Reduce reporting manual y dependencia de hojas de cálculo
Facilita analítica self-service con gobierno La interfaz drag & drop permite que usuarios de negocio generen visualizaciones sin depender siempre de IT, pero la formación incorpora límites, datasets certificados, roles y publicación controlada para evitar métricas contradictorias.
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Mejora la toma de decisiones con KPIs bien definidos El curso ayuda a distinguir indicadores útiles de métricas decorativas. Cada KPI se trabaja con fórmula, objetivo, owner, umbral, frecuencia y acción esperada, lo que convierte el dashboard en una herramienta de gestión real.
Personaliza el temario al 100% para tu equipo
Diseñamos una formación a medida utilizando los documentos y flujos de trabajo reales de tu empresa.
Nueva Plataforma de E-learningFormación en directo con plataforma de apoyo para reforzar el aprendizaje
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Programa formativo
Temario del curso
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Temario
Comprensión de Datapine BI dentro del contexto actual de RIB BI+, identificando su papel como plataforma para visualizar, analizar y compartir información mediante dashboards e informes interactivos.
Diferenciación entre Business Intelligence, reporting operativo, analítica self-service, dashboard ejecutivo, cuadro de mando y análisis ad hoc.
Identificación de los problemas que una plataforma BI debe resolver: datos dispersos, informes manuales, métricas inconsistentes, baja trazabilidad y decisiones sin evidencia.
Revisión de las capacidades oficiales destacadas: interfaz drag & drop, combinación de fuentes, KPIs, datos en tiempo real, reporting, roles y dashboards personalizables.
Análisis de cuándo Datapine BI aporta valor frente a Excel, presentaciones estáticas, informes exportados desde ERP o dashboards desarrollados a medida.
Definición de usuarios clave: analista, creador de dashboard, responsable funcional, consumidor ejecutivo, administrador y owner de datos.
Construcción de una visión de reporting corporativo donde cada dashboard responde a una pregunta de negocio concreta.
Identificación de riesgos habituales: indicadores mal definidos, exceso de gráficos, datos sin validar, permisos abiertos y métricas sin responsable.
Preparación de un mapa inicial de áreas, fuentes, KPIs, usuarios, decisiones y cadencias de reporting.
Creación de una hoja de ruta para pasar de informes manuales a un sistema BI gobernado, útil y escalable.
Comprensión de Datapine BI dentro del contexto actual de RIB BI+, identificando su papel como plataforma para visualizar, analizar y compartir información mediante dashboards e informes interactivos.
Diferenciación entre Business Intelligence, reporting operativo, analítica self-service, dashboard ejecutivo, cuadro de mando y análisis ad hoc.
Identificación de los problemas que una plataforma BI debe resolver: datos dispersos, informes manuales, métricas inconsistentes, baja trazabilidad y decisiones sin evidencia.
Revisión de las capacidades oficiales destacadas: interfaz drag & drop, combinación de fuentes, KPIs, datos en tiempo real, reporting, roles y dashboards personalizables.
Análisis de cuándo Datapine BI aporta valor frente a Excel, presentaciones estáticas, informes exportados desde ERP o dashboards desarrollados a medida.
Definición de usuarios clave: analista, creador de dashboard, responsable funcional, consumidor ejecutivo, administrador y owner de datos.
Construcción de una visión de reporting corporativo donde cada dashboard responde a una pregunta de negocio concreta.
Identificación de riesgos habituales: indicadores mal definidos, exceso de gráficos, datos sin validar, permisos abiertos y métricas sin responsable.
Preparación de un mapa inicial de áreas, fuentes, KPIs, usuarios, decisiones y cadencias de reporting.
Creación de una hoja de ruta para pasar de informes manuales a un sistema BI gobernado, útil y escalable.
Tema 1: Datapine BI / RIB BI+ dentro de la estrategia de Business Intelligence
Comprensión de Datapine BI dentro del contexto actual de RIB BI+, identificando su papel como plataforma para visualizar, analizar y compartir información mediante dashboards e informes interactivos.
Diferenciación entre Business Intelligence, reporting operativo, analítica self-service, dashboard ejecutivo, cuadro de mando y análisis ad hoc.
Identificación de los problemas que una plataforma BI debe resolver: datos dispersos, informes manuales, métricas inconsistentes, baja trazabilidad y decisiones sin evidencia.
Revisión de las capacidades oficiales destacadas: interfaz drag & drop, combinación de fuentes, KPIs, datos en tiempo real, reporting, roles y dashboards personalizables.
Análisis de cuándo Datapine BI aporta valor frente a Excel, presentaciones estáticas, informes exportados desde ERP o dashboards desarrollados a medida.
Definición de usuarios clave: analista, creador de dashboard, responsable funcional, consumidor ejecutivo, administrador y owner de datos.
Construcción de una visión de reporting corporativo donde cada dashboard responde a una pregunta de negocio concreta.
Identificación de riesgos habituales: indicadores mal definidos, exceso de gráficos, datos sin validar, permisos abiertos y métricas sin responsable.
Preparación de un mapa inicial de áreas, fuentes, KPIs, usuarios, decisiones y cadencias de reporting.
Creación de una hoja de ruta para pasar de informes manuales a un sistema BI gobernado, útil y escalable.
Tema 2: Diagnóstico de reporting y madurez analítica de la empresa
Levantamiento de informes actuales para identificar qué reportes existen, quién los crea, quién los consume y qué decisiones deberían apoyar.
Detección de informes duplicados, contradictorios, obsoletos o preparados manualmente con demasiado esfuerzo operativo.
Clasificación de necesidades analíticas por nivel: dirección, área, equipo, proyecto, operación diaria y análisis puntual.
Identificación de fuentes críticas: ERP, CRM, planificación, finanzas, hojas de cálculo, bases de datos, sistemas de proyectos y herramientas SaaS.
Evaluación de calidad de datos: completitud, actualización, duplicidad, trazabilidad, granularidad y consistencia entre sistemas.
Análisis de pain points: cierres lentos, datos que no cuadran, versiones distintas del mismo KPI, informes tardíos o dashboards que nadie usa.
Priorización de casos de uso por impacto, frecuencia, urgencia, complejidad técnica y disponibilidad de datos.
Definición de quick wins para demostrar valor sin intentar digitalizar todo el reporting de golpe.
Creación de una matriz de reporting donde cada informe tiene objetivo, owner, fuente, audiencia, frecuencia y decisión asociada.
Preparación de un plan de implantación por fases que combine valor rápido, gobierno y sostenibilidad.
Tema 3: Conexión de fuentes de datos y visión 360º
Identificación de fuentes que deben integrarse para obtener una visión completa de negocio: finanzas, ventas, operaciones, proyectos, compras y recursos.
Uso de conectores para combinar información procedente de distintos sistemas y evitar análisis aislados por departamento.
Comprensión del valor de una visión 360º cuando los datos de costes, ingresos, plazos, recursos y actividad viven en plataformas separadas.
Preparación de conexiones con datasets de prueba antes de utilizar datos reales o fuentes críticas de producción.
Validación de estructura de datos antes de analizarlos: campos, tipos, fechas, claves, unidades, monedas, granularidad y duplicados.
Definición de responsables de cada fuente para saber quién resuelve incidencias, cambios de estructura o dudas de interpretación.
Revisión de refrescos, actualización en tiempo real o cadencias periódicas según necesidad del negocio y coste operativo.
Identificación de riesgos al conectar fuentes sin gobierno: datos obsoletos, credenciales compartidas, permisos excesivos o métricas incompatibles.
Documentación de cada conexión con origen, finalidad, campos usados, frecuencia, owner, permisos y limitaciones.
Creación de un primer modelo de integración que permita analizar información transversal sin perder control sobre el origen del dato.
Tema 4: Preparación, limpieza y validación de datos para BI
Revisión de datos antes de construir dashboards para evitar que visualizaciones atractivas oculten errores de origen.
Identificación de valores nulos, duplicados, formatos inconsistentes, fechas erróneas, códigos mal escritos y registros incompletos.
Normalización de campos clave como cliente, proyecto, centro de coste, departamento, proveedor, responsable, estado y categoría.
Validación de importes, unidades, monedas, porcentajes, cantidades y acumulados antes de generar KPIs financieros u operativos.
Creación de controles simples para detectar diferencias entre fuente original, dataset analítico y métrica visualizada.
Diseño de reglas de calidad por fuente, evitando que cada dashboard corrija datos de forma distinta y poco trazable.
Separación entre limpieza temporal para prototipos y preparación estable de datos para reporting recurrente.
Documentación de transformaciones, filtros y exclusiones para que los usuarios entiendan qué entra y qué queda fuera del análisis.
Coordinación con IT o data teams cuando la calidad requiere corregir el origen y no solo maquillar el dashboard.
Creación de una checklist de validación previa a publicar cualquier cuadro de mando corporativo.
Tema 5: Modelo analítico, granularidad y relaciones entre datos
Diseño de un modelo analítico sencillo que conecte hechos, dimensiones, fechas, categorías y jerarquías de negocio.
Diferenciación entre datos transaccionales, datos agregados, dimensiones maestras, medidas calculadas y KPIs finales.
Selección de granularidad adecuada para cada análisis: día, semana, mes, proyecto, cliente, obra, contrato, producto o centro de coste.
Identificación de claves de unión entre fuentes para evitar relaciones incorrectas, duplicidades o resultados inflados.
Construcción de jerarquías útiles: empresa, área, departamento, proyecto, fase, tarea, proveedor, cliente o región.
Revisión de relaciones many-to-many, datos incompletos y dimensiones sin correspondencia que pueden distorsionar resultados.
Diseño de un modelo que permita filtros cruzados sin romper métricas ni generar interpretaciones contradictorias.
Validación de agregaciones: sumas, promedios, ratios, acumulados, comparativas y porcentajes sobre bases correctas.
Documentación del modelo para que analistas y negocio entiendan cómo se calcula cada vista.
Preparación de un modelo escalable que pueda crecer con nuevas áreas, fuentes y KPIs sin rehacerse desde cero.
Tema 6: Diseño de KPIs útiles y accionables
Diferenciación entre dato, métrica, indicador y KPI para evitar llamar KPI a cualquier número mostrado en un dashboard.
Selección de KPIs alineados con objetivos de negocio, no solo con disponibilidad de datos o facilidad de cálculo.
Definición de cada KPI con fórmula, fuente, periodicidad, owner, objetivo, umbral, interpretación y acciones esperadas.
Uso de KPI targets para conectar objetivos estratégicos con metas operativas medibles, tal como recomiendan enfoques modernos de reporting.
Creación de KPIs financieros como margen, desviación presupuestaria, cash flow, coste acumulado, forecast y rentabilidad.
Creación de KPIs operativos como avance, productividad, cumplimiento, incidencias, retrasos, capacidad y eficiencia.
Diseño de KPIs comerciales como conversión, pipeline, ticket medio, recurrencia, churn, ingresos y forecast de ventas.
Detección de indicadores vanidosos que ocupan espacio visual pero no ayudan a tomar decisiones.
Configuración de umbrales, semáforos, objetivos y alertas para convertir KPIs en herramientas de seguimiento.
Construcción de un catálogo corporativo de KPIs que reduzca discusiones sobre fórmulas y versiones.
Tema 7: Analyzer y creación de visualizaciones interactivas
Uso del Analyzer como espacio para conectar estructura de datos, seleccionar campos, construir gráficos y diseñar visualizaciones.
Creación de gráficos mediante drag & drop, aprovechando la orientación self-service de la plataforma para usuarios no técnicos.
Selección del tipo de visualización según pregunta analítica: tendencia, comparación, composición, distribución, ranking, relación o alerta.
Construcción de gráficos de barras, líneas, áreas, tablas, mapas, tarjetas KPI, comparativas y visualizaciones combinadas.
Ajuste de ejes, escalas, formatos numéricos, unidades, colores, leyendas, etiquetas y ordenación para mejorar lectura.
Creación de visualizaciones que permitan explorar datos sin obligar al usuario a exportar a Excel para entenderlos.
Evitación de gráficos confusos, saturados o visualmente atractivos pero poco útiles para la decisión.
Validación de cada visualización contra datos de origen y expectativas de negocio antes de incorporarla al dashboard final.
Reutilización de visualizaciones aprobadas como piezas base para informes recurrentes o cuadros de mando por área.
Documentación de la lógica visual para que otros usuarios puedan mantenerla o adaptarla sin romper el análisis.
Tema 8: Dashboards ejecutivos para dirección y comité
Diseño de dashboards de alta dirección centrados en indicadores críticos, tendencias, desviaciones y decisiones prioritarias.
Selección de KPIs ejecutivos que permitan entender situación global sin saturar la pantalla con detalles operativos.
Organización de la información por bloques: salud del negocio, finanzas, operaciones, proyectos, riesgos, clientes y próximos hitos.
Creación de vistas comparativas frente a objetivo, periodo anterior, presupuesto, forecast, benchmark o plan aprobado.
Uso de filtros de alto nivel para analizar por empresa, área, proyecto, región, cliente, centro de coste o periodo.
Incorporación de comentarios o contexto para explicar desviaciones importantes sin depender de reuniones largas.
Diseño de semáforos y umbrales con prudencia para evitar alarmas falsas o interpretación simplista de situaciones complejas.
Preparación de dashboards listos para comités, con lectura rápida, jerarquía visual clara y foco en decisiones.
Control de permisos para que dirección vea información agregada o sensible según responsabilidad y necesidad real.
Creación de una rutina de revisión ejecutiva donde el dashboard sea fuente oficial de datos, no un apoyo secundario.
Tema 9: Dashboards operativos para seguimiento diario
Diseño de dashboards orientados a equipos que necesitan actuar sobre incidencias, tareas, retrasos, producción, carga o cumplimiento.
Selección de métricas operativas que cambian con frecuencia y requieren seguimiento cercano, no solo revisión mensual.
Configuración de filtros por equipo, responsable, fecha, estado, prioridad, proyecto, proveedor o ubicación.
Creación de vistas de backlog, tareas abiertas, incidencias críticas, desviaciones de plazo, recursos asignados y actividades pendientes.
Uso de tablas detalladas combinadas con KPIs resumen para permitir pasar de la visión global al caso concreto.
Configuración de umbrales que alerten cuando una situación requiere intervención antes de convertirse en problema mayor.
Diseño de dashboards utilizables en reuniones operativas, daily reviews, seguimiento de proyectos o comités semanales.
Evitación de dashboards que solo describen el pasado y no muestran qué acción debe tomar el equipo.
Validación con usuarios finales para ajustar lenguaje, filtros, granularidad y prioridades reales de operación.
Documentación de responsables de cada métrica para evitar que las alertas no tengan dueño claro.
Tema 10: Dashboards financieros, controlling y rentabilidad
Construcción de cuadros de mando de ingresos, costes, margen, EBITDA, desviaciones, presupuestos y forecast.
Análisis de rentabilidad por cliente, proyecto, producto, centro de coste, sociedad, contrato o unidad de negocio.
Seguimiento de presupuesto frente a real con vistas acumuladas, mensuales, trimestrales y anuales.
Visualización de desviaciones financieras con explicación por categoría, responsable, proveedor, tipo de coste o fase.
Creación de dashboards de cash flow, cobros, pagos, antigüedad de saldos, facturación y previsiones.
Configuración de indicadores de alerta para costes fuera de control, margen decreciente, proyectos deficitarios o desviaciones recurrentes.
Reconciliación entre datos del ERP, hojas de control, sistemas de proyecto y reportes de dirección.
Preparación de informes financieros automatizados para cierres, comités y seguimiento presupuestario.
Control de permisos sobre información financiera sensible, especialmente cuando el dashboard se comparte con managers operativos.
Documentación de fórmulas financieras para evitar interpretaciones distintas sobre margen, coste imputado, forecast o rentabilidad.
Tema 11: Dashboards comerciales, marketing y clientes
Construcción de dashboards de pipeline, oportunidades, ingresos, conversión, actividad comercial y forecast de ventas.
Análisis de rendimiento por canal, campaña, segmento, vendedor, territorio, producto, cliente o industria.
Seguimiento de funnel comercial desde lead hasta cierre, identificando cuellos de botella, tasas de conversión y pérdidas por etapa.
Visualización de ticket medio, recurrencia, churn, retención, upsell, cross-sell y valor de cliente.
Creación de métricas de marketing que conecten inversión, leads, coste por oportunidad, calidad de lead y revenue generado.
Configuración de filtros por fecha, campaña, comercial, fuente, producto, región y estado.
Identificación de clientes de riesgo, oportunidades paradas, campañas poco rentables o segmentos con mayor potencial.
Diseño de reportes para reuniones comerciales, comités de marketing y seguimiento de objetivos trimestrales.
Evitación de dashboards que mezclan métricas de vanidad con métricas comerciales accionables.
Documentación de definiciones clave como lead cualificado, oportunidad activa, conversión, forecast ponderado y cliente recurrente.
Tema 12: Dashboards de proyectos, obra y operaciones
Diseño de cuadros de mando para seguir avance, coste, plazo, planificación, riesgos, incidencias y recursos por proyecto.
Uso de RIB BI+ en escenarios de construcción donde la plataforma se orienta a centralizar datos de proyecto y mejorar visibilidad de costes y progreso.
Seguimiento de planificación frente a ejecución real, identificando retrasos, bloqueos, dependencias y desviaciones acumuladas.
Visualización de costes comprometidos, costes incurridos, previsión a fin de proyecto, desviación y margen esperado.
Control de recursos, equipos, materiales, proveedores, subcontratas, productividad y cumplimiento de hitos.
Creación de dashboards para PMO con cartera de proyectos, estado global, riesgos principales y prioridades de intervención.
Diseño de vistas específicas para project managers, dirección de operaciones, finanzas, compras y responsables de obra.
Integración de datos de planificación, presupuesto, compras, avances, incidencias y documentación cuando las fuentes estén disponibles.
Configuración de alertas sobre desviaciones críticas de coste, plazo, calidad, seguridad o avance.
Documentación de criterios de medición de avance para evitar que cada equipo reporte progreso de forma distinta.
Tema 13: Reporting automatizado y distribución de informes
Creación de informes recurrentes semanales, mensuales, trimestrales o por hito, reduciendo preparación manual en Excel o PowerPoint.
Uso de report overview para estandarizar o personalizar informes, automatizar reportes y compartirlos en distintos formatos.
Configuración de destinatarios, periodicidad, formato, filtros aplicados y condiciones de envío.
Diseño de informes por audiencia: dirección, managers, clientes, proveedores, PMO, finanzas o equipos operativos.
Validación del informe antes de automatizarlo para evitar distribuir errores de datos a gran escala.
Creación de versiones resumidas y detalladas para equilibrar visión ejecutiva y capacidad de análisis.
Control de permisos y confidencialidad cuando los informes contienen información financiera, contractual, de empleados o clientes.
Seguimiento de informes que ya no se leen o que se siguen enviando por inercia sin aportar valor.
Documentación de cada informe automatizado con finalidad, owner, fuente, frecuencia, destinatarios y criterio de retirada.
Creación de un calendario de reporting que ordene cierres, comités, revisiones y entregas recurrentes.
Tema 14: Filtros, drill-down e interacción con el usuario
Diseño de filtros útiles para que el usuario pueda explorar sin perderse: fecha, área, proyecto, cliente, responsable, categoría y estado.
Uso de interacción para pasar de datos agregados a detalle, permitiendo investigar causas sin crear decenas de dashboards separados.
Configuración de drill-down por jerarquías: empresa, unidad, departamento, proyecto, fase, tarea o centro de coste.
Preparación de filtros por defecto para que el dashboard abra en una vista útil y no en un estado demasiado amplio o vacío.
Control de combinaciones de filtros que pueden generar resultados sin datos, valores engañosos o comparativas inválidas.
Diseño de interacciones que respeten el nivel de madurez del usuario, evitando complejidad innecesaria en perfiles ejecutivos.
Validación de rendimiento cuando los filtros cruzados consultan grandes volúmenes de datos o múltiples fuentes.
Uso de tooltips, etiquetas, notas y contexto para explicar qué significa cada dato al interactuar.
Creación de experiencia de navegación clara: resumen, detalle, causa, tendencia y acción.
Documentación de filtros y navegación para que nuevos usuarios entiendan cómo explorar el dashboard sin formación constante.
Tema 15: Alertas, umbrales y seguimiento proactivo
Definición de umbrales de alerta para KPIs que requieren intervención cuando superan o caen por debajo de un valor crítico.
Uso de alertas basadas en umbrales clásicos y capacidades inteligentes cuando la plataforma lo permita, según las funciones destacadas por RIB BI+.
Diseño de alertas para desviaciones de coste, retrasos, caída de margen, incidencias abiertas, riesgo operativo o KPIs fuera de objetivo.
Separación entre alerta informativa, alerta crítica, alerta de seguimiento y alerta que exige decisión inmediata.
Evitación de exceso de alertas que termina provocando fatiga y baja respuesta de los usuarios.
Asignación de owner a cada alerta para que exista una persona responsable de investigar y actuar.
Configuración de cadencia, destinatarios, canal y mensaje de alerta según urgencia y contexto.
Revisión periódica de alertas para ajustar umbrales, evitar falsos positivos y eliminar alertas que ya no aportan valor.
Documentación de acciones esperadas ante cada alerta: revisar, escalar, corregir, aprobar, bloquear o comunicar.
Creación de un sistema de seguimiento proactivo donde el BI avisa antes de que el problema llegue al comité.
Tema 16: Diseño visual de dashboards y experiencia de usuario
Aplicación de principios de diseño para que los dashboards sean claros, legibles, consistentes y orientados a acción.
Uso prudente de colores, evitando saturación visual y manteniendo coherencia con identidad corporativa cuando sea útil.
Organización de la pantalla con jerarquía visual: KPIs clave arriba, tendencias principales, desglose, detalle y explicación.
Selección de gráficos adecuados para cada objetivo, evitando visualizaciones complejas cuando una tabla o barra simple comunica mejor.
Diseño de dashboards que puedan leerse rápidamente en reuniones, sin requerir explicación larga por parte del analista.
Creación de convenciones visuales para colores, estados, formatos numéricos, moneda, porcentajes, fechas y etiquetas.
Control de densidad de información para evitar pantallas llenas de gráficos pequeños que nadie interpreta correctamente.
Preparación de vistas adaptadas a escritorio, portátil, pantalla de reunión o consumo ejecutivo.
Revisión con usuarios reales para detectar confusión, métricas mal entendidas, filtros ignorados o jerarquía poco clara.
Creación de una guía interna de diseño BI para mantener consistencia entre dashboards de distintas áreas.
Tema 17: Data storytelling y comunicación de insights
Transformación de datos en una narrativa que explique situación, causa, impacto, riesgo y acción recomendada.
Diferenciación entre mostrar datos y contar una historia analítica que ayude a decidir.
Preparación de dashboards con lectura guiada: contexto, indicador principal, evolución, causa, comparación y siguiente paso.
Uso de anotaciones, comentarios, títulos claros y mensajes interpretativos para reducir ambigüedad.
Creación de informes ejecutivos que expliquen desviaciones, tendencias y decisiones sin abrumar con detalle técnico.
Selección de visualizaciones que refuercen la narrativa en lugar de competir entre sí por atención.
Preparación de presentaciones basadas en dashboards, evitando copiar gráficos sin explicar su implicación.
Gestión de conversaciones con stakeholders cuando los datos contradicen intuiciones, objetivos o decisiones previas.
Creación de insights accionables que incluyan responsable, plazo, hipótesis y próxima revisión.
Construcción de una cultura donde el dato se usa para aprender y decidir, no solo para justificar posiciones ya tomadas.
Tema 18: Seguridad, roles y control de acceso
Configuración de roles para definir quién puede ver, editar, crear, compartir o administrar dashboards, datos e informes.
Uso de gestión de roles para controlar acceso y edición de información, una capacidad destacada en la descripción oficial de reports de RIB BI+.
Separación de permisos por área, proyecto, cliente, centro, sociedad, nivel jerárquico o tipo de dato.
Control de dashboards con información financiera, contractual, personal, estratégica o sensible para dirección.
Definición de perfiles de acceso: viewer, editor, analyst, admin, owner funcional y consumidor externo cuando aplique.
Revisión periódica de usuarios inactivos, permisos excesivos, dashboards compartidos y accesos heredados.
Protección de credenciales de conexión a fuentes, evitando usuarios compartidos o contraseñas visibles en documentación.
Gestión de exportaciones a PDF, Excel u otros formatos, porque el dato descargado puede salir del control de la plataforma.
Coordinación con IT, DPO, seguridad y responsables funcionales para aprobar modelos de acceso.
Creación de una matriz de permisos y un procedimiento de alta, cambio y baja de usuarios BI.
Tema 19: Gobierno del dato, documentación y catálogo de métricas
Creación de un catálogo de métricas con definición, fórmula, fuente, owner, frecuencia, permisos y uso recomendado.
Documentación de cada dashboard con finalidad, audiencia, fuente, filtros, fecha de revisión y responsable.
Definición de un proceso para aprobar nuevos KPIs y evitar que cada área cree versiones incompatibles.
Control de cambios en dashboards, fórmulas, filtros, conexiones y visualizaciones con comunicación a usuarios afectados.
Revisión periódica de dashboards obsoletos, duplicados, sin owner o que ya no apoyan decisiones reales.
Establecimiento de criterios para publicar dashboards oficiales frente a prototipos o análisis personales.
Definición de responsabilidades entre negocio, analítica, IT y data owners.
Creación de reglas de naming para fuentes, datasets, dashboards, informes, KPIs y carpetas.
Gestión de incidencias de dato: error detectado, impacto, corrección, comunicación y prevención futura.
Construcción de un modelo de gobierno que permita autoservicio sin convertir la plataforma en un caos de métricas.
Tema 20: Analítica self-service para usuarios de negocio
Capacitación de usuarios de negocio para explorar datos, crear consultas, aplicar filtros y construir análisis sin depender siempre de IT.
Uso de la interfaz drag & drop para generar visualizaciones rápidas, una de las capacidades destacadas por RIB BI+ para usuarios no técnicos.
Definición de límites del self-service: qué puede crear cada usuario, qué fuentes puede tocar y qué dashboards pueden publicarse como oficiales.
Creación de datasets preparados y certificados para que el autoservicio se base en datos fiables.
Formación en lectura de métricas, filtros, granularidad y visualización para evitar conclusiones incorrectas.
Diseño de espacios de trabajo por área donde los usuarios puedan experimentar sin afectar reporting corporativo.
Revisión de análisis creados por negocio antes de usarlos en comités o decisiones de alto impacto.
Preparación de plantillas y ejemplos para acelerar el aprendizaje de usuarios no técnicos.
Medición de adopción self-service: usuarios activos, dashboards creados, consultas recurrentes y reducción de peticiones manuales.
Creación de una comunidad interna de usuarios BI para compartir buenas prácticas, dudas y ejemplos útiles.
Tema 21: Analítica avanzada, tendencias y predicción
Identificación de casos donde el análisis descriptivo no basta y se necesita detectar tendencias, patrones, anomalías o previsiones.
Uso de capacidades de analítica avanzada o predictiva cuando estén disponibles en el entorno contratado, siempre validando supuestos y datos.
Revisión de fuentes externas que describen Datapine como plataforma con funcionalidades de BI 4.0, alertas inteligentes, analítica predictiva y dashboards interactivos.
Creación de análisis de tendencia para ventas, costes, productividad, plazos, incidencias, demanda o capacidad.
Diseño de comparativas históricas para entender estacionalidad, cambios de comportamiento y desviaciones recurrentes.
Identificación de anomalías que requieren investigación, no aceptación automática como verdad estadística.
Preparación de escenarios de previsión con cautela, explicando límites, calidad de datos y supuestos.
Diferenciación entre predicción, objetivo, forecast financiero y extrapolación simple.
Validación de resultados avanzados con expertos de negocio antes de automatizar decisiones.
Documentación de modelos, cálculos o reglas analíticas para evitar cajas negras poco confiables.
Tema 22: Reporting colaborativo y compartición con stakeholders
Diseño de mecanismos para compartir dashboards e informes con usuarios internos y externos según permisos y necesidad real.
Preparación de vistas para dirección, clientes, proveedores, equipos de proyecto, PMO, finanzas u operaciones.
Control de qué información se comparte, con qué granularidad, en qué formato y durante cuánto tiempo.
Uso de reportes automatizados para mejorar comunicación sin generar cadenas de correos con versiones distintas.
Creación de comentarios, notas o contexto para que el destinatario entienda la información sin depender de reuniones adicionales.
Gestión de reportes para clientes o stakeholders externos con especial cuidado sobre confidencialidad y comparativas sensibles.
Revisión de informes que se exportan a PDF, Excel o presentación para evitar pérdida de filtros, contexto o trazabilidad.
Definición de responsables de cada envío para que los informes no se automaticen sin revisión periódica.
Medición de utilidad de reportes compartidos mediante uso, feedback, decisiones tomadas y reducción de consultas manuales.
Creación de un modelo de colaboración donde el dashboard es un espacio común de análisis, no una captura estática enviada tarde.
Tema 23: Integración con procesos de gestión y reuniones corporativas
Inserción de dashboards en rutinas de gestión: comité de dirección, comité financiero, reunión comercial, PMO, cierre mensual y seguimiento operativo.
Diseño de agendas de reunión basadas en indicadores, desviaciones, responsables y acciones.
Preparación de vistas específicas para cada reunión, evitando que el mismo dashboard intente servir a todos los niveles.
Uso de datos actualizados para reducir debates sobre “qué versión es correcta” y centrar la conversación en decisiones.
Creación de actas o acciones derivadas de insights detectados en el dashboard.
Revisión de KPIs antes de la reunión para asegurar que no se presentan datos incompletos o sin validar.
Definición de cadencias de actualización compatibles con la frecuencia de decisión: diaria, semanal, mensual o trimestral.
Entrenamiento de managers para interpretar dashboards sin depender siempre del analista.
Medición de mejora en reuniones: menos tiempo preparando informes, más foco en desviaciones y decisiones más rápidas.
Documentación de qué dashboards son oficiales para cada foro de gestión.
Tema 24: Mantenimiento, rendimiento y ciclo de vida de dashboards
Revisión periódica de dashboards para asegurar que siguen respondiendo a preguntas actuales del negocio.
Identificación de dashboards lentos, demasiado cargados, con fuentes pesadas o filtros que afectan al rendimiento.
Optimización de consultas, datasets, filtros, visualizaciones y frecuencia de actualización cuando el uso crece.
Retirada de dashboards duplicados, obsoletos, sin owner o no utilizados.
Control de cambios en fuentes de datos que pueden romper visualizaciones, KPIs o informes automatizados.
Gestión de versiones cuando un dashboard evoluciona por cambios de proceso, estructura organizativa o nueva necesidad analítica.
Creación de procedimientos de prueba antes de publicar cambios en dashboards críticos.
Monitorización de uso para saber qué dashboards aportan valor y cuáles necesitan rediseño o eliminación.
Documentación de mantenimiento con owner, fecha de revisión, cambios realizados, incidencias y próximos ajustes.
Creación de un ciclo de vida: prototipo, validación, publicación oficial, revisión, mejora, sustitución y retirada.
Tema 25: Implantación corporativa de Datapine BI
Diseño de un plan de implantación con alcance, casos de uso, fuentes, usuarios, permisos, dashboards piloto y criterios de éxito.
Selección de un primer caso de alto valor y complejidad controlada para demostrar utilidad sin bloquearse en integraciones complejas.
Preparación de usuarios piloto por área, combinando perfiles analíticos, negocio, dirección e IT.
Creación de estándares iniciales: naming, diseño visual, KPIs, permisos, documentación, validación y publicación.
Formación diferenciada para consumidores, creadores de dashboards, owners de datos y administradores.
Comunicación interna del valor de la plataforma para reducir resistencia y expectativas poco realistas.
Medición de adopción mediante dashboards usados, informes automatizados, usuarios activos, peticiones reducidas y decisiones apoyadas.
Gestión de soporte inicial para dudas sobre conexiones, filtros, métricas, visualizaciones y permisos.
Planificación de nuevas oleadas por departamento o proceso, evitando activar más reporting del que se puede gobernar.
Creación de un comité BI ligero para priorizar mejoras, resolver conflictos de métricas y mantener calidad.
Tema 26: Proyecto final integrador: sistema BI corporativo con Datapine
Definición de una empresa ficticia o real autorizada con varias áreas, fuentes de datos, objetivos, usuarios y necesidades de reporting.
Preparación de un diagnóstico de reporting actual con informes manuales, KPIs dispersos, fuentes críticas y prioridades de implantación.
Conexión o simulación de varias fuentes de datos para construir una visión integrada de negocio.
Limpieza y validación de datos antes de crear KPIs, documentando incidencias, exclusiones y reglas de calidad.
Diseño de un catálogo inicial de KPIs con fórmula, fuente, owner, frecuencia, umbral, objetivo y acción esperada.
Creación de un dashboard ejecutivo con indicadores estratégicos, tendencias, desviaciones y visión agregada.
Creación de un dashboard operativo con filtros, drill-down, detalle, incidencias, responsables y seguimiento de acciones.
Automatización de un informe recurrente con destinatarios, formato, frecuencia, permisos y contexto de interpretación.
Definición de roles, permisos, gobierno, documentación, mantenimiento y ciclo de vida de dashboards.
Presentación final con dashboards, decisiones de diseño, KPIs, riesgos, controles, plan de adopción y hoja de ruta de mejora.
Perfiles profesionales
Pensado para quienes deben dominar Datapine BI en su día a día
Analistas de datos y BI
Este curso encaja con analistas que necesitan transformar datos dispersos en dashboards claros, métricas útiles e informes accionables. Aprenderán a estructurar fuentes, crear KPIs, diseñar visualizaciones, documentar cálculos, validar datos y entregar análisis que puedan ser entendidos por usuarios de negocio sin depender de explicaciones técnicas constantes.
Responsables financieros y controlling
Los equipos financieros podrán usar Datapine BI para crear cuadros de mando de ingresos, costes, márgenes, presupuestos, desviaciones, cash flow, rentabilidad y control de gestión. La formación les ayuda a reducir reporting manual, automatizar informes periódicos y dar a dirección una visión más rápida y fiable de la situación económica.
Preguntas frecuentes
Resolvemos todas tus dudas sobre nuestra formación en Datapine BI
Explora las respuestas a las preguntas que guian a nuestra comunidad. Aqui encontraras claridad sobre como funciona todo, desde el acceso hasta los detalles de los cursos. Si buscas respuestas, este es el lugar para comenzar.
Datapine BI es una plataforma de Business Intelligence y visualización de datos que actualmente aparece integrada en la propuesta RIB BI+, orientada a crear dashboards, informes, KPIs y análisis interactivos a partir de distintas fuentes de datos.
Actualmente, la web oficial de datapine redirige y presenta la solución como RIB BI+ (ex datapine), con una orientación destacada hacia analítica de construcción y dashboards de negocio. Por eso el curso usa ambos nombres para evitar confusión comercial y técnica.
No necesariamente. RIB BI+ se posiciona oficialmente con foco fuerte en construcción, proyectos, costes y operaciones, pero muchas competencias del curso son aplicables a cualquier entorno de BI: conexión de datos, KPIs, dashboards, reporting, seguridad, gobierno y adopción.
No es imprescindible. La plataforma destaca una interfaz drag & drop para crear dashboards sin escribir código, aunque conocer SQL, modelos de datos o conceptos de BI ayuda mucho en proyectos más complejos.
Sí. Es una parte central. Se trabajan KPIs, visualizaciones, filtros, jerarquía visual, colores, diseño ejecutivo, dashboards operativos, storytelling, experiencia de usuario y buenas prácticas de diseño BI.
Sí. El curso incluye creación, estandarización, automatización y distribución de informes recurrentes. RIB BI+ describe un módulo de reports que permite estandarizar o personalizar informes y automatizar reporting semanal o mensual.
Sí. Una de las capacidades destacadas por RIB BI+ es combinar datos de múltiples fuentes para obtener una visión 360º de operaciones, proyectos y métricas clave. El curso enseña a hacerlo con validación, documentación y control de permisos.
Sí. El temario cubre seguridad, roles, permisos, acceso por perfil, exportaciones, datos sensibles y gobierno. La página oficial menciona gestión de roles para definir quién puede acceder y editar datos en reports.
Sí, desde un enfoque prudente. Fuentes de software describen Datapine con capacidades como alertas inteligentes, analítica predictiva y dashboards interactivos, pero el curso insiste en validar disponibilidad real, calidad de datos, supuestos y utilidad del resultado.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en Business Intelligence, analítica de datos, reporting, digitalización, productividad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
Datapine BI es una plataforma de Business Intelligence y visualización de datos que actualmente aparece integrada en la propuesta RIB BI+, orientada a crear dashboards, informes, KPIs y análisis interactivos a partir de distintas fuentes de datos.
Actualmente, la web oficial de datapine redirige y presenta la solución como RIB BI+ (ex datapine), con una orientación destacada hacia analítica de construcción y dashboards de negocio. Por eso el curso usa ambos nombres para evitar confusión comercial y técnica.
No necesariamente. RIB BI+ se posiciona oficialmente con foco fuerte en construcción, proyectos, costes y operaciones, pero muchas competencias del curso son aplicables a cualquier entorno de BI: conexión de datos, KPIs, dashboards, reporting, seguridad, gobierno y adopción.
No es imprescindible. La plataforma destaca una interfaz drag & drop para crear dashboards sin escribir código, aunque conocer SQL, modelos de datos o conceptos de BI ayuda mucho en proyectos más complejos.
Sí. Es una parte central. Se trabajan KPIs, visualizaciones, filtros, jerarquía visual, colores, diseño ejecutivo, dashboards operativos, storytelling, experiencia de usuario y buenas prácticas de diseño BI.
Sí. El curso incluye creación, estandarización, automatización y distribución de informes recurrentes. RIB BI+ describe un módulo de reports que permite estandarizar o personalizar informes y automatizar reporting semanal o mensual.
Sí. Una de las capacidades destacadas por RIB BI+ es combinar datos de múltiples fuentes para obtener una visión 360º de operaciones, proyectos y métricas clave. El curso enseña a hacerlo con validación, documentación y control de permisos.
Sí. El temario cubre seguridad, roles, permisos, acceso por perfil, exportaciones, datos sensibles y gobierno. La página oficial menciona gestión de roles para definir quién puede acceder y editar datos en reports.
Sí, desde un enfoque prudente. Fuentes de software describen Datapine con capacidades como alertas inteligentes, analítica predictiva y dashboards interactivos, pero el curso insiste en validar disponibilidad real, calidad de datos, supuestos y utilidad del resultado.
Sí. Al tratarse de una formación corporativa en Business Intelligence, analítica de datos, reporting, digitalización, productividad y competencias digitales, puede plantearse como formación bonificable hasta el 100% a través de FUNDAE, según el crédito disponible y cumpliendo los requisitos administrativos aplicables.
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Conecta fuentes dispersas en una visión más completa RIB BI+ destaca la combinación de datos de distintas fuentes para obtener una visión amplia de operaciones y proyectos. La formación enseña a conectar, validar y documentar esas fuentes para evitar análisis aislados.
3
Aporta claridad visual y experiencia de usuario Un dashboard mal diseñado puede confundir más que ayudar. El curso trabaja jerarquía visual, colores, etiquetas, filtros, navegación, storytelling y buenas prácticas para que cada usuario entienda rápidamente qué ocurre y qué debe hacer.
4
Refuerza seguridad, permisos y trazabilidad La formación incluye roles, control de acceso, exportaciones, permisos por área, gobierno del dato y documentación de métricas. Esto es clave cuando los dashboards contienen información financiera, operativa, contractual o sensible.
5
Convierte BI en un sistema de gestión continua El objetivo no es publicar un dashboard y abandonarlo. El curso cubre mantenimiento, adopción, comités, ciclo de vida, soporte, revisión de KPIs y mejora continua para que Datapine BI siga siendo útil conforme cambia la empresa.
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Acceso a las grabaciones
Los alumnos podrán revisar las sesiones grabadas para repasar conceptos clave, recuperar explicaciones concretas o reforzar aquellos contenidos que necesiten después de la clase en directo.
Recursos formativos
Materiales, sesiones grabadas y documentación de apoyo quedan centralizados en la plataforma para que el equipo pueda consultarlos durante y después de la formación.
Confirmación de asistencia
La plataforma permite registrar y confirmar la asistencia de los participantes, facilitando el seguimiento de la formación y la gestión documental necesaria para la bonificación FUNDAE.
Ejercicios prácticos
Después de la formación en directo, los alumnos podrán acceder a ejercicios prácticos para aplicar lo trabajado en clase y consolidar el aprendizaje con actividades guiadas.
Practica y mejora con nuestra plataforma
Una plataforma practica, con IA integrada y pensada para que mejores desarrollando. Se adapta a tu ritmo, te corrige al instante y te muestra tu progreso real.
Correccion magica
Feedback inteligente
Aprende de cada acierto y fallo con explicaciones claras
Los perfiles de operaciones y project management encontrarán valor en el seguimiento de avances, costes, plazos, productividad, incidencias, riesgos, recursos y cumplimiento. En escenarios de construcción, RIB BI+ se orienta especialmente a centralizar datos de proyecto, controlar costes, mejorar planificación y visualizar información operativa en dashboards interactivos.
Dirección, managers y responsables de área
Los perfiles directivos podrán aprender a leer, interpretar y solicitar dashboards más útiles, evitando informes llenos de indicadores que no ayudan a decidir. El curso les permite definir objetivos, KPIs, umbrales, alertas, vistas ejecutivas y reportes de seguimiento que conecten datos con decisiones estratégicas y operativas.
Equipos de IT, datos y transformación digital
Los perfiles técnicos podrán acompañar la implantación revisando fuentes, conexiones, permisos, calidad del dato, seguridad, gobierno, automatizaciones, mantenimiento y escalabilidad. El curso les ayuda a equilibrar autoservicio de negocio con control corporativo, evitando que cada área construya métricas incompatibles.
Responsables de reporting, PMO y mejora continua
Los equipos que preparan informes recurrentes, comités, reporting de proyectos o seguimiento de procesos podrán usar Datapine BI para estandarizar cuadros de mando, automatizar reportes y reducir errores manuales. La formación les aporta criterios para crear un sistema de reporting sostenible, no una colección de dashboards aislados.