El bloque de Excel Empresarial del Programa Superior Data Strategist está diseñado para que el alumnado avance progresivamente desde el manejo de datos básicos hasta el análisis aplicado a la toma de decisiones reales de negocio. No se trata de aprender funciones de forma aislada, sino de comprender cómo Excel se convierte en una herramienta clave para el análisis empresarial.
En esta primera parte del bloque, el foco está en trabajar con datos operativos reales, similares a los que se utilizan en departamentos de logística, supply chain y finanzas.
Por ejemplo, se trabaja con un archivo de pedidos en el que los campos de Producto y Almacén están codificados mediante abreviaturas utilizadas por distintos equipos. El alumnado debe crear nuevas columnas que traduzcan estos códigos en información clara y homogénea, preparada para su uso en informes y análisis posteriores. Este tipo de ejercicio reproduce una situación habitual en entornos corporativos y refuerza la importancia de la estandarización del dato.
Una vez asentadas las bases del tratamiento de datos, el bloque avanza hacia uno de los usos más estratégicos de Excel en la empresa: el análisis financiero. A través de casos prácticos, los alumnos trabajan con situaciones reales como la financiación de maquinaria, la comparación de distintas opciones de préstamo o la planificación de inversiones futuras.
Durante este proceso se desarrollan habilidades como:
Un ejemplo habitual es el análisis de distintas opciones de financiación para la compra de maquinaria industrial, evaluando cómo cambian los pagos y el coste total del préstamo en función del tipo de interés y la duración. El alumno aprende así a comparar alternativas y justificar decisiones financieras con datos.
Al finalizar esta primera parte del bloque, el alumnado ha dado un paso fundamental: pasar de usar Excel como una simple hoja de cálculo a utilizarlo como una herramienta de análisis orientada al negocio, sentando las bases para trabajos analíticos más avanzados.
Este artículo es un resumen de las sesiones impartidas por Antonio Andrés Lencina, Director Ejecutivo del Data Strategy Institute, Consultor y Formador en Business Intelligence, en el marco del Programa Superior Data Strategist, que se encuentra en su 8ª Edición, desarrollado por el Data Strategy Institute, de la Universidad de Alicante.
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Inscripciones abiertas para la 9ª EDICIÓN.
En un mundo donde los datos son uno de los activos más valiosos de cualquier organización, saber interpretarlos, gestionarlos y utilizarlos para tomar decisiones inteligentes es una habilidad que está marcando la diferencia entre empresas que lideran el mercado y las que se quedan atrás.
Por eso, desde el Data Strategy Institute (DSI) lanzamos el Programa Superior Data Strategist, una formación online de alto impacto diseñada para formar a profesionales con visión estratégica basada en datos.
El Programa Superior Data Strategist es una formación avanzada, 100 % online y en directo, estructurada en 120 horas de contenido práctico impartido por expertos en Business Intelligence y analítica de datos. A lo largo de 23 masterclass en streaming, trabajarás con herramientas clave que te permitirán dominar el ciclo completo del análisis de datos y aplicarlo directamente en tu empresa o sector.
Con este programa obtendrás la certificación oficial del Data Strategy Institute (DSI), que te ayudará a impulsar tu rendimiento profesional y a consolidarte en un perfil cada vez más demandado por el mercado laboral.
El plan de estudios combina fundamentos sólidos, técnicas avanzadas y casos prácticos reales para que puedas aplicar lo aprendido desde el primer día:
Este enfoque te permitirá pasar del análisis técnico a la interpretación estratégica de los datos, generando valor real para cualquier organización.
Las organizaciones que cuentan con profesionales formados como Data Strategists ganan capacidades concretas para:
Contar con Data Strategists es clave para que las empresas se conviertan en organizaciones data-driven, capaces de adelantarse a los cambios del mercado y responder con agilidad.
✔ Profesionales que buscan especializarse en analítica y datos.
✔ Managers y directiv@s que necesitan interpretar datos para tomar decisiones estratégicas.
✔ Equipos de negocio y tecnología que quieren impulsar la transformación digital de su organización.
Actualmente, nos encontramos en el desarrollo de la 8ª Edición que comenzó en octubre y finaliza en febrero. No dejes pasar la oportunidad de aprender de profesionales expertos en Business Intelligence y análisis de datos, aplicando lo aprendido de forma práctica.
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En el mundo del análisis de datos, dominar DAX (Data Analysis Expressions) no es una opción, es una necesidad. Si trabajas con modelos tabulares, necesitas entender cómo estructurar tus consultas, cálculos y expresiones de forma precisa, eficiente y escalable.
Pero, ¿qué es exactamente DAX y por qué es tan importante para un analista de datos? Te lo explicamos.
¿Qué es DAX?
DAX (Data Analysis Expressions) es un lenguaje de fórmulas funcional diseñado específicamente para trabajar con modelos tabulares, como los que usamos en Power BI, Excel Power Pivot y Analysis Services.
Aunque a primera vista puede recordarte a Excel, DAX no trabaja con celdas, sino con columnas completas. Esto cambia completamente la lógica de cómo se construyen las expresiones.
Características clave de DAX:
DAX es un Lenguaje Funcional
Una de las claves para entender DAX es su naturaleza funcional. Esto significa que cada fórmula es una función que puede contener otras funciones como argumentos. Este encadenamiento se conoce como funciones anidadas, algo que también existe en Excel, pero que en DAX cobra un papel estructural.
En DAX, la ejecución del código comienza desde la función o el parámetro más interno, y se desarrolla hacia afuera, respetando siempre el contexto en el que se ejecuta.
Tipos de Cálculos en DAX: Columnas, Tablas y Medidas
DAX permite crear columnas calculadas, tablas calculadas y medidas, cada una con características y usos específicos. Comprender sus diferencias es esencial para diseñar modelos eficientes y bien estructurados.
Columnas Calculadas
Son nuevos campos que se agregan a una tabla existente, generados a partir de expresiones sobre otras columnas.
¿Cuándo usarlas? Cuando necesitas enriquecer los datos con atributos derivados que luego se usen como segmentaciones o categorías.
Tablas Calculadas
Son tablas nuevas creadas a partir de datos ya presentes en el modelo.
¿Cuándo usarlas? Para generar subconjuntos de datos, crear estructuras jerárquicas o controlar filtros personalizados en visualizaciones avanzadas.
Medidas
Las medidas son el corazón de los informes interactivos: cálculos dinámicos que responden al contexto del filtro aplicado.
¿Cuándo usarlas? Para KPIs, totales, promedios, porcentajes y cualquier cálculo dinámico que cambie según lo que el usuario explore.
DAX y el Contexto: El Verdadero Poder
Uno de los aspectos más poderosos (y a veces complejos) de DAX es cómo interpreta el contexto:
Entender estos dos contextos es clave para que tus medidas y columnas devuelvan el resultado esperado. Y aquí es donde la experiencia y la práctica con DAX marcan la diferencia.
¿Por Qué DAX es Esencial para un Analista de Datos?
Porque te permite:
En definitiva, DAX es el idioma con el que un analista de datos le da inteligencia al modelo.
Este artículo es un resumen de las sesiones impartidas por Manuel Ramón Ramón, encargado de enseñar a nuestro alumnado el conocimiento de DAX, en el marco del Programa Superior Data Strategist desarrollado por el Data Strategy Institute.
¿Quieres aprender a dominar DAX y convertirte en un analista de datos profesional?
Ya están abiertas las inscripciones para la 8ª edición del Programa de Data Strategy (PDS).
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En la era digital, los datos son mucho más que números en un dashboard: son el combustible de las decisiones estratégicas. Y en el epicentro de esa transformación se encuentra el Data Strategist, una figura clave en los departamentos de marketing moderno. Su misión: convertir la información en acción y guiar la estrategia con precisión quirúrgica.
¿Qué hace un Data Strategist en Marketing?
El Data Strategist es quien traduce los datos en insights que orientan campañas, contenidos, productos y decisiones de negocio. Trabaja codo a codo con equipos de marketing, ventas y desarrollo para responder preguntas como:
Todo ello, con una única fuente de verdad: los datos.
Inbound Marketing Basado en Datos: El Ciclo Estratégico
Una de las grandes fortalezas del Data Strategist es aplicar buenas prácticas de Inbound Marketing apoyadas en datos reales, para atraer, convertir y fidelizar clientes con contenido de valor. Este enfoque tiene tres pilares principales: el Buyer Persona, el Buyer Journey y la activación mediante SEO y contenidos.
1. Definir el Buyer Persona: Conocer al Cliente Ideal
Un Buyer Persona no es un cargo ni una persona real. Es una representación semificticia del cliente ideal, construida sobre:
Un Buyer Persona bien definido permite:
Pero el análisis no termina ahí: segmentamos, medimos y ajustamos constantemente el perfil del cliente ideal con datos.
2. Mapear el Buyer Journey: Contenido para Cada Etapa
El Buyer Journey es el proceso de decisión que sigue el comprador. Tiene tres etapas clave:
El contenido se adapta según la etapa:
| Etapa | Tipo de Contenido |
| Exploración | Ebooks, informes, artículos, guías |
| Consideración | Webinars, vídeos, guías prácticas |
| Decisión | Comparativas, casos de éxito, demos, ofertas |
Aquí, el Data Strategist identifica qué contenidos generan más engagement y conversión en cada etapa, y guía la producción con datos.
3. Atraer con Inteligencia: Activando el SEO y Midendo el Impacto
El contenido sin visibilidad no sirve. El Data Strategist se asegura de que la estrategia Inbound esté apoyada por un enfoque técnico en SEO:
Y mide con precisión:
Este seguimiento permite optimizar la inversión en contenidos y ajustar el SEO en tiempo real.
Conclusión: Del Dato a la Decisión
El Data Strategist es un eslabón esencial entre la analítica y la dirección de marketing. No solo analiza, sino que traduce los datos en decisiones estratégicas que transforman la manera de atraer, convencer y fidelizar clientes.
En un mundo donde el contenido abunda y la atención escasea, la diferencia está en la estrategia. Y la estrategia, hoy más que nunca, se escribe con datos.
Este artículo es un resumen de la sesión impartida por Rosa Giménez, New Business & Partnerships Manager en Clavei. Este contenido se sitúa en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute, donde dedicamos un bloque al conocimiento del rol del Data Strategist en diferentes áreas de la empresa.
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En un entorno empresarial guiado por la incertidumbre, la figura del Data Strategist se ha convertido en un pilar esencial dentro de la dirección estratégica. Pero, ¿qué hace exactamente este perfil y por qué es tan relevante para el futuro de la empresa?
El valor de un Data Strategist no radica en manejar más datos, sino en formular mejores preguntas, extraer patrones relevantes y transformar esa información en decisiones de negocio estratégicas. En definitiva, en saber qué mirar, cómo interpretarlo y para qué.
Todo Comienza con la Pregunta Adecuada
El error más habitual en análisis de datos es empezar por la respuesta: gráficos, dashboards, informes… sin haberse detenido a pensar qué decisión se quiere tomar o qué problema se quiere resolver.
Un buen Data Strategist comienza con preguntas estratégicas:
Datos sí, pero con Contexto
Los datos aislados no aportan valor. Necesitamos comparativas, tendencias, marcos temporales claros y dimensiones relevantes. Analizar la venta en volumen y facturación tiene sentido si se cruza con categoría, marca o formato. Lo mismo ocurre con la distribución numérica, que debe tener en cuenta región, delegación, canal y subcanal.
Además, el enfoque temporal es fundamental: el cambio de hoja en el calendario puede cambiar toda la narrativa. Lo que parece una caída brusca mensual puede ser un ajuste estacional perfectamente previsible si se analiza con una perspectiva trimestral o anual.
La Importancia del “Nada Relevante”
Una de las lecciones más valiosas en análisis estratégico es saber reconocer cuándo no hay nada relevante que reportar. En lugar de forzar interpretaciones sin base sólida, el Data Strategist debe tener el criterio para decir: no hay cambios significativos.
Esta madurez analítica evita el ruido y centra el foco en lo verdaderamente importante.
Letras que Valen más que Números
En dirección estratégica, los datos cualitativos son tan necesarios como los cuantitativos. Las «letras» —comentarios de clientes, valoraciones, narrativas de mercado— complementan y matizan lo que los números no pueden explicar.
Generalizar sin haber cuestionado cómo se seleccionó la muestra o sin considerar la validez de los datos es una trampa habitual. El tamaño de la muestra da fiabilidad, pero no garantiza relevancia.
Menos es Más: Visualización con Propósito
El Data Strategist es también un narrador visual. No se trata de mostrar todo lo que tenemos, sino sintetizar con inteligencia. La clave está en pensar siempre en el cliente final —ya sea un CEO, un equipo comercial o el consejo de administración— y en comunicar con claridad.
Conclusión: El Estratega que Conecta el Negocio con los Datos
El Data Strategist es mucho más que un analista. Es un constructor de sentido, un traductor entre el lenguaje técnico del dato y el lenguaje ejecutivo de la decisión. Aporta una visión global, rigurosa y accionable. Porque al final, no se trata de leer datos, sino de tomar decisiones inteligentes.
Este articulo es un resumen de la sesión impartida por Marc Mateo Roca, Revenue & Margin Growth Management Shopper & Business Insights Director en Coca-Cola Europacific Partners. Este contenido se sitúa en el marco del Programa Superior Data Strategist, desarrollado por el Data Strategy Institute.
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