Data Analytics en Supply Chain y Logística

Sobre el curso

El programa Data Analytics en Supply Chain y Logística tiene un enfoque dinámico que lleva a los participantes a aprender las tres herramientas fundamentales necesarias para trabajar con datos:

1. Capacidad de análisis, indispensable para trabajar y realizar desarrollos a partir de los datos.

2. Herramientas informáticas, que facilitan el trabajo, siempre con el respaldo conceptual de los fundamentos abordados previamente.

3. Storytelling, para facilitar el entendimiento de las conclusiones y datos a personas que no provienen de áreas técnicas ni están entrenadas en estas materias.

Como decía Albert Einstein: “Si no eres capaz de enseñárselo a un niño pequeño, significa que ni tú mismo lo comprendes”. Se trata entonces no solo de saber, sino también de transmitir de forma accesible.

Para las herramientas desarrolladas en el curso, se seleccionaron aquellas que puedan utilizarse libremente en clase y que los participantes puedan llevar a sus trabajos, de modo que lo aprendido tenga aplicación inmediata en sus actividades cotidianas.

Para los cálculos, se trabaja Excel a fondo, aprovechando su amplia librería de procedimientos. Lo más importante es aprender a razonar y saber qué hacer con los datos. La herramienta debe estar al alcance de todos para evitar frustraciones que podrían surgir al emplear opciones más sofisticadas y no de libre acceso. Si en el trabajo del participante no estuviera disponible la misma herramienta utilizada en el curso, generaría una sensación de frustración y pérdida de tiempo.

Para la representación gráfica, se desarrolla el uso de Power BI, una excelente aplicación para crear dashboards, gráficos, importar datos desde distintos tipos de bases de datos y preparar presentaciones claras para mostrar conclusiones.

Para describir hallazgos, gráficos y resultados, se enseña la metodología de Storytelling.

Para quienes lo deseen, está disponible también la Certificación en Castellano del IEEC, que abarca los mismos temas y enfoques que la certificación en inglés.

A través de este curso los participantes van a:

CONTENIDOS DEL POWER BI

Introducción a Power BI
▪ Descarga e instalación del software
▪ Power BI Desktop vs Power BI Service
▪ Interfaz de Power BI Desktop / Reporte “Brasil 2014: Análisis de Altura”
▪ Pasos para crear un reporte en Power BI
▪ Obtención y transformación de datos
▪ Modelado y visualización de datos
▪ Análisis de datos y distribución de reportes
▪ Fuentes de datos principales y fuentes disponibles para conectarse con Power BI
▪ Modos de conexión. Conexión a fuentes de datos: MS Excel, Carpetas, CSV, PDF, MS Access, SAP BW, SQL

CONTENIDOS DEL STORYTELLING

▪ Introducción, práctica y presentaciones
▪ Transformación digital
▪ Data Storytelling y Data Visualization

CONTENIDOS ANALÍTICOS DE DATA ANALYTICS

En todos los temas los desarrollos se realizan de forma práctica, compartiendo bases de datos con los participantes y asistiendo en el análisis paso a paso.

Tema 1: El dónde, el porqué y el cómo de la recolección de datos

Los datos como base para la mejora de cálculos, procesos y decisiones.
▪ La importancia de los gráficos en la representación de los datos
▪ Video-caso: ¿Cómo McDonald’s recoge y utiliza los datos para mejorar sus pronósticos?

Tema 2: Gráficos, diagramas y tablas para describir datos

Coordinación entre Excel y Power BI.
▪ Selección de gráficos según cada necesidad
▪ Video-caso: Descripción y estudio de los datos. Primeras conclusiones en el Drive-Thru de McDonald’s (Parte I)

Tema 3: Descripción de datos utilizando medidas numéricas

Herramientas numéricas aplicadas a cálculos y presentaciones.
▪ Cómo presentar y explicar los cálculos y conclusiones
▪ Video-caso: Drive-Thru de McDonald’s (Parte II)

Tema 4: Conceptos introductorios de probabilidad

Bases para trabajar con incertidumbre y eventos sucesivos.
▪ Métodos
▪ Asignación
▪ Caso-estudio: Great Air Commuter Services

Tema 5: Distribuciones de probabilidad continua

Introducción a la distribución Normal como base de la inducción estadística.
▪ Caso-estudio: American Oil Company

Tema 6: Introducción a las distribuciones de muestreo

Comprender cómo validar parámetros de la muestra con los de la población.
▪ Video-caso: Carpita Bottling Companies

Tema 7: Estimación de parámetros individuales

Cómo estimar los parámetros poblacionales a partir de muestras.
▪ Caso-estudio: Lanzamiento de nuevos productos en el mercado masivo — McDonald’s (Parte I)

Tema 8: Introducción a la prueba de hipótesis

Pasos para determinar valores verdaderos del promedio y contrastar hipótesis.
▪ Caso-estudio: McDonald’s (Parte II)

Tema 9: Prueba de hipótesis para la estimación de la varianza poblacional

Pasos para determinar la dispersión real y contrastar hipótesis.
▪ Caso-estudio: Motive Power Company

Tema 10: Análisis de varianza (ANOVA)

▪ Caso-estudio: Drive-Thru de McDonald’s (Parte III)

Tema 11: Introducción al análisis de regresión lineal y correlación

Determinación del nivel de asociación y predicción entre dos variables.
▪ Caso-estudio: Sapphire Coffee (Parte I)

Tema 12: Regresión lineal múltiple y desarrollo de modelos

Análisis de la predicción basada en múltiples variables.
▪ Caso-estudio: Sapphire Coffee (Parte II)

Tema 13: Análisis y pronósticos con series de datos históricos

Modelos basados en variables históricas.
▪ Parámetros de tendencia, ciclo, estacionalidad y componentes residuales
▪ Caso-estudio: Park Falls Chamber of Commerce

Equipo docente

• Lic. Agustín Portilla
  

  Lic. En Ciencia Política (UBA), Master en Integración Regional (UBA), DCL (IEEC), Master of Business Administration (UP). BI Reporting (Microsoft – MSCA), CPSM (ISM), CAPM (PMI), Certified Lean Six Sigma Green Belt (IASSC), CSCP, CLTD, CPIM (APICS). Senior Supply Chain Professional con varios años de experiencia internacional en las áreas de Procurement, Supply Chain, Logistics, Planning y Customer Service. Especialista en Business Intelligence.

• Lic. Candelaria de Hernández
  

  Lic. Comercio Exterior (Siglo XX), Diplomada en Supply Chain Management (UTN), Diplomada en Big Data (ITBA), Profesional Acreditado en Transporte, Distribución y Gestión Logística (IEEC), CLTD (APICS).

• Ing. Ignacio Sánchez Chiappe
  

  Ing. Civil, M.Sc. Director IEEC. CPIM (APICS), CSCP (APICS), Certified SCOR Instructor, SCOR-P. APICS CPIM Associate Global Instructor. APICS CSCP Associate Global Instructor.