Estrategia y Gobierno de Datos para Decisiones de Negocio

Este curso está diseñado para personas que quieren aprender a gestionar los datos como un activo estratégico del negocio, incluso si no tienen conocimientos técnicos previos.
Aprenderás a pensar, razonar y decidir como un Responsable de Datos

A lo largo del curso, entenderás cómo definir una estrategia de datos, cómo gobernar los datos, cómo priorizar iniciativas, cómo justificar decisiones ante la dirección y cómo medir si la gestión de datos realmente genera valor para el negocio, siguiendo los principios del marco DAMA-DMBOK.

¿Qué aprenderás en este curso?

Aprenderás a:

• Tratar los datos como un activo estratégico organizacional, no como un problema técnico

• Diseñar una estrategia de datos alineada con los objetivos del negocio

• Definir y aplicar gobierno de datos: roles, reglas, políticas y métricas

• Priorizar iniciativas de datos usando criterios de impacto, esfuerzo, valor y riesgo

• Entender cuándo integrar datos, cómo decidir arquitecturas a nivel conceptual y cuándo no integrar

• Diseñar modelos de datos desde la visión de negocio, comprendiendo su impacto real

• Gestionar información no estructurada como parte de la estrategia de datos

• Entender el rol estratégico de la analítica (Data Warehousing y BI) dentro del modelo DAMA

• Explicar y defender decisiones de datos ante perfiles ejecutivos usando lenguaje de negocio

Un curso altamente práctico (aprendizaje demostrable)

Este no es un curso para memorizar definiciones. Es un curso para demostrar criterio.

A lo largo del programa trabajarás con múltiples casos prácticos 100 % originales, diseñados específicamente para principiantes, pero con complejidad real de empresa.

Prácticas con empresas ficticias (Excel estratégico)

Incluye numerosas prácticas guiadas en Excel, donde el archivo es una herramienta de razonamiento, no el objetivo final.

Trabajarás con empresas ficticias de distintos sectores, entre ellas:

• Servicios energéticos

• Logística y transporte regional

• Salud y bienestar corporativo

• Retail omnicanal en expansión internacional

En estas prácticas aprenderás a:

• Priorizar dominios e iniciativas de datos

• Definir impacto, esfuerzo y alineación al negocio

• Diseñar reglas de gobierno, calidad y métricas

• Construir roadmaps estratégicos

• Justificar por qué algo es prioritario y por qué otra cosa no

Cada Excel incluye:

• Caso contextualizado

• Ejemplo resuelto explicado paso a paso

• Plantillas editables para el estudiante

Role plays ejecutivos (simulación realista)

El curso incluye role plays estratégicos donde interactúas con un perfil directivo (COO), en reuniones simuladas uno a uno.

En estos role plays deberás:

• Explicar problemas reales de datos en lenguaje de negocio

• Defender decisiones de estrategia, gobierno e integración

• Justificar prioridades, riesgos y métricas

• Demostrar comprensión del marco DAMA sin tecnicismos

Estos ejercicios simulan situaciones reales de empresa y sirven como evidencia clara de aprendizaje, no solo como práctica teórica.

¿Para quién es este curso?

Este curso es para:

• Personas que quieren iniciarse en estrategia de datos y gestión de datos

• Perfiles de negocio, analítica o gestión que necesitan entender y decidir sobre datos

• Personas que quieren asumir o evolucionar hacia un rol de Responsable de Datos / Data Manager

• Estudiantes que buscan un enfoque práctico, estructurado y alineado con DAMA, sin complejidad técnica

No es necesario:

• Saber programar

• Conocer herramientas de BI

• Tener experiencia previa en data management

¿Qué NO es este curso?

Para evitar confusiones, este curso no es:

• Un curso técnico de herramientas, SQL o plataformas

• Un curso de dashboards o visualización

• Un curso teórico o académico sobre DAMA

• Un curso de definiciones sin aplicación práctica

Enfoque y filosofía

• Basado en DAMA-DMBOK

• Orientado a decisiones de negocio

• Pensado para principiantes absolutos

• Enfocado en criterio, razonamiento y priorización

• Diseñado para que puedas explicar y justificar decisiones reales sobre datos