• Módulo 1. Fundamentos de Inteligencia de Negocios y ecosistema BI
  • Conceptos generales de Inteligencia de Negocios
  • Evolución del BI en las organizaciones
  • Diferencias entre BI, Data Analytics y Data Science
  • Importancia de los datos en la toma de decisiones
  • Arquitectura de una solución de BI
  • Fuentes de información
  • Bases de datos transaccionales
  • Procesos ETL
  • Data Warehouse
  • Dashboards e indicadores KPI
  • Analítica descriptiva y empresarial
  • Rol de SQL Server dentro de una arquitectura BI
  • Introducción a consultas SQL para análisis
  • Relación entre SQL Server y Power BI;
  • Demostración de una solución real de inteligencia de negocios.
• Módulo 2. Obtención de datos y procesos ETL
  • Instalación y configuración de Power BI Desktop
  • Interfaz y flujo de trabajo
  • Conexión a SQL Server, archivos Excel y CSV
  • Modos Import y DirectQuery
  • Introducción al Editor de Consultas
  • Conceptos de ETL
  • Limpieza, transformación y estructuración de datos
  • Calidad de la información
  • Tratamiento de datos inconsistentes
  • Combinación y anexión de tablas
  • Parámetros y consultas dinámicas
  • Diseño de procesos ETL orientados a BI
  • Introducción a bodega de datos
  • Modelos estrella y copo de nieve
  • Tablas de hechos y dimensiones
  • Integración de múltiples fuentes
  • Buenas prácticas para almacenamiento analítico.
• Módulo 3. Modelado de datos y SQL Server para analítica
  • Fundamentos de modelado analítico
  • Relaciones entre tablas
  • Cardinalidad y dirección de filtros
  • Optimización del modelo de datos
  • Consultas SQL orientadas al análisis
  • Joins para integración de información
  • Vistas para consumo analítico
  • Consultas agregadas
  • Introducción a procedimientos almacenados para BI
  • Buenas prácticas de rendimiento
  • Columnas y tablas calculadas
  • Jerarquías
  • Tablas calendario
  • Construcción de modelos optimizados para dashboards empresariales.
• Módulo 4. DAX e indicadores de negocio
  • Introducción a DAX
  • Diferencia entre columnas y medidas
  • Contexto de fila y contexto de filtro
  • Funciones matemáticas, de agregación, lógicas y de inteligencia de tiempo
  • Uso de variables en DAX
  • Creación de indicadores KPI
  • Análisis por fechas
  • Comparativos entre periodos
• Módulo 5. Visualización de datos y dashboards
  • Creación de gráficos básicos y avanzados
  • Diseño de dashboards interactivos con enfoque en experiencia de usuario
  • Navegación entre páginas
  • Interacciones entre visualizaciones
  • Drill Down y Drill Through
  • Tooltips personalizados
  • Diseño ejecutivo de dashboards
  • Storytelling con datos
  • Interpretación visual de la información
  • Presentación de insights
  • Apoyo a la toma de decisiones basada en datos.
• Módulo 6. Analítica moderna y Azure Synapse Analytics
  • Conceptos básicos de analítica en la nube
  • Integración con el ecosistema Microsoft
  • Data Lake y analítica empresarial
  • Integración con Power BI
  • Big Data y BI moderno
  • Arquitecturas analíticas modernas
  • Integración de datos híbridos
  • Visuales con inteligencia artificial
  • Detección de anomalías
  • Análisis predictivo básico
  • Insights automáticos
  • Preguntas en lenguaje natural.
• Proyecto final MVP
  • Durante todo el curso, los participantes desarrollarán un proyecto integrador en el que aplicarán de manera progresiva los conocimientos adquiridos. Este proyecto incluirá la conexión a SQL Server, la construcción de procesos ETL, el diseño de un Data Warehouse, el modelado de la información, la creación de métricas DAX y la construcción de un dashboard ejecutivo con indicadores clave de negocio.  El objetivo del proyecto será simular un entorno empresarial real de análisis de información y toma de decisiones, utilizando tecnologías Microsoft orientadas a Business Intelligence.

• Profesionales de análisis de datos, inteligencia de negocios y tecnología que buscan fortalecer sus habilidades en entornos corporativos.
• Analistas, ingenieros de datos y desarrolladores interesados en integrar SQL Server y Power BI para la toma de decisiones empresariales.
• Consultores y docentes que quieran aplicar metodologías prácticas de BI en proyectos reales.

Para el adecuado desarrollo del curso, se recomienda que los participantes cuenten con SQL Server instalado localmente o con acceso a un servidor SQL Server corporativo.

Herramientas requeridas:

• Microsoft SQL Server
• SQL Server Management Studio
• Microsoft Power BI
• Azure Synapse Analytics