Máster Universitario en Data Science La Salle Campus Barcelona URL

Máster Universitario en Data Science

Conviértete en un experto en analizar, estructurar, filtrar, visualizar y poner en valor la producción de datos generados

Business Intelligence

Descripción
En el actual entorno de riqueza de datos, es imprescindible entender cómo estos generan el conocimiento que permiten desarrollar un negocio. La gestión moderna de empresas tiene en cuenta las posibilidades que un correcto proceso de explotación y gestión de datos ofrece para la toma de decisiones. Mejores respuestas a preguntas habituales o nuevas preguntas a retos empresariales son posibles hoy gracias a la ciencia de los datos aplicada a la gestión. Esta asignatura está especialmente diseñada para el programa MUDS de La Salle-URL y, por tanto, para profesionales con o sin experiencia directa en el ámbito de la gestión de empresas. El curso combinará metodologías diferentes con el fin último de que los participantes adquieran un criterio propio, proporcionando conocimientos aplicables en un futuro inmediato. El management no es una ciencia exacta separable del momento y su contexto, y por tanto no se quiere sólo exponer los conceptos y mejores prácticas profesionales actuales, si no que los participantes adquieran y estimulen su capacidad de gestión en esta área. Y la mejor manera de adquirir una capacidad es practicarla, lo que se realizará principalmente a través de casos y discusiones. Cada caso y ejemplo es una descripción de situaciones reales de negocio, y éstas quieren servir de metáfora para un conjunto de problemas. Las situaciones reales a las que se enfrentarán como profesionales pueden no ser las metáforas que se han escogido con los casos específicos de la asignatura, pero considerados todos juntos, proporcionan un conjunto de metáforas útiles y relevantes para diferentes situaciones, ya que presentan una amplia gama de tipos de productos y empresas. El análisis de todas estas diferentes situaciones y las capacidades que se desarrollarán, detalladas más adelante, sí son absolutamente relevantes para todos los profesionales.
Tipo asignatura
Optativa
Semestre
Segundo
Créditos
5.00
Conocimientos previos
Objetivos

Los objetivos se centrarán en:

• Familiarizarse con los conceptos básicos del Business Intelligence desde la visión del management, es decir saber capturar el conocimiento que ofrece el análisis de datos para la toma de decisiones; así como con las principales aplicaciones de las nuevas técnicas del análisis de datos en el rediseño del negocio.
• Dentro del ámbito del management, desarrollar habilidades de entendimiento de los retos de negocio y trasladarlo a búsqueda e interpretación de datos relevantes que permitan la toma e implementación de decisiones que permitan dirigir y transformar el negocio
• Por último, la concreción de todo ello en un plan de transformación basado en datos en función del sector de la actividad.

Contenidos

TEMARIO
1. Introducción a la asignatura y conceptos de Business Intelligence
2. DMM Data Maturity Management
3. Big Data
4. Leyendo el mercado y el entorno
5. Presentaciones

Nota: los temas pueden ajustarse y/o modificarse a criterio de la coordinación del máster.

Metodología

La dinámica habitual del curso será “learning by doing”, alternando la clase magistral, los ejemplos prácticos y ejercicios, y la discusión de casos.
• La clase magistral pondrá énfasis en los principios y conceptos básicos del área, proporcionando los marcos conceptuales necesarios para entender el tema en cuestión. Las transparencias utilizadas durante la sesión se repartirán como material del curso.
• Los ejemplos prácticos y/o ejercicios, complementarán el tema de cada sesión con la visión aplicada de las mejores prácticas profesionales del momento.
• Las discusiones de casos son la ocasión para debatir conjuntamente los principales conceptos del curso. La mejor manera de prepararse es tratar de resolver las preguntas propuestas del caso. Cuando el debate empiece en clase, habrá que estar preparado para proporcionar input constructivo al resto de compañeros mientras avanza la discusión. Hay que ver esta discusión como una oportunidad para descubrir otros puntos de vista y para demostrar el entendimiento del tema en cuestión.
Lo que les proporcionará este curso está en relación directa con cómo realicen este proceso. La mejor recomendación es que cuanto más lo hayan preparado, más aprenderán.

Evaluación

Evaluación continua
Esta asignatura se evaluará de manera continuada a partir de ejercicios, trabajos, prácticas y presentaciones en clase.

Criterios evaluación

Evaluación continua
Esta asignatura se evaluará de manera continuada a partir de ejercicios, trabajos, prácticas y presentaciones en clase.

La nota final será una ponderación de:
1. Resolución de casos en grupo con presentación individual: 70%
Cada equipo deberá entregar antes de la sesión de presentación la resolución de los 4 casos. Se recomienda que el formato incluya lo siguiente:
o Exposición del tema principal a resolver en el caso.
o Preguntas del caso (parte principal de la resolución): habrá que responder a cada pregunta formulada exponiendo los pros y contras, y proporcionar una respuesta definitiva a la luz de los datos proporcionados.
o Recomendaciones basadas en las respuestas realizadas
Se recomienda ser coherente en el análisis, conciso en la respuesta, relevante en las aportaciones y resolutivo en las recomendaciones.

2. Participación en clase: 30%
La evaluación de la participación es necesariamente subjetiva, pero se fundamentará en la calidad de la misma. Específicamente, los comentarios se espera que sean de reflexión y conocimiento del tema, relevancia para la discusión, sintéticos y consistentes, claros y fundamentados de los desarrollos de los equipos a realizar en las sesiones.

Convocatoria extraordinaria
Se determinará el examen y/o trabajos de convocatoria extraordinaria desde la coordinación de la asignatura.

Normativa de copias
La asignatura se rige por la normativa de copias general de La Salle Campus BCN:
https://www.salleurl.edu/es/normativa-de-copias
Las actividades formativas se considerarán que tienen la siguiente categoría:
• Ejercicios: moderadamente significativa
• Proyecto: altamente significativa
• Evaluación Final: altamente significativa

Bibliografía básica

La bibliografía se irá detallando a lo largo de la asignatura. Algunas referencias:
• Apuntes de clase
• Caso Amazon “Amazon’s Big Data Strategy” ICMR 914-005-01
• Caso Netflix “Netfilx, leveraging Big Data to predict entertainment hits” ICMR 913-006-01
• C.E.O.E. “Plan digital 2025, la digitalización de la sociedad española”

Todo el material de clase (presentaciones, ejercicios, artículos, documentos, etcétera) se compartirán en la carpeta de la asignatura de la Intranet de La Salle: eStudy.

Material complementario

Bibliografía adicional:
-Kaplan, Robert S. & Norton, David P.: Cuadro de Mando Integral (The Balanced Scorecard), Ed. Gestión 2000, 1997.
-Porter, Michael: Ventaja Competitiva (Competitive Advantage), Ed. CECSA, 1988.
-Big Data For Dummies Published by John Wiley & Sons, Inc. 111 River Street Hoboken, NJ 07030-5774 www.wiley.com Copyright © 2013 by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey