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.
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.
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 continua
Esta asignatura se evaluará de manera continuada a partir de ejercicios, trabajos, prácticas y presentaciones en clase.
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
La bibliografía se irá detallando a lo largo de la asignatura. Algunas referencias:
Apuntes de clase
Caso Amazon Amazons 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.
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