se centra en la integración avanzada de plataformas BI industrial, sistemas de decisioning y frameworks OKR/KPI para optimizar la eficiencia en entornos de movilidad urbana y aeroespacial, incluyendo eVTOL y UAM. Esta disciplina aborda áreas técnicas como la gestión de datos en tiempo real, análisis predictivo mediante ML/AI, diseño de dashboards interactivos y la correlación de métricas estratégicas con la dinámica operativa. Se aplican metodologías robustas de validación y simulación, integrando arquitecturas basadas en IoT, big data y cloud computing para garantizar la resiliencia y escalabilidad de las soluciones analíticas.
Los laboratorios asociados habilitan escenarios HIL/SIL para evaluación continua de modelos analíticos, con adquisición y procesamiento de datos en condiciones realistas, cumpliendo normativa aplicable internacional que asegura trazabilidad y seguridad funcional. Los protocolos incluyen análisis de riesgo conforme a estándares de calidad y gobernanza de datos, lo que facilita la homologación y certificación. La formación técnica habilita roles como Data Scientist, Ingeniero de Datos, Analista de BI Industrial, Especialista en Decisioning y Gestor de KPIs, preparándolos para operar en ecosistemas complejos de movilidad integrada.
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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. Analítica de Negocio en Movilidad Naval: BI, OKR/KPI y Decisioning para la Optimización Operacional
Requisitos sugeridos: Se recomienda contar con conocimientos básicos en aerodinámica, control de sistemas y estructuras. Se requiere un nivel de dominio del idioma español o inglés equivalente a B2+ / C1. Se ofrecen bridging tracks para cubrir posibles lagunas de conocimiento.
1.1 Panorama de la Analítica Naval y la Movilidad: conceptos clave de BI, OKR/KPI y Decisioning aplicados a operaciones de movilidad naval
1.2 Fuentes de datos en Movilidad Naval: sistemas de navegación, sensores a bordo, logs de mantenimiento, datos logísticos y de cadena de suministro
1.3 Arquitecturas de datos para Movilidad Naval: data lakes, data warehouses, pipelines ETL/ELT, streaming y dashboards en tiempo real
1.4 KPI y OKR en Movilidad Naval: definición de indicadores, cascada estratégica y ejemplos prácticos para operaciones
1.5 Técnicas analíticas para movilidad naval: descriptiva, diagnóstica, predictiva y prescriptiva
1.6 Herramientas y plataformas de BI para navegación: Power BI, Tableau, herramientas de datos, notebooks y pipelines de ML
1.7 Gobernanza de datos, calidad y seguridad en entornos navales: políticas, calidad, trazabilidad, cumplimiento y ciberseguridad
1.8 Modelos de Decisioning en movilidad naval: scoring de riesgo, optimización de rutas, scheduling y logística
1.9 Casos de uso iniciales y metodología de aprendizaje: cómo seleccionar proyectos, criterios de éxito y go/no-go
1.10 Ética, seguridad y resiliencia en analítica naval: privacidad, seguridad de datos, continuidad del negocio y gestión de incidentes
2.1 Introducción a la Analítica de Movilidad Naval: conceptos clave y alcance operativo
2.2 Arquitecturas de BI para Movilidad Naval: datos operativos, logísticos y de mantenimiento
2.3 Gobernanza y calidad de datos para operaciones navales: roles, políticas y trazabilidad
2.4 Diseño de KPI/OKR en Movilidad Naval: alineación de objetivos estratégicos y operativos
2.5 Decisioning en tiempo real para la Movilidad Naval: reglas, modelos y ejecución
2.6 Fuentes de datos en Movilidad Naval: sensores, navegación, mantenimiento, logística y personal
2.7 BI y visualización para operaciones navales: dashboards y reporting
2.8 Seguridad, ética y cumplimiento en analítica naval: ciberseguridad y privacidad
2.9 Casos de uso clave: optimización de rutas, mantenimiento predictivo y gestión de combustible
2.10 Clínica de casos: go/no-go con matriz de riesgo para proyectos analíticos
3.1 BI para Movilidad Naval: fuentes de datos, data lake y data warehouse
3.2 OKR/KPI para operaciones de movilidad naval: diseño, seguimiento y revisión
3.3 Decisioning estratégico en movilidad naval: modelos, reglas y scoring
3.4 Gobernanza de datos y calidad en entornos navales: políticas, roles y metadatos
3.5 Integración de BI con sistemas de mando y control: interoperabilidad y seguridad
3.6 Dashboards operativos para movilidad naval: KPIs de rendimiento, tiempo de ciclo y coste
3.7 Análisis de rendimiento de la flota: consumo, mantenimiento predictivo y disponibilidad
3.8 Forecasting y escenarios para planificación de movilidad naval
3.9 Data storytelling para liderazgo naval: visualización de insights
3.10 Caso clínico: go/no-go con matriz de riesgos
4.1 Introducción a BI en Movilidad Naval
4.2 Fuentes de datos para movilidad naval: sensores AIS, mantenimiento y logística
4.3 Arquitecturas de BI: Data Lake, Data Warehouse y Data Mesh
4.4 Diseño de KPIs y OKRs para operaciones de movilidad naval
4.5 Decisioning estratégico y operativo en entornos navales
4.6 Dashboards orientados a decisiones: visualización y storytelling
4.7 Gobernanza de datos, calidad y seguridad en el sector naval
4.8 Integración de datos y ETL/ELT para BI naval
4.9 Medición de impacto y ROI de iniciativas BI y OKR en movilidad naval
4.10 Caso práctico: implementación de un tablero de BI con KPI/OKR y reglas de Decisioning
5.1 Introducción a la Analítica de Negocios Navales y su Impacto en la Movilidad
5.2 Business Intelligence (BI) en el Contexto Naval: Herramientas y Aplicaciones
5.3 Definición y Aplicación de OKR (Objectives and Key Results) en Operaciones Navales
5.4 Diseño e Implementación de KPIs (Key Performance Indicators) Relevantes
5.5 Decisioning: El Proceso de Toma de Decisiones Basado en Datos
5.6 Análisis de Datos para la Optimización de Rutas y Tiempos de Navegación
5.7 Evaluación y Gestión de Riesgos en las Operaciones Navales
5.8 Modelado y Simulación para la Planificación de la Movilidad
5.9 Casos de Estudio: Aplicación Práctica de la Analítica en el Sector Naval
5.10 El Futuro de la Analítica de Negocios en la Movilidad Naval: Tendencias y Desafíos
6.1 Introducción a la analítica de negocio naval: Definición y alcance
6.2 Recolección y gestión de datos navales: Fuentes y tipos de datos
6.3 Business Intelligence (BI) en operaciones navales: Herramientas y aplicaciones
6.4 Definición y aplicación de OKR/KPI en el sector naval: Medición del rendimiento
6.5 Decisioning en el ámbito naval: Modelado y simulación
6.6 Optimización de rutas y flotas navales: Análisis y estrategias
6.7 Análisis de costos y rentabilidad en operaciones navales: LCC y LCA
6.8 Identificación y mitigación de riesgos en operaciones navales: Matrices de riesgo
6.9 Inteligencia artificial y machine learning en el sector naval: Aplicaciones emergentes
6.10 Caso práctico: Implementación de la analítica en una operación naval específica
7.1 Introducción a la Analítica de Negocio Naval y su Importancia
7.2 Business Intelligence (BI) en el Contexto Naval: Herramientas y Aplicaciones
7.3 Definición y Establecimiento de OKR (Objectives and Key Results) en Operaciones Navales
7.4 Diseño y Seguimiento de KPI (Key Performance Indicators) Relevantes
7.5 Decisioning: Modelado y Simulación para la Toma de Decisiones
7.6 Análisis de Datos de Operaciones: Desafíos y Oportunidades
7.7 Herramientas y Tecnologías para la Analítica Naval
7.8 Casos de Estudio: Aplicaciones Prácticas de BI, OKR/KPI y Decisioning
7.9 Integración de la Analítica en la Estrategia de Movilidad Naval
7.10 Futuro de la Analítica de Negocio en la Industria Naval
8.1 Marco estratégico: Definición de Objetivos y KPI Navales
8.2 Recopilación y gestión de datos: Fuentes y metodologías
8.3 Business Intelligence: Visualización y análisis de datos navales
8.4 Establecimiento de OKR: Metas medibles para la movilidad naval
8.5 Decisioning: Modelado y simulación para optimizar operaciones
8.6 Análisis de riesgos: Identificación y mitigación en la navegación
8.7 Mejora continua: Implementación y seguimiento de acciones
8.8 Caso de estudio: Aplicación práctica en escenarios navales
8.9 Tecnologías emergentes: Impacto en la movilidad y operaciones navales
8.10 Evaluación del desempeño: Medición del éxito operacional
9.1 Introducción a la Analítica de Negocio Naval: Definiciones y Contexto
9.2 Business Intelligence (BI) para la Toma de Decisiones Navales: Fundamentos y Aplicaciones
9.3 Objetivos y Resultados Clave (OKR) y Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) en Operaciones Navales
9.4 Decisioning: Modelado y Simulación para la Movilidad Naval
9.5 Recopilación y Gestión de Datos en el Entorno Naval
9.6 Visualización y Presentación de Datos: Creación de Dashboards Efectivos
9.7 Caso de Estudio: Aplicación de BI y OKR/KPI en un Escenario Naval Real
9.8 Análisis de Riesgos y Mitigación en Proyectos Navales
9.9 El Futuro de la Analítica en el Sector Naval
9.10 Herramientas y Tecnologías para la Analítica de Negocios Navales
10.1 Análisis de Datos Estratégicos Navales: Recolección y Curación de Datos de Movilidad.
10.2 Visualización de Datos y Dashboards Interactivos: Herramientas BI para el Sector Naval.
10.3 Definición de OKR/KPI Navales: Establecimiento de Objetivos Clave para la Movilidad.
10.4 Modelado Predictivo: Pronóstico de Tendencias en Operaciones Navales.
10.5 Simulación de Decisiones: Evaluación de Impactos en la Movilidad.
10.6 Optimización de Rutas y Recursos: Decisioning para la Eficiencia Operacional.
10.7 Análisis de Riesgos Navales: Identificación y Mitigación de Riesgos en la Movilidad.
10.8 Estrategias de Decisioning: Implementación y Seguimiento de Decisiones Clave.
10.9 Integración de Tecnologías: Implementación de Soluciones de BI, OKR/KPI y Decisioning.
10.10 Estudio de Caso: Decisioning para la Movilidad Estratégica Naval.
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