• Descripción

La inteligencia de negocio y el análisis de datos, bajo diferentes nombres (Business Intelligence, Business Analytics, Data Science, Big Data) se ha convertido en una de las principales prioridades de las organizaciones.

La aplicación de estas metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades tienen en común una misma necesidad: tomar decisiones que repercutan de forma positiva en el negocio. Sin embargo, es importante remarcar que en el contexto de una organización la inteligencia de negocio toma diferentes formas y persigue diferentes objetivos en función del área de negocio.

Esta asignatura presenta la visualización de datos, como mecanismo fundamental para la toma de decisiones mediante una de las herramientas principales del mercado. La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos. Al utilizar elementos visuales como cuadros, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos proporcionan una manera accesible de ver y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.

En el contexto actual, las herramientas y tecnologías de visualización de datos son esenciales para analizar grandes cantidades de información y tomar decisiones basadas en los datos.

• La asignatura en el conjunto del plan de estudios

El Máster en Inteligencia de negocio y Big Data Analytics (MIBA) y los programas especializados de la UOC en este ámbito, ofrecen desde hace más de diez años una formación práctica y  profesionalizadora basada en casos de negocio y en el uso de herramientas de mercado, impartida por profesionales de BI y Big Data Analytics del mundo de la empresa y profesores especialistas en ciencias empresariales, matemáticas e ingeniería informática.

Esta asignatura forma parte de la especialización Competencias de Análisis, y puede cursarse de forma independiente. Esta especialización forma parte de los conocimientos previos de entrada para el Máster en Inteligencia de negocio y Big Data Analytics y se recomienda su realización en caso de no tener estas competencias.

La especialidad de competencias de análisis está dirigida a proporcionar a cualquier profesional las compentencias fundamentales de analisis de datos (lo que se conoce como data literacy).

Esta asignatura, al igual que el resto de asignaturas de la misma especialidad, presenta una visión transversal, dotando a los estudiantes de las competencias fundamentales en el contexto actual en el que el dato y los algoritmos son activos críticos en cualquier organización.

• Campos profesionales en el que se proyecta

El objetivo del Máster de Inteligencia de negocio y Big Data Analytics (MIBA) y los programas especializados de la UOC en este ámbito ha sido tradicionalmente la formación de profesionales todo-terreno con una formación en análisis y solución de problemas de negocio, estadística avanzada y minería de datos y diseño, y construcción de sistemas de información de Business Intelligence, que podían trabajar en diferentes departamentos de la empresa o en un centro de competencias transversal.

Así pues, dicho máster está dirigido a dos perfiles profesionales diferenciados:

• Por un lado, un perfil funcional y empresarial interesado en adquirir o completar su formación en métodos, técnicas y herramientas de análisis y minería de datos y en la utilización de tecnologías de inteligencia de negocio, a nivel de usuario avanzado.
• Y por otro, un perfil técnico interesado en adquirir o completar su formación en el diseño, construcción, explotación y uso de los sistemas y tecnologías de la información de la inteligencia de negocio y el análisis de datos.

A medida que esta especialidad ha crecido y las empresas reconocen la necesidad de esta clase de perfiles, también lo han hecho las diferentes salidas profesionales:

• Analistas de datos en departamentos de control de gestión u otros departamentos de la empresa, especialmente en el área de producción y operaciones.
• Responsables, jefes de proyecto o analistas de sistemas de información de BI en departamentos de informática o técnicos y analistas de empresas que han adquirido o están a punto de hacerlo esta clase de sistemas.
• Científicos de datos en departamentos especializados de análisis y estadística o en empresas externas que proporcionan esta clase de servicio a sus clientes.
• Consultores e implantadores de sistemas de inteligencia de negocio y Big Data en empresas de servicios.
• Emprendedores, que desean crear negocios basados en la creación o la implantación de sistemas especializados de inteligencia de negocio o de alguno de sus componentes, así como productos y/o servicios basados en datos.

En el caso particular de esta especialidad, estos conocimientos son transversales y necesarios para todos los perfiles.

• Conocimientos previos

No existe motivo aparente para que el estudiante tenga dificultades en seguir las asignaturas de la especialidad de competencias de análisis.

A lo largo de esta asignatura se introducirán los conceptos básicos. Si el estudiante lo necesita, el consultor proporcionará más referencias respecto los conceptos introducidos.

Además, como la metodología se basa en estudios de casos y la investigación autónoma de información, es aconsejable que el estudiante esté familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, el análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones así como de poseer ciertas habilidades de comunicación escrita.

Por último, es importante poner de manifiesto que para aprovechar al máximo este curso se requiere que el estudiante tenga la capacidad de leer y comprender el inglés puesto que algunos materiales de referencia, así como de otros recursos, están principalmente en dicho idioma.

• Objetivos y competencias

Los objetivos que se pretende que el estudiante alcance mediante esta asignatura son los siguientes:

• Adquirir conceptos fundamentales para presentar información y datos a usuarios de negocio.
• Adquirir y estar en condiciones de implantar una mentalidad crítica y analítica dentro de la empresa mediante los métodos y las técnicas de análisis de datos, la formulación de preguntas e hipótesis y la obtención de conclusiones útiles para el negocio.
• Conocer los principios de visualización relevantes que afectan la toma de decisiones de los empleados y directivos.
• Saber construir cuadros de mando para la toma de decisiones de los empleados y directivos y técnicas y herramientas de visualización de datos.

• Contenidos

La asignatura consta de los siguientes módulos:

• El módulo 1, Principios de Visualización, se centra en la discusión de los aspectos fundamentales de la visualización de datos.
• El módulo 2, Preparación de datos, pone foco en un paso previo a la presentación que es la preparación del dato. Se ejemplifica mediante Tableau Prep Builder. 
• El módulo 3, Diseño de Cuadros de Mando, presenta el concepto de cuadro de mando y sus elementos, y pone el foco en la creación de cuadros de mando mediante Tableau Desktop.
• El módulo 4, Diseño de Historias de Datos, presenta el concepto de historia de datos y sus elementos, y pone el foco en la creación de historias de datos mediante Tableau Desktop.

Los casos y ejemplos están simplificados de forma que no se requiera conocimiento técnico previo y se responda al objetivo de mostrar usos de métodos y herramientas en los que se pueda profundizar posteriormente. 

Otros materiales adicionales estarán disponibles en el aula a medida que vayan siendo necesarios en el desarrollo del curso.

• Consulta de los recursos de aprendizaje de la UOC para la asignatura

• Información adicional sobre los recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo

El material docente de esta asignatura, Principios de Visualización, se compone de diferentes elementos:

• Materiales propios de la UOC para cada uno de los módulos.
• Notas técnicas para las herramientas usadas.

Estos materiales se complementan con la bibliografía asociada a la asignatura y las lecturas y ejemplos que se proponen a lo largo del semestre.

• Informaciones sobre la evaluación en la UOC

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal de cada estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; el intento fraudulento de obtener un resultado académico mejor; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o la utilización de material o dispositivos no autorizados durante la evaluación, entre otras, son conductas irregulares que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Por un lado, si se detecta alguna de estas conductas irregulares, puede comportar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables que se definan en el plan docente - incluidas las pruebas finales - o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales o dispositivos no autorizados durante las pruebas, como redes sociales o buscadores de información en internet, porque se han copiado fragmentos de texto de una fuente externa (internet, apuntes, libros, artículos, trabajos o pruebas del resto de estudiantes, etc.) sin la correspondiente citación, o porque se ha practicado cualquier otra conducta irregular.

Por el otro, y de acuerdo con las normativas académicas, las conductas irregulares en la evaluación, además de comportar el suspenso de la asignatura, pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda.

La UOC se reserva la potestad de solicitar al estudiante que se identifique o que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación por los medios que establezca la universidad (síncronos o asíncronos). A estos efectos, la UOC puede exigir al estudiante el uso de un micrófono, una cámara u otras herramientas durante la evaluación y que este se asegure de que funcionan correctamente.

La verificación de los conocimientos para garantizar la autoría de la prueba no implicará en ningún caso una segunda evaluación.

• Consulta del modelo de evaluación