¿Por qué aprender Data Storytelling & Advanced Analytics?

Disponer de muchos datos, KPIs y visualizaciones no garantiza que una organización tome mejores decisiones.

El verdadero valor del análisis aparece cuando somos capaces de identificar qué está ocurriendo, comprender por qué está ocurriendo, evaluar su impacto y comunicar las conclusiones de una forma clara y orientada a la acción.

Data Storytelling combina análisis de datos, visualización y narrativa para transformar información compleja en historias capaces de explicar una situación de negocio y facilitar la toma de decisiones.

Advanced Analytics permite ir un paso más allá del análisis descriptivo tradicional, utilizando técnicas estadísticas y analíticas para identificar relaciones, tendencias, anomalías y posibles escenarios futuros.

En este workshop aprenderás a pasar del dashboard a la interpretación del dato, construyendo análisis capaces de convertir KPIs y evidencias en conclusiones, hipótesis y recomendaciones accionables.

Todo el workshop estará orientado a casos reales de Business Intelligence y Data Analytics.

¿Qué aprenderás?

✅ Comprender qué es Data Storytelling.
✅ Diferenciar datos, información, insight y recomendación.
✅ Formular correctamente preguntas de negocio.
✅ Seleccionar los KPIs relevantes para cada análisis.
✅ Detectar tendencias, patrones y anomalías.
✅ Analizar variaciones y desviaciones.
✅ Comparar periodos y segmentos.
✅ Trabajar con análisis descriptivo y diagnóstico.
✅ Formular hipótesis basadas en datos.
✅ Diferenciar correlación y causalidad.
✅ Utilizar técnicas de Advanced Analytics.
✅ Aplicar análisis de correlación.
✅ Introducir modelos de regresión.
✅ Detectar outliers y anomalías.
✅ Construir escenarios What-If.
✅ Diseñar visualizaciones orientadas a una narrativa.
✅ Aplicar principios de jerarquía visual.
✅ Construir historias basadas en datos.
✅ Transformar insights en recomendaciones.
✅ Comunicar conclusiones a perfiles de negocio.

Ficha técnica

• Modalidad: online en directo.
• Duración: 12 horas.
• Distribución: 4 sesiones de 3 horas.
• Proyecto final: asíncrono.
• Plazo de entrega: 14 días.
• Corrección personalizada: incluida.
• Plazas: máximo 12 participantes.
• Nivel: intermedio.
• Idioma: castellano.

Metodología Taller de Tecnología®

• #1 Sesión: Del dato al insight (síncrono).
• #2 Sesión: Advanced Analytics para Business Intelligence (síncrono).
• #3 Sesión: Visualización y Data Storytelling (síncrono).
• #4 Sesión: Del insight a la recomendación de negocio (síncrono).
• Proyecto final + certificación (asíncrono).

Temario del Workshop

• Introducción al Data Storytelling.
• Datos vs información.
• Información vs insight.
• Insight vs recomendación.
• El proceso analítico.
• Preguntas de negocio.
• Definición del objetivo del análisis.
• Selección de KPIs.
• KPIs vs métricas.
• Contexto de los indicadores.
• Benchmarks y objetivos.
• Análisis descriptivo.
• Análisis diagnóstico.
• Análisis predictivo.
• Análisis prescriptivo.
• Análisis de tendencias.
• Comparación temporal.
• Variaciones absolutas.
• Variaciones porcentuales.
• Análisis de desviaciones.
• Segmentación.
• Análisis multidimensional.
• Detección de patrones.
• Detección de anomalías.
• Outliers.
• Distribuciones.
• Media, mediana y dispersión.
• Introducción a Advanced Analytics.
• Análisis de correlación.
• Correlación vs causalidad.
• Introducción a regresión.
• Interpretación de modelos.
• Análisis de escenarios.
• What-If Analysis.
• Formulación de hipótesis.
• Validación de hipótesis con datos.
• Evidencias vs hipótesis.
• Sesgos en el análisis.
• Calidad del dato.
• Impacto de la calidad del dato en las conclusiones.
• Principios de visualización de datos.
• Selección del gráfico adecuado.
• Jerarquía visual.
• Uso del color.
• Reducción del ruido visual.
• Visualización orientada a decisiones.
• Estructura narrativa.
• Contexto → Evidencia → Impacto → Recomendación.
• Construcción de mensajes ejecutivos.
• Diseño de dashboards orientados a storytelling.
• Del análisis a la recomendación.
• Priorización de acciones.
• Comunicación con perfiles no técnicos.
• Buenas prácticas de Data Storytelling.

Proyecto Final + Certificación (Asíncrono)

Al finalizar el workshop, los alumnos realizarán de manera individual un proyecto práctico que deberá ser entregado dentro del plazo establecido.

El alumno partirá de un conjunto de datos y un escenario empresarial en el que diferentes KPIs muestran cambios significativos en el comportamiento del negocio.

El objetivo no será únicamente construir visualizaciones, sino realizar un proceso completo de análisis.

El alumno deberá identificar los indicadores relevantes, detectar tendencias y desviaciones, segmentar la información y utilizar diferentes técnicas analíticas para investigar las posibles causas de los resultados observados.

A partir de la evidencia disponible deberá formular hipótesis, diferenciándolas claramente de los hechos demostrados por los datos.

También deberá identificar posibles problemas de calidad del dato, sesgos o limitaciones que puedan afectar a las conclusiones.

Finalmente, construirá una narrativa basada en datos que sintetice el análisis siguiendo una estructura orientada a la toma de decisiones:

Contexto → Evidencia → Insight → Impacto → Recomendación

El proyecto finalizará con la presentación de una serie de recomendaciones accionables respaldadas por la evidencia analizada.

Se evaluarán especialmente la calidad del razonamiento analítico, la correcta interpretación de los KPIs, la utilización de técnicas de Advanced Analytics, la claridad de las visualizaciones y la capacidad para convertir los resultados en recomendaciones de negocio.

El proyecto será evaluado por el instructor, quien proporcionará comentarios personalizados, propuestas de mejora y una valoración técnica de la solución presentada.

Los alumnos que superen satisfactoriamente la evaluación recibirán el Certificado de Aprovechamiento de Taller de Tecnología, acreditando las competencias adquiridas durante el workshop.

Formador: Daniel Castillo Garrosset

Formador especializado en Data Engineering, Business Intelligence e IA Generativa, con más de 25 años de experiencia impartiendo formación técnica a empresas, universidades y entidades públicas. Formador de Data Science en el Cibernarium de Barcelona Activa.

• Experiencia real como formador.
• Metodología y enfoque práctico.
• Corrección individual del proyecto.

Requisitos

• Conocimientos básicos-intermedios de análisis de datos.
• Conocimientos básicos de estadística descriptiva.
• Experiencia trabajando con KPIs y métricas de negocio.
• Conocimientos de Power BI, Excel u otra herramienta analítica recomendables.

No es necesario disponer de conocimientos avanzados de estadística o Machine Learning.

Público objetivo

• Data Analysts.
• Business Intelligence Analysts.
• Power BI Developers.
• Business Analysts.
• Controllers.
• Responsables de reporting y analítica.
• Profesionales que trabajen habitualmente con KPIs.
• Profesionales que necesiten presentar resultados a perfiles de negocio.
• Profesionales que quieran evolucionar del reporting hacia el análisis y la toma de decisiones.

¿Por qué elegir este workshop?

✔ Material descargable
✔ Proyecto basado en un caso de negocio
✔ Soporte durante el workshop
✔ Certificación
✔ Corrección personalizada
✔ Enfoque 100 % práctico
✔ Advanced Analytics
✔ Data Storytelling
✔ Análisis de KPIs
✔ Del insight a la recomendación

FAQs

• ¿Necesito conocimientos avanzados de estadística?: No. Se trabajarán las técnicas estadísticas necesarias desde una perspectiva práctica y orientada al análisis de negocio.
• ¿Necesito conocer Power BI?: No es imprescindible. El objetivo principal del workshop es desarrollar capacidad analítica y de comunicación, no aprender una herramienta concreta.
• ¿Trabajaremos con KPIs?: Sí. Los KPIs serán uno de los principales puntos de partida para investigar qué está ocurriendo en el negocio.
• ¿Veremos estadística?: Sí. Se utilizarán conceptos de estadística descriptiva, distribución, dispersión, correlación y regresión desde una perspectiva aplicada.
• ¿Trabajaremos con regresión?: Sí. Se realizará una introducción práctica orientada a comprender relaciones entre variables e interpretar correctamente los resultados.
• ¿Veremos análisis predictivo?: Se introducirán sus fundamentos y su papel dentro de Advanced Analytics, aunque el objetivo del workshop no es desarrollar un curso completo de Machine Learning.
• ¿Aprenderé únicamente a hacer mejores gráficos?: No. La visualización es solamente una parte del proceso. El objetivo principal es aprender a interpretar los datos y convertirlos en conclusiones y recomendaciones.
• ¿Cómo diferenciamos un hecho de una hipótesis?: Una evidencia debe estar respaldada directamente por los datos disponibles. Una hipótesis propone una posible explicación que deberá ser posteriormente validada.
• ¿Trabajaremos Data Storytelling ejecutivo?: Sí. Aprenderás a sintetizar análisis complejos y comunicar los resultados de manera comprensible para perfiles de negocio.
• ¿Es un curso teórico?: No. El workshop se desarrollará principalmente mediante casos, ejercicios de análisis e interpretación de datos.
• ¿Obtendré certificado?: Sí, una vez superado satisfactoriamente el proyecto final.
• ¿Puedo utilizar el proyecto como portfolio?: Sí. El proyecto estará diseñado para demostrar tanto capacidad analítica como capacidad para comunicar conclusiones basadas en datos.