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.

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
• Referencias bibliográficas

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
• Referencias bibliográficas

Tema 3. Métodos para la visualización amigable de datos

• Introducción y objetivos
• Etapas para una visualización exitosa
• Gráficos de caja
• Gráficos de barras
• Gráficos de líneas
• Otros métodos de visualización
• Referencias bibliográficas

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
• Referencias bibliográficas

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
• Referencias bibliográficas

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
• Referencias bibliográficas

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
• Referencias bibliográficas

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:

• Casos prácticos. En la programación semanal, puedes consultar cuándo hacerlos y en el Aula virtual encontrarás toda la información sobre cómo desarrollarlos y cómo y cuándo entregarlos. 
  
• 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 online

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

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.
• 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.
• 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 - 5,9	Suspenso	(SS)
6 - 10	Aprobado	(AP)

• Escala de calificaciones. En las calificaciones definitivas el docente utilizará una escala numérica con un rango que va de cero (0) a diez (10), donde cero (0) es la nota más baja y diez (10) la más alta.
• Calificación reprobada. Una calificación total inferior a seis (6) en la suma de las actividades y el examen significará el suspenso de la materia.
• Evaluaciones parciales o continuas (60% de la nota final).
• Evaluación final (40% de la nota final).

Sistema de evaluación	PONDERACIÓN MIN-MAX
Participación del estudiante (sesiones y foros)	0%-60%
Trabajos (trabajos, laboratorios y casos prácticos)	0%-60%
Test de autoevaluación	0%-60%
Examen final online	40%-40%

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.