Curso - Data mindset: competencia clave para la digitalización

Medir el nivel de uso y aplicación de data mindset en nuestra toma de decisiones

• Poniendo las bases de la competencia:
  - Bases de la competencia.
  - Definición y aplicaciones de los datos en la empresa y los negocios.
  - Nuestro reto: mejorar nuestro Data Mindset aportando en la cadena de valor del dato de nuestro negocio.
• Evaluar nuestro punto de partida:
  - Actividad: Test para medir nuestro Data Mindset. Evaluar los resultados.
  - Casos de uso más frecuentes.
  - Punto de partida: Objetivos individuales.
• El proceso de valor de los datos:
  - Entender el proceso de valor de los datos: Buscar, guardar, leer, refinar, analizar y validar, extraer conclusiones.
  - Cómo seleccionar buenas preguntas a resolver.
  - Selección de una situación o caso de uso para trabajar en la sesión.
  - Trabajo entre sesiones y documentación a consultar.

El proceso para extraer valor de los datos

• Los pasos a seguir en la gestión de los datos:
  - Buscar y capturar información y datos: cómo puedo obtener la información que necesito.
  Guardar, leer y refinar los datos: procesos y herramientas a utilizar 
• Como extraer buenas conclusiones de los datos y el conocimiento:
  - Analizar y validar información: herramientas clave.
  - Modelizar y extraer conclusiones de los datos.
  - Visualizar y compartir los resultados con la organización.
  - Estrategias de automatización e inteligencia artificial para el análisis de textos e imágenes.
• Sesgos y datos:
  - Gestionar los sesgos claves a la hora de extraer conclusiones (confirmación, anclaje, restrospectivo, statusquo, autoridad, punto ciego) Trabajo en nuestro caso para la siguiente sesión.

Nuestro rol en Data Mindset: requerimientos y habilidades para mejorarlos 

• Data Consumer: cómo podemos mejorar la forma en la que consumimos los datos internos y externos a la empresa.
• Data Owner: cómo podemos mejorar la forma en la que somos responsables de un conjunto de datos internos y lo compartimos con el resto de la empresa.
• Data Analist: Como mejoramos nuestra capacidad de analizar un conjunto de datos.
• Data solutions: como somos capaces de utilizer herramientas y soluciones de no-code para guardar y almacenar información.
• Data Influencer: como hacemos que nuestros equipos y otras áreas funcionales avancen en el conocimiento de Data Mindset.