Última revisión realizada: 11/05/2022

Denominación de la asignatura: Estrategia y Gestión Empresarial Basada en Datos
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Inteligencia de Negocio
Créditos ECTS: 6
Cuatrimestre en el que se imparte: Primero
Carácter de la asignatura: Obligatoria
Materia a la que pertenece: Alineamiento de negocio

Presentación

La asignatura constituye la primera aproximación al fenómeno de la gobernanza en base a datos. Se trata de contextualizar las estrategias de Business Intelligence, o inteligencia empresarial, en el marco de los sistemas de apoyo a la decisión incidiendo en cómo la creciente disponibilidad de datos y su uso integral permite avanzar progresivamente en los sistemas ERP, contribuyendo a una mejor y más rápida toma de decisiones estratégicas de la empresa, que acaba de constituirse como un pilar esencial de la estrategia competitiva de la empresa.

Una vez entendida su importancia, se procede a delimitar el alcance y contenido, así como a realizar una primera aproximación a sus contenidos y a los términos y técnicas que le son propias. También se dará base teórica a los principales elementos que ha de contener un sistema de información, que sirve de antesala un bloque de dos temas dedicados a los elementos clave en el diseño e implementación de un sistema ERP basado en datos, una estrategia de inteligencia empresarial, que van desde su arquitectura al software y técnicas que le son propias y a las alternativas que nos ofrece el mercado para su implementación y uso.

La asignatura concluye con un análisis de ciertos riesgos asociados a la responsabilidad que debemos tener en cuenta en el desarrollo de una estrategia de gobernanza empresarial en base a datos. Nos referimos a que, en el proceso de recogida, almacenamiento y uso de datos es posible generar, a veces inconscientemente, fugas de información personal, de forma que asegurar la seguridad y protección de la privacidad ha de ser parte del diseño e implementación de cualquier estrategia de gobernanza en base a datos.

Además, también se exponen aspectos éticos a tener en cuenta en el diseño e implementación de una gestión data-driven. Por un lado, se trata de que el estudiante se familiarice con la terminología propia de la privacidad y protección de datos y conozca las principales normas y principios que guían la protección legal de la privacidad y de la información personal, y en especial de la normativa europea de protección de datos y de transferencia de datos a otros países. Reflexionar sobre los límites éticos que impone al uso de la información y el análisis masivo de datos en términos de análisis masivo de datos en lo relativo a aplicación adquiera a hora de la monitorización y seguimiento de los individuos, de sus conductas y la oferta de bienes y servicios personalizados sin limitar el conocimiento de otras posibilidades existentes en el mercado.

Completando este curso los estudiantes han de ser capaces de:

  • La estrategia de negocio empresarial soportada por los datos, sustento racional a las decisiones. Oportunidad de tomar mejores decisiones con la nueva oferta de datos a disposición gracias al big data.
  • Reconocer las alternativas, instrumentos, tecnologías y modelos aplicables para ayudar a la toma de decisiones.
  • Entender como los sistemas de Business Intelligence se diseñan y construyen y sus posibles disfunciones para adaptarlos a estructuras organizativas existentes.
  • Conocer las obligaciones y términos de la protección de datos y privacidad, y en particular las de la Unión Europea.
  • Conocer las reglas que regulan la transferencia de datos a otros países.
  • Discutir sobre principios éticos en el uso de datos personales y Big Data.

Competencias básicas

  • CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7: Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.

Competencias generales

  • CG1: Analizar el impacto que tiene en el negocio la toma de decisiones por efecto del uso adecuado de los datos internos y externos.
  • CG5: Evaluar la mejora en la toma de decisiones utilizando un sistema de inteligencia de negocio.

Competencias específicas

  • CE2: Comparar el aporte de valor de los diferentes canales de comunicación online (web, email, móvil, RRSS, etc.) y offline (Tv, radio, prensa, correo postal, etc.) e interacción con los clientes, para una estrategia de gestión omnicanal.
  • CE3: Precisar los fundamentos clave en gestión de clientes que sustentan las decisiones estratégicas y de gestión empresarial basadas en los datos (DDD).

Competencias transversales

  • CT1: Aplicar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.

Tema 1. La función empresarial y el valor de los datos

  • Introducción y objetivos
  • Sobre el contenido de la función empresarial y el valor de un sistema de información digital
  • El ecosistema empresarial digital
  • La introducción de un sistema de gestión orientado a datos para lograr una ventaja competitiva: Datos, mejora de gestión y reducción de ineficiencias
  • El valor de los datos en la comercialización y detección de oportunidades de beneficio
  • Gestión basada en datos y la reducción de la incertidumbre en la toma de decisiones
  • El análisis de datos como oportunidad de negocio: innovación y desarrollo de aplicaciones

Tema 2. Inteligencia de negocios: contenido y alcance

  • Introducción y objetivos
  • Hacia una definición de business intelligence (BI)
  • Decisiones data-driven vs. the HiPPO effect
  • La inteligencia de negocios en las diferentes áreas funcionales de la empresa
  • Estrategia y arquitectura de inteligencia de negocios
  • Tipos de estrategias en inteligencia de negocios
  • Arquitectura y software en inteligencia de negocios
  • Terminología

Tema 3. El papel de los sistemas de información en la inteligencia de negocio

  • Introducción y objetivos
  • Los modelos de negocio
  • Estructura de un sistema de apoyo a la toma de decisiones
  • La arquitectura de un sistema de business intelligence
  • Potencialidades y obstáculos para la implementación de una gestión basada en el modelo de inteligencia de negocios

Tema 4. Aspectos éticos y regulatorios

  • Introducción y objetivos
  • La ética de los datos.
  • Un marco de ayuda a la toma de decisiones éticamente responsables.
  • Aspectos legales: conceptos previos.
  • Normativa aplicable. 4.6. Business Compliance en materia de datos.

Tema 5. Data warehouse o almacén de datos

  • Introducción y objetivos
  • Almacén de datos o data warehouse (DW)
  • Los procesos ETL
  • El análisis de datos en data warehouse: OLAP
  • Tendencia y elección de las herramientas

Tema 6. La dirección estratégica

  • Introducción y objetivos
  • La dirección estratégica.
  • El análisis estratégico.
  • El cuadro de mando integral o panel de control.
  • La descripción del proceso de toma de decisiones.

Tema 7. Nuevos perfiles profesionales en las corporaciones data-driven: los profesionales del big data

  • Introducción y objetivos
  • El Chief Digital Officer (CDO).
  • El Business Intelligence Manager.
  • El Data Modeler.
  • El Data Governance Manager (CGM).
  • El ETL Developer.
  • Chief of Compliance
  • Chief Analytics Officer (CAO)
  • Digital Marketing Manager
  • Data Scientist
  • Otros puestos

Tema 8. La privacidad y el análisis masivo de datos en la práctica

  • Introducción y objetivos
  • El Big Data y sus retos.
  • Reglas y principios para un tratamiento de datos responsable.
  • Evaluación del impacto.

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 60 horas 0
Lectura del material complementario 45 horas 0
Trabajos, casos prácticos y test de autoevaluación 29 horas 0
Tutorías 16 horas 30%
Trabajo colaborativo 7 horas 0
Examen final 2 horas 100%
Total 180 horas -

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.

Además, en estos temas deberás estudiar la siguiente bibliografía:

Tema 1

Camargo, J. J., Camargo, J. F. y Joyanes, L. (enero-abril, 2015). Conociendo Big Data. Revista Facultad de Ingeniería, 24(38), 63-77.
ISBN: 0121-1129.
Disponible en el aula virtual e virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.

Tema 4

Ortoll, E. (octubre, 2014). Big Data se escribe con V [artículo en línea]. Revista de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación, 37.
ISBN: 2014-2226.
Disponible a través del aula virtual.

Bibliografía complementaria

  • Cano, J. L. (2007). Business Intelligence: competir con Información. Madrid: ESADE Business School.
  • Congregado, E. (Ed.). (2007). Measuring entrepreneurship: building a statistical system (vol. 16). [S.l]: Springer Science and Business Media.
  • Chandler, A. D. (1969). Strategy and structure: chapters in the history of the industrial enterprise (vol. 120). Cambridge: MIT Press.
  • Drucker, P. F. (junio, 2004). What makes an effective executive. En Harvard Business Review Press [en línea]. Recuperado de: https://hbr.org/2004/06/what-makes-an-effective-executive.
  • Greg, M. (2018). Business Analytics and Intelligence. An Introduction and Considerations for Getting Started. Durham: Information Services and Techonology.
  • Inmon, W. H., (1992). Building the data warehouse. (1ª edición). New York: Wiley Computer Publishing.
  • Kimball, R. y Ross, M. (1996). The Data Warehouse Toolkit. USA: Wiley.
  • Parker, S. C. (2018). Entrepreneurship and economic theory. Oxford Review of Economic Policy, 34(4), 540-564.
  • Sussan, F. y Acs, Z. J. (2017). The digital entreprenurial ecosystem. Small Business Economics, 49, 55-73. https://doi.org/10.1007/s11187-017-9867-5

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 (sesiones, foros) 0% - 10%
Trabajos, proyectos y/o casos 20% - 30%
Test de autoevaluación 0% - 10%
Examen final 60% - 60%

Gerardo Herranz

Formación académica: Licenciado en Ciencias y Técnicas Estadísticas (Universidad Complutense de Madrid – Facultad de Matemáticas). Master en Sistemas de Información e Investigación de Mercados (ESIC Business School) Master en Dirección de Marketing y Comercial (ESERP Business School) Dirección de Proyectos (Instituto de Empresa – IE) Experto en Diseño y Tratamiento de encuestas para estudios de mercado y opinión (UNED).

Experiencia: 19 años de experiencia en el campo de la inteligencia de negocio y la gestión analítica de clientes, implantando proyectos analíticos en múltiples sectores (telecomunicaciones, banca, seguros, energía…). Definición e implantación de metodologías de análisis a nivel Compañía Establecer modelos de gestión de la información a nivel empresarial, que aseguren la coherencia y accesibilidad de la misma Identificación de oportunidades comerciales a través del análisis de la información, incorporando plan de acción a través de los planes de marketing establecidos Desarrollo de modelos analíticos: RFM, modelos predictivos, reglas de negocio, segmentación avanzada… Definición de cuadros de mando y KPI’s para monitorización de la evolución del negocio Realización de investigaciones de mercado relativas a un amplio abanico de sectores y necesidades (NPS, hábitos de consumo, preference center…).

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.

Ten en cuenta estos consejos...

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula Virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu tutor personal.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu tutor personal utilizando el correo electrónico. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!