Presentación

La asignatura de Gestión de Proyectos de Inteligencia de Negocios pretende reunir todos los conocimientos adquiridos en el resto de las asignaturas para poder enseñar de forma eficiente cómo gestionar un proyecto de Inteligencia de Negocio en el mundo actual.

Esta asignatura demuestra la importancia de los datos, sus fuentes y su tratamiento como instrumento clave para el proyecto. A través de un repaso a la historia de las metodologías de transformación de negocio se conocerán las más modernas para el despliegue y la puesta en marcha de transformaciones de negocios basadas en la información obtenida de los sistemas de Inteligencia de Negocio.

Conoceremos los elementos y tecnologías de soporte necesarios para la aplicación de proyecto, así como la principal diferencia entre un proyecto de inteligencia de negocio y un proyecto de software empresarial.

Resaltaremos la importancia y las peculiaridades de un proyecto basado en datos e información, así como el proceso integral de un proyecto de inteligencia de negocio de principio a fin conociendo todos los elementos y personas incorporadas y necesarias.

Se conocerá cómo diseñar la arquitectura del proyecto ahondando en los recursos tecnológicos, el acceso a datos y definición de los indicadores y reportes a generar por el sistema.

Por último, se detallarán algunos factores determinantes del éxito a la hora de gestionar un proyecto de inteligencia de negocio y la forma de conseguirlos y se presentarán casos de implementación de proyectos que ayuden a identificar posibilitadores y frenos para su éxito.

En resumen, la asignatura pretende formar al alumno en todos los conocimientos necesarios para implementar en una organización un proyecto de Inteligencia de Negocio basado en datos de forma exitosa.

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.
• CB9: Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.

Competencias generales

• CG3: Analizar el uso de las tecnologías de la información en las organizaciones.
• CG4: Desarrollar habilidades de trabajo en equipos multidisciplinares para el desarrollo de soluciones consensuadas, en el ámbito de la inteligencia de negocio.
• 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.
• CE4: Identificar y seleccionar, de manera crítica, entre las fuentes de datos existentes y considerando los principios de las bases de datos, las que resulten más relevantes para el desarrollo de aplicaciones de inteligencia de negocio.
• CE7: Utilizar metodologías innovadoras y creativas, como design thinking y business process canvas, para la aplicación del conocimiento obtenido en BI.
• CE11: Precisar el aporte de valor económico de las soluciones de inteligencia de negocio modernas.
• CE15: Capacidad para aplicar el business intelligence en el desarrollo de proyectos de optimización de la gestión de la empresa (clientes-marketing, personal, producción e innovación), y de la mejora de la toma de decisiones.
• CE16: Anticipar los factores de éxito en la implantación de un proyecto moderno de BI en la era del Big Data y ML.
• CE17: Analizar los resultados obtenidos por los proyectos de inteligencia de negocio para diseñar programas de cambio organizacional.

Competencias transversales

• CT1: Aplicar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
• CT2: Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.

Tema 1: La implementación de un proyecto de Inteligencia de Negocio

• Introducción y objetivos
• La estrategia empresarial impulsa los proyectos orientado a datos
• El líder del proyecto
• Determinación de la cartera de proyectos
• Promotores, dirección y participación organizacional
• Construcción del proyecto
• Medición de los resultados del proyecto
• Promoción interna del proyecto

Tema 2: Evaluación de un proyecto de Inteligencia de Negocio

• Introducción y objetivos
• Fase de descubrimiento: evaluar el entorno actual
• Fase de análisis: identificar los gaps
• Fase de recomendaciones: alcance, prioridades y presupuesto

Tema 3: Estructura de descomposición del trabajo (EDT)

• Introducción y objetivos
• Definición de la EDT
• Principios para diseñar la EDT
• Múltiples EDT para el proyecto de Inteligencia de Negocio
• Plan de arquitectura del proyecto de Inteligencia de Negocio
• Los proyectos de Inteligencia de Negocio son diferentes

Tema 4: Metodologías de proyectos

• Introducción y objetivos
• La batalla de las metodologías de proyecto
• La falsa elección entre metodologías de proyecto
• Metodología híbrida para proyectos de Inteligencia de Negocio

Tema 5: Fases de un proyecto de Inteligencia de Negocio

• Introducción y objetivos
• Alcance y planificación
• Definición y análisis
• Diseño y arquitectura
• Construcción y prueba
• Implementación y despliegue

Tema 6: Cronograma de un Proyecto de Inteligencia de Negocio

• Introducción y objetivos
• Swim lane de Inteligencia de Negocio
• Swim lane de datos y bases de datos
• Swim lane de la integración de datos
• Swim lane de la infraestructura
• Swim lane de la gestión del proyecto

Tema 7: Aplicación de un proyecto de Inteligencia de Negocio

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

Tema 8: Casos de implementación de proyectos de Inteligencia de Negocio

• Introducción y objetivos
• El caso de Google
• El caso de Facebook
• El caso de Kaggle
• El caso de Cornestone

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	20 horas	0
Lectura del material complementario	8 horas	0
Trabajos, casos prácticos	14 horas	0
Tutorías	7 horas	0
Trabajo colaborativo	3 horas	0
Examen final	2 horas	100%
Total	75 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.

Bibliografía complementaria

• Alanís, M. (2021). Administración de Proyectos de Inteligencia de Negocios. Independently published.
• Kerzner, H. (2017). Project management: a systems approach to planning, scheduling, and controlling. John Wiley & Sons.
• Marr, B. (2015). Big Data Case Study Collection: 7 Amazing Companies That Really Get Big Data. John Wiley y Sons: EE.UU.
• Sherman, R. (2014). Business intelligence guidebook: From data integration to analytics. Elsevier: Ámsterdam.
• Valera, J. (2020). Inteligencia de Negocios y Gestión Estratégica: Desafío Empresarial: Visión Gerencial para Innovar. Editorial Académica Española.
• Vercellis, C. (2009). Business intelligence: data mining and optimization for decision making. Wiley: New York.

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	5% - 10%
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos	10% - 30%
Test de evaluación	5% - 10%
Examen final	60% - 60%

Juan Manuel Martín Álvarez

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.