Curso de Business Intelligence en Excel para Empresas

Introducción a Power Query y su funcionalidad.

Conectando Excel con fuentes de datos externas.

Importación de datos desde SQL Server, CSV y APIs.

Transformaciones básicas y avanzadas de datos.

Limpieza de datos duplicados e inconsistencias.

Creación de consultas automatizadas.

Uso de funciones avanzadas de transformación.

Aplicación de reglas de negocio en la limpieza de datos.

Creación de consultas reutilizables.

Práctica guiada de limpieza de datos.

Introducción a Power Pivot y sus ventajas.

Creación de modelos de datos eficaces.

Relaciones entre tablas y su importancia.

Uso de medidas calculadas en Power Pivot.

Lenguaje DAX (Data Analysis Expressions).

Aplicación de funciones DAX básicas y avanzadas.

Optimización de modelos de datos grandes.

Gestión de jerarquías y columnas calculadas.

Implementación de filtros y segmentaciones avanzadas.

Validación de datos para toma de decisiones.

Fundamentos de los dashboards en Excel.

Selección de KPIs clave para el negocio.

Creación de gráficos dinámicos e interactivos.

Uso de segmentaciones y controles dinámicos.

Diseño efectivo de dashboards para presentación.

Automatización de actualizaciones de datos.

Exportación de dashboards a PDF y PowerPoint.

Comparación de resultados con benchmarks de la industria.

Personalización avanzada del diseño visual.

Mejores prácticas para storytelling con datos.

Introducción al análisis predictivo.

Técnicas básicas de predicción con Excel.

Implementación de modelos de regresión.

Simulación de escenarios con tablas de datos.

Uso de la función FORECAST para previsión de tendencias.

Creación de modelos de series temporales.

Evaluación de precisión de los modelos predictivos.

Integración de Power Query con análisis predictivo.

Automatización de predicciones con macros.

Aplicaciones prácticas en diferentes industrias.

Introducción a las macros en Excel.

Creación de macros para reporting automatizado.

Uso de VBA para la personalización de informes.

Automatización de tareas repetitivas.

Integración de macros con Power Query.

Protección de datos en reportes automatizados.

Depuración de errores en macros de BI.

Ejemplos prácticos de automatización en empresas.

Desarrollo de flujos de trabajo eficientes.

Evaluación de impacto de la automatización.

Introducción a Power BI y su relación con Excel.

Importación de datos de Excel a Power BI.

Creación de dashboards avanzados en Power BI.

Compartición de informes en la nube con Power BI Service.

Aplicación de inteligencia artificial en Power BI.

Comparación de Excel y Power BI en términos de funcionalidad.

Implementación de medidas avanzadas en Power BI.

Análisis de tendencias y patrones con Power BI.

Exportación de reportes de Power BI a Excel.

Mejores prácticas para la integración de ambas herramientas.

Técnicas de optimización de rendimiento en Excel.

Reducción del tamaño de los archivos de BI.

Optimización de consultas en Power Query.

Mejores prácticas para gestión eficiente de memoria.

Estrategias para reducir tiempos de cálculo.

Análisis de cuellos de botella en el procesamiento.

Uso de índices en modelos de datos.

Aplicación de metodologías ágiles en BI.

Identificación y resolución de problemas de rendimiento.

Documentación de procesos de optimización.

Principios de seguridad en el manejo de datos.

Configuración de permisos y accesos en Excel.

Encriptación de datos sensibles.

Protección de hojas y libros de Excel.

Auditoría de cambios en los datos de BI.

Aplicación de normativa GDPR en Excel BI.

Implementación de políticas de control de acceso.

Estrategias para compartir datos de forma segura.

Registro de actividad en reportes críticos.

Mejores prácticas de seguridad en BI empresarial.

Definición de objetivos del proyecto final.

Selección de fuentes de datos clave.

Modelado de datos con Power Pivot.

Creación de dashboards interactivos.

Automatización de reportes.

Integración con Power BI.

Optimización del rendimiento.

Medición de impacto del proyecto.