Competencias

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:

• 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 el contexto empresarial.
  

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.
  

Contenidos

Tema 1. La dirección estratégica
El proceso de la dirección estratégica
Análisis estratégico
Cuadro de Mando Integral
Toma de decisiones
Referencias bibliográficas

Tema 2. Introducción al business intelligence
Datos, información y conocimiento
Inteligencia de negocios
Business intelligence vs business analytics
Referencias bibliográficas

Tema 3. Data warehouse o almacén de datos
Almacén de datos (data warehouse)
Procesos ETL
OLAP
Referencias bibliográficas

Tema 4. Herramientas de visualización
Informe y sus componentes
Tipos de herramientas
Usuarios
Dashboard
El cuadrante mágico de Gartner
Referencias bibliográficas

Tema 5. Metodologías y tendencias
Metodología Kimball
Metodologías PMI
Arquitectura Inmon
Data-driven decision
Tendencias
Referencias bibliográficas

Metodología

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. Situarán al alumno ante situaciones reales de empresas que tendrán que analizar y tras ello tomar decisiones, evaluar consecuencias y alternativas. Permitirán adquirir hábitos intelectuales para abordar situaciones imprevisibles o programar planes de actuación adaptados a una realidad cambiante en la que no hay fórmulas matemáticas. .
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.

En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.

Descarga el pdf de la 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

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

Bibliografía

Bibliografía básica.

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

Bibliografía complementaria.

Chandler, A. D. (1969). Strategy and structure: chapters in the history of the industrial enterprise (Vol. 120). MIT press.

Díaz, J. C. (2012). Introducción al business intelligence. Barcelona: UOC.

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.

Eckerson, W. y White. C., (2003). Evaluating ETL and Data Integration Platforms. USA: TDWI Report Series.

Cano, J.L. (2007). Business Intelligence. Competir con Información (p. 392). Madrid: ESADE Business School.

Casey, T., Krishnamurthy, K. y Abezgauz, B. (agosto, 2013). Who Should Own Big Data? En Strategy+Business [en línea]. Recuperado de: https://www.strategy-business.com/article/00211?gko=44b8e

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.

Medina-La Plata, E. (2012). Primera parte: Business Intelligence como propuesta de valor en las organizaciones. En Business intelligence: Una guía práctica (Spanish Edition, 2º ed). Lima. Recuperado de:
https://nurioueet.firebaseapp.com/aa032/business-intelligence-una-gua-prctica-spanish-edition-by-edison-medina-la-plata-b00vtpfbok.pdf

Mendez, A., Mártire, A., Britos, P. y Garcia-Martínez, R. (2003). Fundamentos de data warehouse. Reportes técnicos en ingeniería del software, 5(1), 19-26.
Recuperado de: http://www.itba.edu.ar/capis/rtis

Simon, A. (2014). Enterprise business intelligence and data warehousing: Program management essentials. Estados Unidos: Morgan Kaufmann Publishers Inc.

Tableau Software (2012). Las cinco mejores prácticas para crear cuadros de mandos eficientes. Recuperado de: http://www.itecsaint.com/pdf/dashboards.pdf

Evaluación y calificación

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

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL 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. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:

Profesorado

Carolina Diana Caldas

Formación: MBA Executive por la Escuela Europea de Negocios; experta en Gestión y dirección de proyectos - PMI por la Universidad Pontificia de Salamanca; Máster en Ingeniería del Conocimiento por la Universidad Politécnica de Madrid, e ingeniera de sistemas por la Universidad Nacional de Colombia.
Experiencia: Profesional con más de nueve años de experiencia en empresas de diferentes sectores, desarrollando actividades técnicas y de gestión en proyectos multinacionales. Especializada en business intelligence con certificaciones técnicas.

Óscar García Perales

Director de Operaciones e Investigador senior en ICE e Ingeniero Informático por la UPV. Óscar tiene más de quince años de experiencia en proyectos l+D+i europeos. Este año ha terminado el Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data impartido en la UOC (60ECTS).

Formación: Ingeniero informático por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV, 1995-2002), donde realizó la Intensificación de Ingeniería de los Computadores. En el semestre anterior terminó los estudios del Máster propio en Inteligencia de Negocio y Big Data impartido por la UOC y se especializó en Sistemas de Información (60ECTS, 2016-2018).
Experiencia: Como docente, fue ponente inaugural del curso de verano "Big data: fundamentos tecnológicos y aplicaciones prácticas" impartido por la UA. Como profesional, ha participado en varios proyectos EU en los que se han tratado temas relacionados con big data: CREMA (aplicaciones en cloud-computing para las fábricas del futuro), RED-Alert (CEP para la detección tempra na de contenidos terroristas) y vf-OS (plataforma para el desarrollo de apps para la industria).
Líneas de investigación: lnformation Catalyst (ICE) es una pyme inglesa y española fuerte en la participación de proyectos l+D+i europeos. Además de los mencionados anteriormente, ICE participa en los proyectos CrowdHEALTH (infraestructura para la integración de los datos de salud de pacientes hospitalarios), DIGICOR (infrastructura para la ejecución de proyectos colaborativos en la cadena de suministros) . En la actualidad, ICE coordina vf-OS, liderando las tareas de big data en los proyectos mencionados.

Orientaciones para el estudio

Obviamente, al tratarse de formación on-line 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 de Lo que necesitas saber antes de empezar. 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 personal con tu profesor-tutor.
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, constituyen el contenido del tema y el material básico de estudio. Lee siempre el primer apartado, Presentación, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Experiencias, Lecturas, Más recursos).
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Casos prácticos 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 profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.

Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.