aborda la integración estratégica de SLAs de datos, monetización y análisis avanzados dentro de sistemas aeronáuticos complejos como eVTOL y UAM. Este enfoque requiere dominio de Big Data, Machine Learning, IoT, gestión de API y metodologías ágiles como DevOps para optimizar las cadenas de valor en ingeniería de vuelo y mantenimiento predictivo. Las áreas troncales incluyen gestión del ciclo de vida del dato, aseguramiento de calidad según ISO 8000, y modelado de flujos mediante ETL y arquitecturas basadas en microservicios, garantizando interoperabilidad entre subsistemas y soporte para decisiones en tiempo real conforme a la normativa aplicable internacional.
Las capacidades de laboratorio integran entornos HIL y SIL para validar pipelines de datos y modelos predictivos en simuladores aeronáuticos, con tecnologías de adquisición y almacenamiento escalable bajo estándares de seguridad cibernética. La trazabilidad se alinea con requerimientos regulatorios y protocolos propios de FAA Part 25 y normativa europea, fortaleciendo la confiabilidad de sistemas críticos. Los perfiles profesionales demandados comprenden roles como Data Engineer, Data Scientist, Product Owner, Systems Architect y Compliance Manager, orientados a transformar datos en activos monetizables y a robustecer la toma de decisiones en ingeniería aeronáutica.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
6. Ingeniería de Data Product Management: Roadmap, SLAs de Datos y Monetización
1.1 Introducción a Data Product Management en entornos navales: definición, objetivo y valor operativo de los productos de datos
1.2 Roles y stakeholders: ingenieros de datos, operadores, oficiales y equipos de soporte; gobernanza y comunicación
1.3 Roadmap de productos de datos: visión a 12–24 meses, hitos, dependencias con sensores, sistemas de navegación y logística
1.4 Gestión de requisitos y backlog: jobs-to-be-done en operaciones navales, historias de usuario y criterios de aceptación para datos
1.5 Calidad de datos y gobernanza: fuentes, calidad, metadata, lineage, seguridad y cumplimiento normativo
1.6 SLAs de datos: disponibilidad, latencia, precisión, consistencia y versionado; acuerdos con operaciones navales
1.7 Monetización y valor de datos: modelos de negocio internos, ROI, costos de acceso y acuerdos de servicio con unidades
1.8 Métricas y dashboards: uso, adopción, valor operativo y coste por usuario; KPIs para productos de datos
1.9 Gestión de riesgos y cumplimiento: clasificación de datos, control de accesos, auditoría, incidentes y continuidad
1.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgo para un producto de datos en operación naval
2.1 Visión y alcance del producto de datos: definición del problema, usuario meta y criterios de éxito
2.2 Priorización de iniciativas para el roadmap: MoSCoW, RICE y WSJF en datos
2.3 Diseño de hitos y entregables: del concepto al MVP y a la versión productiva
2.4 Acuerdos de nivel de servicio para datos: disponibilidad, calidad, latencia y gobernanza
2.5 Arquitectura de datos para el roadmap: gobernanza, linaje, catálogo y conexión entre fuentes
2.6 Estrategias de monetización y ROI: modelos de negocio, pricing y generación sostenida de ingresos
2.7 Gestión de cambios y control de configuración de datos: versionado, trazabilidad y procesos de aprobación
2.8 Gestión de riesgos y preparación tecnológica: TRL/CRL/SRL aplicada a productos de datos
2.9 Cumplimiento, privacidad y seguridad de datos: normativa, privacidad, consentimiento y certificaciones
2.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos y criterios de aceptación
3.1 Definición de Roadmap para Productos de Datos: visión, alcance, entregables, hitos y responsables
3.2 Requisitos de datos para SLAs: calidad, disponibilidad, latencia, frescura y volumen
3.3 Diseño de SLAs de datos: métricas, criterios de aceptación, acuerdos de servicio y escalamiento
3.4 Priorización del Roadmap: técnicas (RICE/WSJF), value storytelling y gestión de dependencias
3.5 Monetización de productos de datos: modelos de precios, bundles, packages y valor asociado a SLAs
3.6 Arquitectura de contratos de datos: data contracts, interfaces, versionado y compatibilidad entre proveedores y consumidores
3.7 Monitoreo y gobernanza de SLAs: dashboards, alertas, informes y playbooks de remediación
3.8 Gestión de riesgos de datos y cumplimiento: seguridad, privacidad, gobernanza y cumplimiento normativo
3.9 Mantenimiento evolutivo del Roadmap: ciclos de feedback, gestión de deuda técnica y adaptaciones a cambios de negocio
3.10 Case clinic: go/no-go con matriz de riesgos para decidir continuar, iterar o pivotar el roadmap
4.1 Roadmap de datos: visión, objetivos y partes interesadas
4.2 SLAs de Datos: definiciones, métricas y acuerdos de servicio entre equipos
4.3 Monetización de Productos de Datos: modelos de negocio, precios y alianzas
4.4 Priorización y gobernanza del Roadmap de datos: técnicas (RICE, MoSCoW) y dependencias
4.5 Calidad de datos y disponibilidad: métricas de calidad, SLA de datos y gobernanza
4.6 Contratos de datos y APIs: data contracts, acuerdos de compartición y responsabilidades
4.7 Observabilidad de datos y DataOps: monitoreo de pipelines, linaje y alertas
4.8 Gestión de riesgos y madurez de datos: evaluación de madurez, mitigación y planes de acción
4.9 Estrategias de monetización avanzadas: data as a service, marketplaces y bundles
4.10 Caso práctico: go/no-go con matriz de riesgos y ROI de producto de datos
5.1 Introducción al Data Product Management: Definición y alcance
5.2 El rol del Data Product Manager: Habilidades y responsabilidades
5.3 Alineación con la estrategia de negocio: Identificación de oportunidades basadas en datos
5.4 Análisis de stakeholders: Identificación y gestión de expectativas
5.5 Definición de visión y objetivos del data product
5.6 Análisis de mercado y competencia en el ámbito de los datos
5.7 Diseño de la propuesta de valor del data product
5.8 Creación de un lienzo de Data Product
5.9 Métricas clave de éxito (KPIs) y su seguimiento
5.10 Estimación de recursos y presupuesto inicial
6.1 Definición y Propósito de los SLAs en Productos de Datos
6.2 Creación de Roadmaps Estratégicos para Productos de Datos
6.3 Métricas Clave y Monitoreo de SLAs para Ingenieros
6.4 Estrategias de Monetización de Productos de Datos
6.5 Alineación de SLAs con Roadmaps y Objetivos de Negocio
6.6 Diseño de Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs) para Datos
6.7 Implementación y Seguimiento de KPIs para el Éxito de un Producto de Datos
6.8 Modelos de Monetización: De la Estrategia a la Ejecución
6.9 Evaluación y Optimización Continua de Roadmaps y SLAs
6.10 Casos de Estudio: Análisis de Implementaciones Exitosas de Data Product Management
7.1 Introducción al Data Product Management: Conceptos clave y su importancia.
7.2 Definición de la Visión y Estrategia del Producto de Datos.
7.3 Identificación y Análisis de las Partes Interesadas (Stakeholders).
7.4 Investigación de Mercado y Análisis Competitivo en el Ámbito de los Datos.
7.5 Definición del Alcance del Producto de Datos y Objetivos SMART.
7.6 Identificación de las Necesidades del Cliente y el Valor del Producto.
7.7 Priorización de Características y Desarrollo del Product Backlog Inicial.
7.8 Creación del Roadmap Inicial del Producto de Datos.
7.9 KPIs y Métricas Clave para el Éxito del Producto.
7.10 Iteración y Adaptación: El Ciclo de Vida del Producto de Datos.
8.1 Creación de Roadmaps para Data Products
8.2 Definición y Gestión de SLAs para Data Products
8.3 Estrategias de Monetización de Data Products
8.4 Alineación de Roadmaps con Objetivos de Negocio
8.5 Diseño de SLAs Efectivos para la Calidad de Datos
8.6 Modelos de Monetización y Flujos de Ingresos en Data Products
8.7 Monitoreo y Reporte del Desempeño de Roadmaps y SLAs
8.8 Análisis de Casos Prácticos de Data Product Management
8.9 Escalabilidad y Sostenibilidad de los Data Products
8.10 Integración de Data Products con la Estrategia General de la Empresa
9.1 Definición del Producto de Datos: Visión y Objetivos
9.9 Identificación de Stakeholders y sus Necesidades
9.3 Análisis del Mercado y la Competencia de Datos
9.4 Priorización de Características y Funcionalidades
9.5 Creación del Roadmap: Fases, Tiempos y Recursos
9.6 Herramientas y Metodologías para la Gestión del Roadmap
9.7 Comunicación del Roadmap y Gestión de Expectativas
9.8 Integración del Roadmap con la Estrategia de Negocio
9.9 Validación y Retroalimentación del Roadmap
9.10 Ejemplos de Roadmaps Exitosos y Casos de Estudio
10.1 Definición de Data Product: Valor y componentes clave
10.2 Roadmap estratégico: Alineación con objetivos de negocio
10.3 Diseño de SLAs: Métricas de rendimiento y calidad de datos
10.4 Modelos de monetización: Estrategias y pricing
10.5 Estudio de caso: Análisis de monetización en productos de datos
10.6 Implementación de Roadmap: Desarrollo iterativo y priorización
10.7 Monitoreo y optimización de SLAs: Medición y mejora continua
10.8 Análisis de mercado: Oportunidades de monetización
10.9 Gestión del ciclo de vida del Data Product
10.10 Proyecto final: Presentación y defensa de la estrategia de monetización
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
Director Académico del Departamento PTW — Motorcycle & Two-Wheel Engineering
Profesor de Ingeniería de Motocicletas, Dinámica de Vehículos de Dos Ruedas, Chasis, Suspensiones y Sistemas de Propulsión
El Prof. Hiroshi Nakamura, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del Dpto. de Motorcycle & Two-Wheel Engineering — PTW de SEIUM y responsable de ingeniería de motocicletas, dinámica, chasis, suspensiones, propulsión térmica y eléctrica, telemetría y validación experimental.
Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute
Profesor de Ingeniería Aeroespacial, Helicópteros, Tiltrotor, eVTOL, Aviónica y Sistemas de Vuelo
El Dr. James Whitmore, de nacionalidad británica, es Director Académico del SAS — SEIUM Aero & Space Institute y responsable de ingeniería aeroespacial, diseño de aeronaves, helicópteros, eVTOL, movilidad aérea, aviónica, control de vuelo, sistemas espaciales y certificación.
Director Académico del Departamento EMH — Electromobility, Batteries & Hydrogen
Profesor de Electromovilidad, Ingeniería de Baterías, Sistemas BMS, Electrónica de Potencia e Hidrógeno Aplicado a la Movilidad
El Dr. Markus Schneider, de nacionalidad alemana, es Director Académico del Dpto. de Electromobility, Batteries & Hydrogen — EMH de SEIUM y responsable de electromovilidad, baterías, BMS, electrónica de potencia, infraestructura de recarga e hidrógeno aplicado al transporte.
Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI
Profesor de Ingeniería Motorsport, Dinámica Vehicular, Aerodinámica de Competición y Race Performance Engineering
El Dr. Alessandro Moretti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del SEIUM MotorSport Institute — SMI y responsable de ingeniería motorsport, dinámica vehicular, aerodinámica de competición, chasis, suspensiones, telemetría y optimización del rendimiento en pista.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
Testimonios de clientes que avalan nuestra calificación