Presentación

La inteligencia de negocio o business intelligence es una disciplina que combina avances tecnológicos con herramientas y procesos que posibilitan la transformación de datos almacenados en información útil para la toma de decisiones empresarial. En los últimos años se ha avanzado a un ritmo elevado en la implementación de sensores que recogen datos en tiempo real sobre todos los departamentos de las organizaciones, de ahí el auge del big data o análisis masivo de datos. En este contexto, la inteligencia de negocio se erige como parte fundamental en la toma de decisiones empresariales óptimas.

Aunque existen multitud de argumentos que evidencian la importancia de implementar la inteligencia de negocio en las empresas, resultan destacables dos de ellos: si bien es importante almacenar datos de clientes, empleados, departamentos, compras o ventas en sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), la simple posesión de esos datos no genera ventajas competitivas en las organizaciones. Es necesario profundizar e implementar sistemas que generen información útil con los datos almacenados; y la fragmentación de la información generada por la heterogeneidad de los datos disponibles requiere la implementación de inteligencia de negocio que permita tener acceso a una visión global de la empresa.

Además, la incorporación de sistemas de inteligencia de negocio a las empresas genera beneficios entre los que destacan la detección de necesidades puntuales, el control de costes, la orientación total al cliente y la medición del desempeño empresarial.

En este curso se muestran las herramientas básicas necesarias para implementar la inteligencia de negocio en la empresa. Partiendo de la definición de inteligencia de negocio general, utilizaremos técnicas de estadística descriptiva e inferencial para desarrollar modelos que ayuden a la toma de decisiones. Los tres últimos temas son la concreción de la inteligencia de negocio aplicada a distintos ámbitos de la organización.

Competencias básicas

• CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
• CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
• CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
• CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
• CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias generales

• CG1: Capacidad crítica y autocrítica en un contexto empresarial.
• CG2: Capacidad de análisis y síntesis en un entorno organizacional.
• CG3: Capacidad de aprendizaje autónomo.
• CG4: Capacidad de organización y planificación en un entorno cambiante.
• CG6: Capacidad para analizar información organizacional.
• CG7: Capacidad para la búsqueda de información de tipo empresarial.
• CG8: Capacidad para la resolución de problemas propios del mundo de la empresa.
• CG10: Capacidad para tomar decisiones en el contexto organizacional utilizando herramientas numéricas.
• CG17: Desarrollar conocimientos de informática aplicados al ámbito de la empresa.
• CG19: Desarrollar la iniciativa empresarial y espíritu emprendedor.
• CG21: Ser capaz de desarrollar e implantar ideas creativas en el contexto empresarial.

Competencias específicas

• CE48: Comprender la relevancia de la inteligencia de negocio en la creación de ventajas competitivas.

Tema 1. ¿Qué es la inteligencia de negocio?

• Introducción y objetivos
• Definición de la inteligencia de negocio
• Marco de la inteligencia de negocio (big data)
• La inteligencia de negocio como elemento creador de valor
• Claves para el éxito de la inteligencia de negocio
• Estrategia empresarial basada en datos

Tema 2. Tipos de datos y fundamentos para su tratamiento

• Introducción y objetivos
• Tipos de datos atendiendo a su naturaleza y estructura
• Descripción estadística de los datos
• Preprocesamiento de datos
• Clasificación y agrupamiento

Tema 3. Métodos para la visualización amigable de datos

• Introducción y objetivos
• Preparación de datos
• Gráficos de cuantiles
• Gráficos de caja
• Histograma
• Series temporales
• Otros métodos de visualización

Tema 4. Técnicas de análisis de datos masivos

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es el análisis de datos masivos?
• Técnicas tradicionales de estadística descriptiva
• Técnicas tradicionales de estadística inferencial
• Técnicas avanzadas de análisis de datos

Tema 5. Dashboard como sistema de ayuda a la decisión

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es un dashboard?
• Guía para la realización de un dashboard
• Dashboad en Power BI
• Ejemplos prácticos

Tema 6. Inteligencia de marketing

• Introducción y objetivos
• Modelos de marketing relacional
• Gestión de la fuerza de ventas
• Casos empresariales

Tema 7. Inteligencia operacional

• Introducción y objetivos
• Optimización de la cadena de suministro
• Modelos de optimización para la planificación logística
• Sistemas de gestión de ingresos

Tema 8. Minería de texto como tendencia en inteligencia de negocio

• Introducción y objetivos
• Información basada en texto
• Técnicas básicas de procesamiento de lenguaje natural
• Minería de textos. Aplicaciones

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajo. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
• Comentario de lecturas. Es un tipo de actividad muy concreto que consiste en el análisis de textos de artículos de autores expertos en diferentes temas de la asignatura.
• Casos prácticos. Situarán al alumno ante situaciones reales que tendrán que analizar y tras ello tomar decisiones, evaluar consecuencias y alternativas.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate.

Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas «sesiones de consultas». Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro «Pregúntale al profesor de la asignatura» a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS	HORAS POR ASIGNATURA	% PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales	15 horas	100%
Recursos didácticos audiovisuales	6 horas	0
Estudio del material básico	50 horas	0
Lectura del material complementario	25 horas	0
Trabajos, casos prácticos y test de evaluación	29 horas	0
Tutorías	16 horas	30%
Trabajo colaborativo	7 horas	0
Examen final	2 horas	100%
Total	150 horas	-

Bibliografía básica

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Bibliografía complementaria

• Alcalde, I. (2015). Visualización de la información: de los datos al conocimiento. Barcelona: Editorial UOC.
• Ahumada, H., Gabrielli, M. F., Herrera y M., Escudero, W. S. (2018). Una nueva econometría. Automatización, big data, econometría espacial y estructural. Bahía Blanca: Editorial de la Universidad Nacional del Sur.
• Cano, J. (2007). Business intelligence: competir con información. Barcelona: ESADE Business School.
• Ciaburro, G. (2020). Reinforcement Learning with R, Pack.
• González, X., Rodríguez, J. R. y Guitart, I. (2016). ¿Cómo planificar un proyecto de inteligencia de negocio? Barcelona: Editorial UOC.
• Howson, C. (2009). Business intelligence: estrategias para una implementación exitosa. Madrid: McGraw-Hill Interamericana.
• Kevin P. Murphy.(2022). Probabilistic Machine Learning: An introduction.
• Martín-Pliego, F. J. (2004). Introducción a la estadística económica y empresarial. Madrid: Thomson.
• Rodríguez, J. M. (2014). Cómo hacer inteligente su negocio: business intelligence a su alcance. Ciudad de México: Grupo Editorial Patria.
• Schmarzo, B. (2016). Big data MBA: driving business strategies with data science. New York: Wiley.

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

0 - 4, 9	Suspenso	(SS)
5,0 - 6,9	Aprobado	(AP)
7,0 - 8,9	Notable	(NT)
9,0 - 10	Sobresaliente	(SB)

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL U ONLINE y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado. En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Sistema de evaluación	Ponderación min - max
Participación del estudiante	0% - 10%
Trabajos, proyectos y/o casos	10% - 30%
Test de evaluación	0% - 10%
Examen final	60% - 60%

Juan Manual Martín

Formación académica: Doctor en Economía con formación en análisis cuantitativo para la toma de decisiones.

Experiencia:Cuenta con una amplia experiencia como docente en universidades públicas y privadas en el área de Contabilidad, Finanzas, Estadística y Econometría. Ha ejercido como adjunto a la dirección financiera en un grupo de empresas dedicadas a la construcción naval y actualmente compatibiliza la docencia e investigación con labores de emprendimiento. Es empresario vinculado a la venta automática y miembro del comité de expertos constituido para el diseño de Mi Vending.

Líneas de investigación: Miembro del Spanish Entrepreneurship Research Group. Sus líneas de investigación se centran en el análisis cuantitativo de la venta automática mediante la aplicación de técnicas de análisis de series temporales y Econometría Espacial.

Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.