Importancia de la Analítica de Datos en el mundo actual

Dentro de este marco se va a proceder a destacar los siguientes puntos:
Analitica de Datos, su importancia y su situación actual.
Los 4 pilares del analisis de Datos.
La preparación de los Datos.
La explorarión de los Datos.
La visualización de los Datos.
La presentación de la información
Análisis de Dashboard interactivo.
Explicación e importancia de Data Storytelling, caso de estudio
La Audiencia o público objetivo.

KPIs en salud: detectar el problema antes que el paciente

En el sector salud, decisiones críticas como tiempos de atención, facturación y seguimiento de citas suelen basarse en datos que existen pero no se analizan a tiempo. Voy a mostrar, con casos reales vividos en la operación de un centro médico, cómo convertir esos datos en KPIs de alerta temprana usando Power BI, en lugar de indicadores que solo reportan lo que ya pasó.

Nivel: Introductorio

Qué se llevará la persona que asiste:

- Un método concreto para identificar, dentro de sus propios datos, cuáles sirven para anticipar un problema y cuáles solo describen el pasado.
- Un ejemplo real de KPI de alerta temprana aplicado en salud, que se puede construir en Microsoft Power BI.
- Un checklist práctic para detectar cuándo un KPI es decorativo y no aporta a la decisión.

Ejemplos reales (con experiencia):

Casos tomados directamente de la operación diaria desde el primer punto de contacto, atención al cliente y proyectos en un centro médico, donde un KPI mal definido retrasó decisiones, y cómo se corrigió ese indicador para que sí generara acción.

Tengo experiencia analizando datos y construyendo indicadores en salud, banca, educación y retail. He sido docente universitario y he capacitado equipos en "KPIs para la toma de decisiones" e "indicadores de alto impacto", usando Power BI y Excel como herramientas de trabajo diario, no como tema teórico.

Duración de la sesión: 30 a 45 minutos.

Más allá de la respuesta: enseñando a los estudiantes a pensar en datos

Cada vez más estudiantes universitarios llegan a una respuesta sin haber analizado el dato que tienen enfrente: le preguntan a la IA y la entregan como si fuera propia. Voy a mostrar, con casos reales vividos en el aula universitaria, cómo usar Power BI y Excel para diseñar ejercicios y evaluaciones que obligan al estudiante a interpretar el dato antes de llegar a una respuesta, en lugar de premiar solo el resultado final.

Nivel: Introductorio

Qué se llevará la persona que asiste:

- Un método concreto para identificar cuándo un estudiante entrega una respuesta sin haberla analizado realmente.
- Un ejemplo real de ejercicio o evaluación en Power BI/Excel diseñado para forzar el análisis, no solo el resultado.
- Un checklist práctico para ajustar un syllabus o actividad y que evalúe el razonamiento, no la respuesta correcta.

Ejemplos reales (Experiencia):

Casos tomados directamente del aula universitaria, donde estudiantes presentaban una respuesta generada por IA sin poder explicar el "por qué" detrás del dato o indicador, y cómo se rediseñó la actividad y el syllabus para cerrar ese vacío.

Tengo experiencia en el ámbito de docencia universitaria y capacitando equipos empresariales en "KPIs para la toma de decisiones" e "indicadores de alto impacto". Esa misma lógica aplicada en salud, banca y retail me mostró un patrón: los problemas se detectan tarde cuando nadie analiza el dato hasta que ya es un síntoma. En el aula es igual: si el estudiante recibe la respuesta sin analizar el dato primero, ese vacío no se nota hasta que ya es tarde.

Duración de la sesión: 30 a 45 minutos.

KPIs: la importancia de llevar el control de todo

Muchas empresas y equipos toman decisiones "a ojo" porque no llevan control real de sus procesos, o porque tienen demasiados datos y ningún indicador que les diga qué está pasando de verdad. Voy a mostrar, con casos reales de mi experiencia en distintos sectores (salud, banca, retail), cómo construir KPIs que sí permiten tener control sobre lo que importa del negocio, usando Power BI y Excel, y cómo evitar el error común de medir todo sin que ningún indicador sirva para decidir.

Nivel: Introductorio

Qué se llevará la persona que asiste:

- Cómo identificar qué procesos de su negocio realmente necesitan control mediante un KPI.
- Un método práctico para construir indicadores que sí reflejan lo que está pasando, no solo números bonitos en un dashboard.
- Un checklist para diferenciar un KPI de control real de un dato decorativo.

Ejemplos reales (experiencia):

Casos tomados de mi experiencia liderando facturación, contact center y proyectos en salud, y actualmente analítica e inteligencia de negocio en retail, donde la falta de control sobre un proceso generó pérdidas o decisiones tardías, y cómo se corrigió implementando el KPI correcto.

He trabajado construyendo y capacitando en KPIs para la toma de decisiones e indicadores de alto impacto en salud, banca, educación y retail. Esta experiencia me mostró que "llevar el control de todo" no significa medir todo, sino saber elegir qué medir para tomar mejores decisiones a tiempo.