FECHA DE PRESENTACIÓN PROPUESTA: Enero 2026
1. PRESENTACIÓN
En la era digital, la habilidad para analizar y presentar datos de manera efectiva es el activo más valioso de una organización. Actualmente, Microsoft Power BI se ha consolidado como una de las herramientas claves para este fin, pero el mercado de 2026 exige ir un paso más allá: la integración de la Inteligencia Artificial y el trabajo colaborativo en la nube.
Esta propuesta actualizada del Diplomado en Análisis de Datos y Business Intelligence de la Corporación de Estudios Tecnológicos del Norte del Valle (Cotecnova) integra las funcionalidades clásicas de modelado de datos con las nuevas tendencias de IA (Copilot) y gobernanza de datos. El objetivo es brindar a empresarios y profesionales no solo la capacidad de visualizar el pasado, sino de predecir tendencias futuras y automatizar el descubrimiento de «insights» para una toma de decisiones gerenciales ágil y acertada.
1.1. Justificación
En el entorno empresarial de 2026, las empresas que dominan el análisis de datos logran una ventaja competitiva innegable. Sin embargo, la brecha digital ya no está en el acceso a los datos, sino en la velocidad de interpretación. Power BI permite transformar datos complejos de Excel, nubes híbridas o bases de datos locales en paneles interactivos comprensibles.
Este diplomado se justifica por la necesidad urgente de actualizar el talento humano del Norte del Valle en tres frentes:
- Analítica Descriptiva: ¿Qué pasó? (Visualización tradicional).
- Analítica Predictiva: ¿Qué pasará? (Uso de nuevas funciones de IA en Power BI).
- Colaboración Empresarial: ¿Cómo compartimos la verdad de los datos? (Uso de Power BI Service).
Es una oferta especialmente relevante para la alta gerencia y colaboradores en posiciones tácticas intermedias que requieren contar con datos en tiempo real para la toma de decisiones precisas evitando la dependencia a reportes estáticos.
2. OBJETIVOS
2.1. Objetivo General
Capacitar a empresarios, directivos y profesionales en el dominio integral del ecosistema Power BI (Desktop y Service), desarrollando habilidades para la ingesta, modelado, visualización y gobernanza de datos, apoyados en herramientas de inteligencia artificial para potenciar la toma de decisiones estratégicas en sus organizaciones.
2.2. Objetivos Específicos (de aprendizaje)
- Manejar el ciclo completo del dato desde la conexión y limpieza con Power Query hasta el diseño de modelos relacionales robustos y la aplicación de DAX para métricas de negocio avanzadas.
- Crear narrativas visuales de alto impacto (Data Storytelling) mediante dashboards
- Implementar funcionalidades de Inteligencia Artificial y análisis rápido para la generación automática de insights.
- Comprender el entorno de Power BI Service para la publicación segura y colaboración en la nube.
3. POBLACIÓN OBJETO
El «Diplomado en Análisis de Datos y Business Intelligence con Power BI & AI» está dirigido a una población interesada en mejorar sus habilidades en el manejo y análisis de datos para la toma de decisiones estratégicas en el entorno empresarial. La población objetivo incluye:
- Empresarios y Gerentes: Que requieren monitorear KPIs en tiempo real desde diferentes dispositivos.
- Contadores y Financieros: Interesados en automatizar estados financieros y flujos de caja visuales.
- Profesionales de Marketing y Ventas: Que necesitan las tendencias de mercado y métricas clave de inversión y posicionamiento.
- Estudiantes y Egresados: Que requieren el fortalecimiento de su perfil profesional para su competitividad en el mercado laboral.
4. METODOLOGÍA
El diplomado se desarrolla bajo una modalidad hibirida (B-Learning) con un enfoque práctico de «Aprender-Haciendo», estructurado en un ciclo de 160 horas (3 créditos académicos) donde se combinan sesiones sincrónicas de talleres guiados con trabajo autónomo en la plataforma Moodle. El proceso formativo gira en torno al desarrollo de un proyecto integrador (Dashboard Corporativo Real), permitiendo al estudiante aplicar de inmediato los conocimientos adquiridos en situaciones de negocio tangibles, fomentando el aprendizaje colaborativo y el uso de herramientas digitales para la gestión efectiva del conocimiento.
5. DURACIÓN DEL CURSO
160 horas
5.1. Intensidad Horaria En Créditos Académicos
- Horas Estudio Presencial (HEP): 48 horas de acompañamiento directo con el
- Orientación Estudio Independiente (OEI): 112 horas de plataforma, práctica y
- Horas Créditos (HC): 3 créditos académicos.
6. PERFIL DEL EGRESADO
El egresado del Diplomado en Análisis de Datos y Business Intelligence con Power BI & IA será un profesional competente para liderar la estrategia de inteligencia de negocios de su organización, dominando el ciclo integral del dato desde su captura y modelado avanzado con funciones DAX, hasta su visualización en tableros de alto impacto. Estará capacitado para integrar soluciones de Inteligencia Artificial que automaticen el descubrimiento de insights y para gestionar entornos colaborativos y seguros en la nube (Power BI Service), garantizando así una toma de decisiones gerenciales ágil, predictiva y fundamentada en datos veraces.
7. CONTENIDO MODULAR
El diplomado está organizado en (4) Módulos así:
| MODULO | TEMAS POR MÓDULO | RESULTADOS DE APRENDIZAJE | PERFIL POR COMPETENCIAS |
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1. Fundamentos de Análisis de Datos y Power BI |
· Ecosistema Microsoft Power BI y Fabric.
· Instalación y configuración del entorno. · Conexión a diversas fuentes (Excel, Web, Carpetas, PDF). · Introducción a Power Query (ETL básico). |
· Reconocer la importancia del ciclo de vida del dato.
· Configurar correctamente el entorno de trabajo. · Conectar y unificar datos desde múltiples orígenes sin errores. · |
Identificación de oportunidades de análisis de datos en su entorno y gestiona la ingesta inicial de información, garantizando la integridad de los datos para el proceso de inteligencia de negocios. |
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2. Importación, Transformación y Modelado |
· Limpieza avanzada de datos con Power Query. · Modelado de datos (Esquema de Estrella). · Creación de relaciones y cardinalidad. · Introducción a DAX (Columnas calculadas vs Medidas). |
· Aplicar técnicas de limpieza para asegurar la calidad del dato.
· Construir modelos relacionales robustos que soporten preguntas de negocio. · Crear sus primeras métricas analíticas con DAX. |
Habilidad técnica y lógica para estructurar, normalizar y modelar bases de datos complejas, transformando datos brutos en información lista para ser analizada con fiabilidad. |
| MODULO | TEMAS POR MÓDULO | RESULTADOS DE APRENDIZAJE | PERFIL POR COMPETENCIAS |
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3. Visualización de Datos y Storytelling |
· Principios de diseño visual y Experiencia de Usuario (UX). · Gráficos nativos y personalizados (AppSource). · Filtros, segmentadores y navegación (Drill-through). · Diseño de Dashboards para móviles. |
· Diseñar tableros visualmente impactantes y fáciles de interpretar.
· Aplicar técnicas de Data Storytelling para narrar la historia detrás de los datos. · Adaptar informes a diferentes dispositivos. |
Capacidad creativa y comunicativa para traducir análisis complejos en visualizaciones claras, facilitando la lectura gerencial y la comprensión inmediata de la situación del negocio. |
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4. Análisis Avanzado, IA y Colaboración en la Nube |
· DAX Avanzado (Inteligencia de Tiempo).
· Herramientas de IA: Elementos influyentes clave, esquemas jerárquicos y detección de anomalías. · Power BI Service: Áreas de trabajo y publicación. · Seguridad y Gobernanza (Roles RLS). |
· Implementar análisis predictivos y automáticos usando Inteligencia Artificial.
· Publicar y compartir informes seguros en la nube. · Automatizar la actualización de datos para la toma de decisiones. |
Proposición de soluciones de inteligencia artificial y colaborativa, gestionando la gobernanza del dato y automatizando el flujo de información para la alta dirección. |
8. CRITERIOS DE EVALUACIÓN
| MODULO | DE CONOCIMIENTO | DE DESEMPEÑO | DE PRODUCTO |
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1. Fundamentos de Análisis de Datos y Power BI |
Comprensión del ecosistema Power BI y su integración con Microsoft Fabric. Diferenciación clara de los tipos de conectores y orígenes de datos. |
Habilidad para
configurar el entorno de trabajo y establecer conexiones exitosas a fuentes heterogéneas (Excel, Web, Carpetas) sin errores de carga. |
Archivo base (.pbix) con las conexiones establecidas y las tablas cargadas correctamente desde los orígenes asignados. |
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2. Importación, Transformación y Modelado |
Entendimiento de los principios de
normalización de bases de datos (Esquema Estrella) y lógica de funciones DAX básicas. |
Destreza en el uso de Power Query para limpiar, transformar y depurar datos.
Capacidad para crear relaciones lógicas y medidas aritméticas básicas. |
Modelo de datos optimizado y
funcional, con tablas de hechos y dimensiones relacionadas correctamente y sin errores de cardinalidad. |
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3. Visualización de Datos y Storytelling |
Conocimiento de los principios de diseño visual, experiencia de usuario (UX) y tipos de gráficos adecuados para cada narrativa de datos. | Capacidad para diseñar lienzos interactivos que respondan a preguntas de negocio, utilizando filtros, marcadores y navegación (drill-through) de forma fluida. | Dashboard interactivo finalizado con aplicación de principios de Data Storytelling, paleta de colores corporativa y estructura de navegación clara. |
| MODULO | DE CONOCIMIENTO | DE DESEMPEÑO | DE PRODUCTO |
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4. Análisis Avanzado, IA y Colaboración en la Nube |
Comprensión de las capacidades de Inteligencia Artificial (IA) en Power BI y los protocolos de seguridad y publicación en Power BI Service. | Habilidad para implementar visuales de IA (ej. Elementos influyentes), configurar roles de seguridad (RLS) y publicar informes en el entorno web. | Informe publicado en la nube (Power BI Service) con roles de seguridad activos, vista optimizada para móviles y visuales de IA integrados. |
Nota: La certificación se obtiene con el 80% mínimo de asistencia y participación.
9. BIBLIOGRAFÍA
9.1. Lecturas Obligatorias
- Ferrari, , & Russo, M. (2024). The Definitive Guide to DAX: Business Intelligence for Microsoft Power BI. Microsoft Press.
- Microsoft Learn (2025). Ruta de aprendizaje: Analista de Datos de Power BI (PL-300). Documentación Oficial.
- Powell, (2023). Mastering Microsoft Power BI: Expert techniques for effective data analytics. Packt Publishing.
9.2. Lecturas Complementarias
- Deckler, (2022). Learn Power BI: A beginner’s guide to developing interactive business intelligence solutions.
9.3. Material Adicional
- Canal oficial de YouTube: «Guy in a Cube» (Recurso actualizado semanalmente).
10. DOCENTES
Docente disciplinar y diseñador instruccional.
11. PRESUPUESTO
- Plan de Ingresos
| DETALLE | VALOR UNITARIO | CANTIDAD | TOTAL |
| Número de estudiantes (Meta) | 20 | ||
| Valor Inscripción | $0 | 20 | $ 0 |
| Valor Matrícula | $ 1.250.000 | 20 | $ 25.000.000 |
| TOTAL INGRESOS | $ 25.000.000 |
- Plan de Egresos
| DETALLE | VALOR TOTAL | NOTA TÉCNICA |
| Honorarios Docente 160h) | $ 6.600.000 | Tarifa hora cátedra especializada. |
| Pago Coordinación | $ 600.000 | Gestión administrativa del curso. |
| Prestaciones Sociales | $ 400.000 | Estimado parafiscales/seguridad. |
| Aulas y Laboratorios | $ 3.000.000 | Uso de salas de sistemas y energía |
| Material didáctico | $ 600.000 | Licencias Zoom/Moodle y material digital. |
| Certificados | $ 200.000 | Emisión digital o física. |
| Publicidad (Marketing) | $ 1.000.000 | Pauta en redes. |
| Imprevistos (5%) | $ 620.000 | Fondo de reserva. |
| TOTAL EGRESOS | $ 13.020.000 |
- Resultado Esperado
Utilidad Bruta: $ 11.980.000 Margen de Rentabilidad: 48%
11.4. Punto de Equilibro
Mínimo de estudiantes: 11 estudiantes.
| ELABORADO POR: | REVISADO POR: | APROBADO POR: |
| Director Relación con el Sector Externo | Vicerrectoría Académica | Rectoría |