Última revisión realizada: 25/11/2022

Denominación de la asignatura: Gobierno del Dato y Toma de Decisiones
Postgrado al que pertenece: Máster universitario en Análisis y Visualización de Datos Masivos / Visual Analytics & Big Data
Créditos ECTS: 6
Cuatrimestre en el que se imparte: Segundo cuatrimestre
Carácter de la asignatura: Obligatoria

Presentación

Hoy en día el dato se ha convertido en un activo de gran valor y es un aliado en la toma de decisiones empresariales. El gobierno del dato surge como una necesidad para gestionar la disponibilidad, integridad, usabilidad y seguridad de los datos. Crear y liderar una organización que emplee un enfoque data-driven, es decir, empresa impulsada por los datos, implica una transformación cultural. Es necesario que las empresas creen estrategias para que el dato se almacene, se utilice y se destruya de la mejor manera posible.

En esta asignatura los alumnos aprenderán sobre almacenamiento, tratamiento y protección de datos, además de cómo utilizarlos para beneficio empresarial y mejorar las interacciones con el cliente a través del marketing. Se tratarán temas como el direccionamiento estratégico, el almacenamiento a través de data warehouse, data lake y datos maestros, que permitirán extraer conocimiento relevante para crear estrategias de marketing. El marketing tiene un papel decisivo en las empresas como fuente de ventajas competitivas; la relación de intercambio y la satisfacción de los deseos y necesidades de los consumidores es clave para diseñar estrategias adecuadas con foco en el cliente. Además, no se dejarán de lado los retos que tienen las empresas para poder resguardar la privacidad, manteniendo el equilibrio entre los requerimientos del negocio y los derechos de los ciudadanos. En este último aspecto el alumno aprenderá cómo evaluar los riesgos e identificar controles de protección de datos que mitiguen estos riesgos.

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.
  • CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias generales

  • CG3:Evaluar los recursos necesarios, planificar y organizar las actividades, sin olvidar la revisión del propio progreso y desempeño en el análisis de datos y visualización de la información.

Competencias específicas

  • CE2: Identificar los aspectos legales de aplicación relativos a la captura, almacenamiento y uso de datos de usuario.
  • CE17: Conocer la función del marketing en las organizaciones y su influencia en la estrategia empresarial.
  • CE18:Ser capaz de diseñar un sistema de apoyo a las decisiones basado en análisis y visualización de datos y centrado en en contexto empresarial.
  • CE19:Ser capaz de aplicar técnicas de almacenamiento noSQL, análisis y/o visualización de datos en una situación real de empresa.

Competencias transversales

  • CT1: Organizar y planificar las tareas aprovechando los recursos, el tiempo y las competencias de manera óptima.
  • CT2: Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
  • CT3: Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.
  • CT4: Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Tema 1. Dirección estratégica y gobierno de datos

  • Introducción y objetivos
  • ¿Qué es la dirección estratégica (DE)?
  • El proceso de dirección estratégica
  • Análisis estratégico
  • Cuadro de mando integral (CMI)
  • Toma de decisiones
  • Gobierno de datos
  • Referencias bibliográficas

Tema 2. Business intelligence y datos maestros

  • Introducción y objetivos
  • Datos, información y conocimiento
  • Datos maestros
  • Inteligencia de negocios
  • Business intelligence vs. business analytics
  • Referencias bibliográficas

Tema 3. Data warehouse y data lake

  • Introducción y objetivos
  • Procesos ETL
  • Almacén de datos (data warehouse o DW)
  • Lago de datos (data lake)
  • Referencias bibliográficas

Tema 4. Metodologías y tendencias

  • Introducción y objetivos
  • Metodología Kimball
  • Metodologías PMI
  • Metodología Inmon
  • Data-driven decision modelling
  • Metodología DevOps
  • Nuevos roles
  • Tendencias
  • Referencias bibliográficas

Tema 5. Introducción al marketing

  • Introducción y objetivos
  • Fundamentos y concepto del marketing
  • Concepto de sistema de información
  • Captura de datos. Sistema de datos internos
  • La investigación del marketing.
  • Las necesidades del cliente

Tema 6. Métricas y métodos de análisis

  • Introducción y objetivos
  • Principios y fundamentos
  • Métricas básicas
  • Tipos de analíticas web
  • Herramientas de medición
  • Referencias bibliográficas

Tema 7. Marketing relacional y CRM

  • Introducción y objetivos
  • Introducción al marketing relacional
  • Características y beneficios del marketing relacional
  • CRM: definición y características
  • Factores clave y bases para un buen CRM
  • Visualizaciones avanzadas

Tema 8. Introducción a la protección de datos

  • Introducción y objetivos
  • Conceptos
  • Principios generales de protección de datos en Europa
  • Licitud de tratamiento. El consentimiento informado
  • Derecho de información
  • El derecho de interesado
  • Obligaciones generales del responsable de tratamiento y encargado
  • Otros marcos internacionales
  • Protección de datos en EE. UU. y otros países
  • Transferencias internacionales de datos
  • Seguridad de la información y protección de datos
  • Referencias bibliográficas

Tema 9. Big data y protección de datos personales

  • Introducción y objetivos
  • ¿Amenaza el big data a la privacidad?
  • Cómo cumplir con la protección de datos en el big data
  • Privacidad por diseño
  • Evaluaciones de impacto (PIA/EIPD)
  • Referencias bibliográficas

Tema 10. La disociación de datos personales y técnicas de anonimización

  • Introducción y objetivos
  • Definiciones
  • La disociación y anonimización de datos
  • Técnicas de anonimización
  • K-anonimato y sus variantes
  • Herramientas de software
  • Riesgos asociados a las técnicas de anonimización
  • Principios a la hora de construir un data warehouse
  • 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:

  • Trabajos: Actividades de cierta complejidad que conllevan por ejemplo una búsqueda de información, análisis y crítica de lecturas, resolución de problemas, etc.
  • Casos prácticos: El objetivo pedagógico es que el estudiante detecte situaciones relevantes, analice la información complementaria, tome decisiones en relación con el escenario que se plantea y proponga soluciones o indique cómo mejorar la situación de partida.
  • Laboratorios virtuales: Son sesiones presenciales virtuales que se llevan a cabo con herramientas de videoconferencia cuyo objetivo es que los alumnos utilicen algún tipo de herramienta informática para realizar uno o varios supuestos prácticos.
  • Test de evaluación: Al final de cada tema, los estudiantes pueden realizar este tipo de test, que permite al profesor valorar el interés del estudiante en la asignatura.
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
Casos prácticos y laboratorios virtuales 15 horas 13,3 %
Trabajos y test de evaluación 14 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 7

Kotler, P., y Armstrong, G. (2012). Marketing. Pearson. Disponible en el aula virtual.

Bibliografía complementaria

  • Almuzara, C. (coord.). (2007). Estudio práctico sobre la protección de datos de carácter personal. Editorial Lex Nova.
  • Curto, J. (2012). Introducción al business intelligence. Editorial UOC.
  • ICO. (2012). Anonymisation: managing data protection risk code of practice [Archivo PDF]. https://ico.org.uk/media/for-organisations/documents/1061/anonymisation-code.pdf
  • Mafra, E. (18 de junio de 2017). Los 81 tipos de marketing principales, explicados con ejemplos visuales. RockContent. https://marketingdecontenidos.com/tipos-de-marketing/
  • Martínez, D., y Milla, A. (2012). La elaboración del plan estratégico y su implantación a través del Cuadro de Mando Integral. Ediciones Díaz de Santos.
  • McAfee, A., y Brynjolfsson, E. (2012). Big data: the management revolution. Harvard Business Review, 90(10), 61-67.
  • Ong, T. C., Kahn, M. G., Kwan, B. M., Yamashita, T., Brandt, E., Hosokawa, P., Uhrich, C, y Schilling, L. M. (2017). Dynamic-ETL: a hybrid approach for health data extraction, transformation and loading. BMC Medical Informatics and Decision Making, 134.
  • Sellers, R., y Casado, A. B. (2013). Introducción al marketing. ECU.
  • Teixeira, A., Oliveira, T., y Varajão, J. (2019). Evaluation of Business Intelligence Projects Success – a Case Study. Business Systems Research, 10(1), 1-12.
  • Wexler, S., Shaffer, J., y Cotgreave, A. (2017). The Big Book of Dashboards: Visualizing Your Data Using Real-World Business Scenarios. 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, laboratorios/talleres y casos 20% - 30%
Test de evaluación 0% - 10%
Examen final 60% - 60%

Xiomara Patricia Blanco Valencia

Formación: Doctora en Informática y Automática en la Universidad de Salamanca, en esta universidad también realizó los estudios de máster en Sistemas Inteligentes.

Experiencia: Después de finalizar Ingeniería empieza a trabajar como investigadora en el sector salud, uno de los proyectos más interesantes fue un sistema experto para la UCI pediátrica de un hospital Colombiano. Después realiza estudios de máster y doctorado en Inteligencia Artificial en Salamanca. Trabajó para Cytognos S.L., empresa de biotecnología que aporta soluciones en citometría de flujo clínica y actualmente trabaja como docente en UNIR.

Líneas de investigación: Actualmente es Associate Researchers en el grupo de investigación Smart Data Analysis Systems Group SDAS, ha trabajado en razonamiento basado en casos CBR, algoritmos de reducción de dimensiones y algoritmos de clasificación - machine learning. 11 publicaciones en congresos y 4 publicaciones en revistas.

Rafael Martínez Ranera

Formación: Licenciado en CC. Físicas, especialidad cálculo automático, por la Universidad Complutense de Madrid (título con reconocimiento de grado de máster en MECES), dispone de diversos postgrados, entre ellos, Máster de Auditoría informática por la Universidad Politécnica de Madrid y Máster en Business Administration (MBA internacional) por la escuela de negocios IEN de la Universidad Politécnica de Madrid.

Experiencia: Licenciado en Ciencias Económicas y Empresariales. Empresa. (Universidad Complutense). Estudios de Lic. en CC. Físicas con más de 20 años de desarrollo profesional en el ámbito de las TIC, donde ha desempeñado funciones como consultor, director de proyectos, director de sistemas de información, director de operaciones y director de desarrollo de negocio. Especializado en seguridad de la información y en protección de datos personales, es Gold Member de ISACA, y certificado CISA, CISM, ISO 27001 Lead Auditor. Es profesor en el Máster Visual Anallytics y Big Data desde 2014.

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 online: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!