos: Aplicar activamente las técnicas de exploración de datos aprendidas en casos prácticos, permitiendo a los alumnos enfrentarse a situaciones reales y analizar casos exitosos de crecimiento empresarial basados en el uso efectivo de herramientas de exploración de datos.
Temario
- Introducción y conceptos básicos de la exploración de datos
- Definición y objetivos de la exploración de datos
- Proceso de exploración de datos
- Definición del problema y recopilación y limpieza de los datos
- Análisis exploratorio de datos (EDA) e interpretación de los resultados preliminares
- Métodos, principios y tipos de visualización de datos
- Casos prácticos
- Aplicación de técnicas de exploración de datos a casos reales
- Casos de éxito de crecimiento empresarial con el uso de herramientas
- Caso práctico 1: Análisis de las ventas mensuales
- Caso práctico 2: Exploración y visualización de datos para la segmentación de usuarios en campañas de marketing
- Caso práctico 3: Análisis y visualización de datos de campañas paid
- Caso práctico 4: Exploración de datos en cualquier contexto
Resumen
Esta última clase sobre la toma de decisiones basada en datos se organiza en dos partes principalmente. En la primera, se aborda el proceso de toma de decisiones, los factores influyentes, la interpretación de resultados y la implementación efectiva. La segunda, se centra en casos de estudio de empresas exitosas y en ejercicios prácticos que permiten a los alumnos aplicar activamente los principios aprendidos.
Objetivos
- Dominar el proceso decisional basado en datos: Adquirir una comprensión profunda de los pasos cruciales en el proceso de toma de decisiones basado en datos, desde la identificación del problema hasta la implementación efectiva de decisiones.
- Analizar factores influyentes: Evaluar los diversos factores internos y externos que impactan las decisiones empresariales basadas en datos, desarrollando la capacidad de considerar y mitigar influencias potenciales.
- Interpretar y aplicar resultados: Desarrollar habilidades para interpretar resultados obtenidos a través del análisis de datos y utilizarlos de manera efectiva para respaldar decisiones informadas.
- Aplicar conceptos en contextos empresariales prácticos: Aplicar activamente los principios de toma de decisiones basada en datos a través de análisis de casos de estudio y participación en ejercicios prácticos, fomentando la aplicación práctica en entornos empresariales reales.
Temario
- Fundamentos de la toma de decisiones basada en datos
- Proceso de toma de decisiones
- Factores que influyen en la toma de decisiones e interpretación de los resultados
- Aplicación de datos en la toma de decisiones
- Casos de estudio de empresas que han aplicado la toma de decisiones basada en datos
- Test y ejercicios prácticos para la toma de decisiones con datos
- Casos prácticos
- Caso práctico 1: Looker Studio con el ejemplo del proyecto final
- Caso práctico 2: Identificación del problema
- Caso práctico 3: Menos es más
Experto
Alejandro Gómez-Monedero González
Experto en sports management, digital analytics y marketing. Team Manager en LIN3S
Nuestros alumnos opinan
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