Denominación de la asignatura |
Inteligencia de Negocio Aplicada al Comercio Electrónico |
Postgrado al que pertenece |
Marketing Digital y Comercio Electrónico |
Créditos ECTS |
6 |
Cuatrimestre en el que se imparte |
Segundo cuatrimestre |
Carácter de la asignatura | Obligatoria |
Definimos inteligencia de negocio (IN en español y BI por sus siglas en inglés-business intelligence) a la gestión de la información con el objetivo de realizar una toma de decisiones óptima. El gran volumen de datos que disponen las empresas y organizaciones hoy día, gracias a la Web y la información digital, puede ser un aliado de cara a ofrecer valor añadido, mejorar su posición estratégica si se saben explotar de manera correcta.
Las tendencias Big Data y la necesidad de uso, interpretación y explotación de los datos masivos hacen de los profesionales expertos en IN un perfil cada vez más demandado y necesario para empresas que quieran desarrollar sus estrategias de negocio en canales digitales como e-business o comercio electrónico
Competencias básicas
Competencias generales
Competencias específicas
Competencias transversales
Tema 1. Introducción a la Inteligencia de Negocio
1.1. Definiciones y conceptos relacionados con IN
1.2. Evolución de la Inteligencia de Negocio y contextualización
1.3. Aspectos legales y éticos aplicables a la IN
1.4. Oportunidades e impacto de la IN en las organizaciones
Tema 2. Estrategias aplicadas a la Inteligencia de Negocio
2.1. Diseño de sistemas de IN
2.2. Indicadores de datos, establecimientos de KPI adecuados y modelos de decisión
2.3. Inferencia estadística y predicción (modelos, regresión, proyección, análisis de riesgos y simulación)
2.4. Calidad de los datos y toma de decisiones
2.5. Integración de IN con sistemas CRM y ERP
2.6. Casos de estudio
Tema 3. Data mining y data management
3.1. Data Warehouse y arquitectura de datos
3.2. Datos abiertos y obtención de datos en fuentes
3.3. Procesos de trabajo con datos ETL (filtrado, extracción, transformación, carga y almacenamiento)
3.4. Minería de datos y explotación mediante aplicaciones
Tema 4. Herramientas, técnicas y software de IN
4.1. Evolución de las herramientas de IN
4.2. Softwares comerciales y open source
4.3. Software de IN para la gestión de datos
4.4. Cómo decidir la mejor herramienta para cada situación
4.5. Casos de estudio y análisis de diferentes software del mercado
4.6. Prácticas con software reales
Tema 5. Visualización de datos
5.1. Diferentes formas de representación de la información
5.2. Flujos, infografías y representaciones dinámicas
5.3. Cuadro de mando integral
5.4. Implantación de cuadro de mando integral
Tema 6. Gestión de clientes en IN
6.1. La necesidad de los CRM
6.2. Lealtad y fidelidad
6.3. CRM en el sector financiero
6.4. Modelo de persuasión, cómo aplicar IN en CRM
Tema 7. Implantación de CRM en un negocio de comercio electrónico
7.1. Elección del CRM ideal
7.2. Estrategias de implantación de CRM
7.3. Definición de KPI y orientación de negocio
7.4. Funnel de ventas y medición del ROI
Tema 8. Big data en el comercio electrónico
8.1. Bases de datos no relacionales
8.2. Datos masivos, interpretación y explotación
8.3. Sistemas de recopilación de datos
8.4. Vigilancia tecnológica e Inteligencia de Negocio
8.5. Ejemplos y casos de estudio
Tema 9. IN en el comercio electrónico
9.1. Análisis cuantitativo y cualitativo de datos dentro y fuera de un sitio web
9.2. Interacción y navegación de usuarios
9.3. Funnel de conversión y procesos
9.4. Herramientas de interpretación y explotación de datos en sitios web
9.5. Ejemplos y casos de estudio
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:
En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.
Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:
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 básica
Tema 1
Mayer-Schönberger, V. & Cukier, K. (2013). Big data: la revolución de los datos masivos. Madrid: Turner Publicaciones S.L. ISBN: 978-84-15-832-10-2. Páginas: 11-33.
Disponible bajo licencia CEDRO en el Aula Virtual.
Riesco González, M. (2006). El negocio es el conocimiento (pp. 73-85). Madrid: Ediciones Díaz de Santos. ISBN: 8479787481-9788479787489. Páginas: 73-85.
Disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.
Tema 2
Porta, V., Sieber, S., & Valor, J. (2006). Los sistemas de información en la empresa actual: aspectos estratégicos y alternativas tácticas. España: McGraw-Hill. ISBN: 9788448140069-8448140060. Páginas: 31-56.
El manual está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR
Tema 3
La página web Introdución al Data Warehouse, de Carlos Fernández, que encontrarás en Webgrafía, dentro de la sección «+Información» que se encuentra en la parte final de estos apuntes o a través de la siguiente dirección web: http://www.dataprix.com/introducciion-manual-dwh
Bello, J.L. (2007). Conozca el nuevo marketing: el valor de la información. Madrid: Wolters Kluwer. ISBN: 978-84-935902-1-5. Páginas: 163-183. Disponible bajo licencia CEDRO en el Aula Virtual.
Tema 4
«Las mejores soluciones Open Source Business Intelligence» Disponible www.smile-iberia.com. Páginas: 1-75.
Tema 5
Martínez Pedrós, D., & Milla Gutiérrez, A. (2005). La elaboración del plan estratégico y su implantación a través del cuadro de mando integral. Madrid: Ediciones Díaz de Santos. ISBN: 8479787120-9788479787127. Páginas: 191-204 y 345-360.
Disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR
Tema 6
Sundardas Mirchandani, A. (2005). Marketing financiero: nuevas estrategias para el siglo XXI. Madrid: McGraw-Hill España. ISBN: 844814533X-9788448145330. Páginas 103-114.
Disponible bajo licencia CEDRO en la Biblioteca Virtual de UNIR.
Barquero Cabrero, J.D. (2007). Marketing de clientes. ¿Quién se ha llevado a mi cliente? (2ªed.). Madrid: McGraw-Hill España. ISBN: 9788448156145-8448156145. Páginas 265-279.
Disponible bajo licencia CEDRO en la Biblioteca Virtual de UNIR.
Tema 7
Seoane, E. (2005). La Nueva Era Del Comercio/The New Era of Commerce: El Comercio Electrónico. Vigo: Ideas Propias. ISBN: 978-84-934547-2-2. Páginas 129-144.
Disponible bajo licencia CEDRO en la Biblioteca Virtual de UNIR
Tema 8
Manoj, V. (2014). Comparative Study OF NoSQL Document, Column Store Databases and Evaluation of Cassandra. Revista International Journal of Database Management (Vol.6), 4. ISSN: 0975-5985. Página 11
Disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR
Trujillo, J.C. (2013). Diseño y explotación de almacenes de datos: conceptos básicos de modelado multidimensional. Alicante: Editorial ECU. ISBN: 848454902X-9788484549024. Páginas 51-68.
Disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR
Curto Díaz, J. & Conesa Caralt, J. (2010). Introducción al Business Intelligence. Barcelona: Editorial UOC. ISBN: 9788497888868-8497888863. Páginas 31-45.
Disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR
Ciruela, S. (2007). Inteligencia colectiva. Revista Ciencia Cognitiva. Revista Electrónica de Divulgación (Vol.1). ISSN: 1988-78884. Página 7.
Disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR
Bibliografía complementaria
B. Rauch-Hindin, W. (1989). Aplicaciones de la inteligencia artificial en la actividad empresarial, la ciencia y la cultura. Madrid: Díaz de Santos.
Braidot, N. (2012). Neuromarketing en acción: Por qué tus clientes te engañan con otros si dicen que gustan de ti? México: Book Granika.
Díaz, J. C. (2012). Introducción al Business Intelligence. UOC.
Gonzalez Sabin, R. (2005). Nuevas tecnologías aplicadas a la gestión de recursos humanos. Ideas propias.
Gutiérrez-Rubí, A., & Freire, J. (2013). Manifiesto Crowd: La empresa y la inteligencia de las multitudes. Laboratorio de Tendencias.
John, G., & Barbara, A. (2012). Trabaja conmigo. Marte y venus: inteligencia de género. Océano.
Mendez del Rio, L. (2007). Mas allá del Business Intelligence: 16 experiencias de éxito. Gestiones 2000.
Pérez, C. (2014). Técnicas de minería de datos e inteligencia de negocios. Garceta grupo editorial.
Trejo Medina, D. (2013). INTELIGENCIA COLECTIVA: Convergencia de la administración del conocimiento e inteligencia competitiva, una forma para la mejora del desempeño operativo para la banca múltiple mexicana. México: DanTM.
Valhondo, D. (2003). Gestión del conocimiento: del mito a la realidad. Madrid: Diaz de Santos.
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 y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).
La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). 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 es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.
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:
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.
Ten en cuenta estos consejos…
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