Fundamentos de inteligencia de negocio Código:  B0.475    Créditos:  6
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Este es el plan docente de la asignatura para el primer semestre del curso 2024-2025. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios.

Sea cual sea el tamaño de una organización, todas ellas tienen en común una misma necesidad: tomar decisiones que repercutan de forma positiva en el negocio. Para tomar decisiones eficientes, ya no es suficiente con el uso de la intuición o la experiencia sino que es necesario apoyarse de información precisa respecto el rendimiento de un área o proceso particular.

Los sistemas de inteligencia de negocio, o Business Intelligence (BI), aparecen como respuesta a esta necesidad y capacitan a una organización a optimizar sus decisiones a través de la captura, el almacenamiento y el análisis de los datos que generan. Cabe comentar que hablar de BI no es sólo hablar de tecnología sino que nos referimos a un conjunto de metodologías, aplicaciones, prácticas y capacidades.

Esta asignatura ofrece un resumen de las principales actividades que conforman la construcción e implantación de un sistema de inteligencia de negocio. Es una asignatura teórica y práctica de introducción a todos los programas de BI y Big Data. Sus contenidos los iréis completando y desarrollando en otras asignaturas de los programas que hayáis escogido.

Por lo tanto, la asignatura no pretende dar una explicación completa y pormenorizada de cada una de dichas actividades, sino dar una visión general de qué es un sistema BI, qué elementos o componentes o capas lo forman y cómo crear estos elementos. Es, en definitiva, una introducción y primera inmersion a lo que es un sistema de inteligencia de negocio a través de casos prácticos reales y utilizando herramientas presentes en el mercado.

Esta asignatura introducirá también los conocimientos tecnológicos necesarios para que todos los estudiantes puedan asumir la planificación de sistemas de BI. En nuestros programas de Inteligencia de Negocio confluyen estudiantes de diferentes procedencias (tecnología, matemáticas, administración de empresas...). La asignatura está diseñada para que todos ellos la puedan completar, con un esfuerzo de nivelación en algunos casos, para lo cual reciben materiales de estudio, tutoriales y material de prácticas, además de la atención personalizada del profesor.

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Este contenido/asignatura está relacionada con los programas de Inteligencia de negocio y Big data:

  • Máster en Business Intelligence y Big Data
  • Posgrado en Inteligencia de Negocio y Análisis de Datos

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El curso proporciona una comprensión básica de un sistema de inteligencia de negocio. Por lo tanto, tiene dos principales objetivos: (1) introducir las principales tecnologías que componen un proyecto de inteligencia de negocio, y (2) capacitar en las principales fases de implementación de un proyecto de inteligencia de negocio.

El curso proporciona también una sólida formación inicial si el estudiante escoge una carrera de gestión o posiciones de mando intermedio o superiores en el área analítica/departamento TI de una empresa.

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Los estudiantes han recibido al formalizar su matrícula una encuesta que nos permite conocer su nivel de preparación previa, así como unos materiales básicos de nivelación, que se recomienda estudiar para ponerse al día en materias de tecnología o estadística que puedan conocer menos.

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No existe, en principio, una barrera de formación que pueda dificultar que estudiantes sin una formación previa de carácter técnico accedan a los cursos de tecnología o que estudiantes sin una formación empresarial puedan acceder a los cursos de gestión.

A lo largo de esta asignatura se hará referencia a los conceptos básicos del Business Intelligence, a las tecnologías que componen la inteligencia de negocio y los procesos de implantación y desarrollo de este tipo de proyectos. 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, el estudiante debe estar familiarizado con la búsqueda de fuentes de información, análisis de la información cuantitativa y cualitativa, la capacidad de sintetizar y obtener conclusiones y habilidades de comunicación escrita.

Por último, el curso requiere la capacidad de leer y comprender el idioma inglés en un nivel básico, puesto que algunos materiales de referencia, así como de otros recursos, están principalmente en inglés.

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Esta asignatura pretende ser una primera toma de contacto entre el estudiante y los sistemas de inteligencia de negocios. Al final el estudiante habrá adquirido las siguientes competencias:

  • Conocer el proceso natural de desarrollo de soluciones de inteligencia de negocio.
  • Conocer las distintas etapas o capas de tecnología que implica un sistema de inteligencia de negocio y saber qué implica cada una de ellas.
  • Adquirir las bases para desarrollar elementos de análisis y extracción de datos.
  • Conocer y trabajar de forma práctica algunas soluciones de mercado (propietarias o de código abierto) que permiten cubrir las etapas de un sistema de inteligencia de negocio. En concreto se va a trabajar la herramienta Power BI de Microsoft.

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El curso está compuesto por los siguientes módulos:

  • Introducción al Business Intelligence: En esta primera parte se introducirá el concepto de inteligencia de negocio, sus beneficios, estrategias y se comentaran las principales funcionalidades de los sistemas de inteligencia de negocio.
  • Diseño de un data warehouse y de procesos ETL: En esta parte se mostrará el proceso de creación de un data warehouse y se realizará un ejemplo sencillo de diseño sobre una herramienta. Este módulo también trata sobre los conceptos de extracción, transformación y carga de datos (ETL) para su incorporación a la plataforma Business Intelligence. Los procesos ETL permiten alimentar de datos e información un data warehouse. Una vez adquiridos los conceptos se efectuará un ejemplo de proceso ETL relativo al análisis de estadísticas web.
  • Modelado de datos para el BI: En este apartado el estudiante adquirirá los conocimientos relativos al modelado de datos para posteriormente explotarlos para generar conocimiento relevante para el negocio. A nivel teórico se trabajará el modelado OLAP que consiste en el análisis multidimensional de los datos disponibles en el Data Warehouse. Con los datos incorporados en el ejemplo de ETL se procederá a hacer un sencillo análisis OLAP. A nivel práctico vamos a trabajar dentro de la herramienta Power BI y con las herramientas que esta ofrece para el modelado dimensional.
  • Expresiones para el análisis de datos: En este apartado vamos a trabajar la implementación de expresiones para el cálculo de métricas derivadas del modelo de datos, que nos ayudarán, posteriormente, en la generación de informes.
  • Diseño de informes y de cuadros de mando: A partir de los datos existentes en la plataforma BI se estudiará el proceso de definición e implementación de informes básicos y se creará y publicará un informe sencillo para mostrar el modo de creación y las capacidades de las plataformas. En este módulo también se cubre el desarrollo de cuadros de mando que permite complementar los elementos de generación de valor en la inteligencia de negocio.  

Cada uno de los módulos teóricos se complementará con unos ejercicios prácticos, mayoritariamente con la herramienta de Power BI. En particular se plantean ejercicios en los siguientes temas:

  • Introducción al Business Intelligence
  • ETL en el contexto de Power BI
  • Modelado dimensional
  • Expresiones para el análisis de datos en Power BI (DAX)
  • Generación de informes y presentación

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Material Soporte
Espacio de recursos de ciencia de datos Web
Introducción a Power BI Audiovisual
Empezando con Power BI Audiovisual
Power Query I Audiovisual
Power Query II Audiovisual
Modelado dimensional Audiovisual
DAX I: Introducción, funciones de agregación y tabla de fechas Audiovisual
DAX II: Funciones de filtro II, lógicas y de tabla. Inteligencia de tiempo Audiovisual
DAX III: Inteligencia de tiempo Audiovisual
Técnicas de visualización de datos en Power BI Audiovisual
Power BI Service Audiovisual

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Los recursos proporcionados en esta asignatura para dar soporte al estudiante en su aprendizaje son los siguientes:

  • Los materiales didácticos de la asignatura están actualmente en proceso de edición. El consultor facilitará a lo largo del programa versiones actualizadas en formato pdf, que están pendientes de corrección de estilo y edición en el resto de los formatos disponibles.
  • Asismismo, se proporcionará al estudiante instrucciones para la instalación de las aplicaciones con los que se trabaja en la asignatura, que pueden ser utilizados en su propia máquina.

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Para entender el enfoque metodológico general se recomienda la lectura del apartado anterior sobre materiales y herramientas de soporte, y el siguiente respecto el modelo de evaluación.

El método de trabajo propuesto se basa principalmente en la realización de las actividades prácticas, con la ayuda de los módulos de estudio y otro material que proponga el profesor. Como la mayor parte de las actividades se realizan sobre herramientas instaladas en el ordenador del estudiante, se recomienda encarecidamente familiarizarse con la plataforma y las herramientas tan pronto como sea posible siguiendo las indicaciones y ayudas tutoriales que se proporcionan y solicitando ayuda, si se necesita, con la máxima anticipación.

Las actividades se complementan con el estudio de los módulos teóricos y con la participación en los debates y en el foro. Se recomienda seguir la actividad de debates y foros guiados. El estudiante encontrará que muchas cuestiones, dudas y soluciones son comunes y ya han sido planteadas por algún compañero y moderadas por el profesor. Para ello, se crearán hilos específicos de debate en el foro. No se recomienda la utilización de redes sociales u otros mecanismos de colaboración no supervisada.

Más concretamente, recomendamos el siguiente ciclo de estudio:

  1. Leer y estudiar cuidadosamente el enunciado de la actividad y las recomendaciones de estudio en el momento en que se publican.
  2. Instalar y probar las herramientas necesarias para la realización de la actividad tan pronto como se publican los enunciados.
  3. Comenzar la realización de la actividad tan pronto como sea posible.
  4. Utilizar los foros para plantear dudas académicas o incidencias técnicas en los primeros días de la publicación y permanecer atentos a las soluciones que ya se han planteado para un  determinado problema.
  5. Al final de cada tema se proporcionará la solución de la actividad y su forma de integrarla en el propio entorno del estudiante, para continuar las actividades sin retraso.

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En la UOC, la evaluación generalmente es virtual. Se estructura en torno a la evaluación continua, que incluye diferentes actividades o retos; la evaluación final, que se lleva a cabo mediante pruebas o exámenes, y el trabajo final de la titulación.

Las actividades o pruebas de evaluación pueden ser escritas y/o audiovisuales, con preguntas aleatorias, pruebas orales síncronas o asíncronas, etc., de acuerdo con lo que decida cada equipo docente. Los trabajos finales representan el cierre de un proceso formativo que implica la realización de un trabajo original y tutorizado que tiene como objetivo demostrar la adquisición competencial hecha a lo largo del programa.

Para verificar la identidad del estudiante y la autoría de las pruebas de evaluación, la UOC se reserva la potestad de aplicar diferentes sistemas de reconocimiento de la identidad y de detección del plagio. Con este objetivo, la UOC puede llevar a cabo grabación audiovisual o usar métodos o técnicas de supervisión durante la ejecución de cualquier actividad académica.

Asimismo, la UOC puede exigir al estudiante el uso de dispositivos electrónicos (micrófonos, cámaras u otras herramientas) o software específico durante la evaluación. Es responsabilidad del estudiante asegurar que estos dispositivos funcionan correctamente.

El proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de las actividades académicas. La web sobre integridad académica y plagio de la UOC contiene información al respecto.

La falta de autenticidad en la autoría o de originalidad de las pruebas de evaluación; la copia o el plagio; la suplantación de identidad; la aceptación o la obtención de cualquier actividad académica a cambio o no de una contraprestación; la colaboración, el encubrimiento o el favorecimiento de la copia, o el uso de material, software o dispositivos no autorizados en el plan docente o el enunciado de la actividad académica, incluida la inteligencia artificial y la traducción automática, entre otras, son conductas irregulares en la evaluación que pueden tener consecuencias académicas y disciplinarias graves.

Estas conductas irregulares pueden conllevar el suspenso (D/0) en las actividades evaluables definidas en el plan docente -incluidas las pruebas finales- o en la calificación final de la asignatura, ya sea porque se han utilizado materiales, software o dispositivos no autorizados durante las pruebas (como el uso de inteligencia artificial no permitida, 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 de otros estudiantes, etc.) sin la citación correspondiente, por la compraventa de actividades académicas, o porque se ha llevado a cabo cualquier otra conducta irregular.

Asimismo, y de acuerdo con la normativa académica, las conductas irregulares en la evaluación también pueden dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y a la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda, de conformidad con lo establecido en la normativa de convivencia de la UOC.

En el marco del proceso de evaluación, la UOC se reserva la potestad de:

  • Solicitar al estudiante que acredite su identidad según lo establecido en la normativa académica.
  • Solicitar al estudiante que acredite la autoría de su trabajo a lo largo de todo el proceso de evaluación, tanto en la evaluación continua como en la evaluación final, a través de una entrevista oral síncrona, que puede ser objeto de grabación audiovisual, o por los medios establecidos por la UOC. Estos medios tienen el objetivo de verificar los conocimientos y las competencias que garanticen la identidad del estudiante. Si no es posible garantizar que el estudiante es el autor de la prueba, esta puede ser calificada con una D, en el caso de la evaluación continua, o con un suspenso, en el caso de la evaluación final.

Inteligencia artificial en el marco de la evaluación

La UOC reconoce el valor y el potencial de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo y, a su vez, pone de manifiesto los riesgos que supone si no se utiliza de forma ética, crítica y responsable. En este sentido, en cada actividad de evaluación se informará al estudiantado sobre las herramientas y los recursos de IA que se pueden utilizar y en qué condiciones. Por su parte, el estudiantado se compromete a seguir las indicaciones de la UOC a la hora de realizar las actividades de evaluación y de citar las herramientas utilizadas y, concretamente, a identificar los textos o imágenes generados por sistemas de IA, los cuales no podrá presentar como si fueran propios.

Respecto a usar o no la IA para resolver una actividad, el enunciado de las actividades de evaluación indica las limitaciones en el uso de estas herramientas. Debe tenerse en cuenta que usarlas de manera inadecuada, como por ejemplo en actividades en las que no están permitidas o no citarlas en las actividades en las que sí lo están, puede considerarse una conducta irregular en la evaluación. En caso de duda, se recomienda que, antes entregar la actividad, se haga llegar una consulta al profesorado colaborador del aula.

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La asignatura solo puede aprobarse con el seguimiento y la superación de la evaluación continua (EC). La calificación final de la asignatura es la nota obtenida en la EC.


Ponderación de las calificaciones

Opción para superar la asignatura: EC

Nota final de asignatura: EC

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Este curso se evalúa únicamente a través de la evaluación continua porque no hay examen final presencial ni actividad de recuperación final. Las actividades se recuperan de forma individual cumpliendo con las condiciones que describen a continuación. Es obligatoria la realización de todas las actividades y la participación y seguimiento de todos los debates y foros.


La evaluación continua consta de diversas actividades que tienen como objetivo comprender todo el ciclo de construcción de un sistema de BI y sus diferentes componentes. La evaluación continua consiste en:

  • Seis actividades prácticas de evaluación continua de entrega individual obligatoria. Para superar la asignatura, cada una de las actividades debe ser superada con una nota mayor a 4.
  • Cada actividad está relacionada con uno de los temas tratados en los módulos docentes y consiste en implementar una serie de funcionalidades en las aplicaciones propuestas y/o resolver algunas cuestiones sobre el caso de estudio.
  • La nota de las actividades que se entreguen con fecha posterior al límite será como máximo del 70% de la nota correspondiente cada una de las actividades. Descontando un 10% de la nota por día de retraso, hasta llegar al mínimo del 70% citado anteriormente.
  • Cualquier actividad entregada fuera de plazo (más allá de las 23:59 de la fecha límite propuesta) se considerará una entrega de recuperación.
  • La recuperación de las actividades no entregadas dentro de su fecha podrá entregarse a lo largo del semestre con las limitaciones sobre la nota citadas en los puntos anteriores.
  • Puede optar a la recuperación cualquier estudiante que: (1) no haya presentado la actividad dentro del plazo de entrega definido o (2) tenga una nota inferior a 5. Es decir, cualquier estudiante que tenga una nota de C-, D o NP en esta actividad.
  • Sólo es posible realizar una única entrega de recuperación, como máximo, de cada una de las actividades propuestas durante el curso y se corregirá dentro de las dos últimas semanas del semestre.

Cada uno de los ejercicios tendrá una ponderación proporcional a la importancia y dedicación requerida. La lista de actividades propuestas para este curso y su ponderación sobre la nota se lista a continuación:

  • PEC 1 (10 puntos): Introducción al Business Intelligence
  • PEC 2 (10 puntos): ETL en el contexto de Power BI (Power Query I)
  • PEC 3 (20 puntos): ETL en el contexto de Power BI (Power Query II)
  • PEC 4 (10 puntos): Modelado dimensional
  • PEC 5 (30 puntos): Expresiones para el análisis de datos en Power BI (DAX)
  • PEC 6 (20 puntos): Generación de informes y presentación

NOTA: La nota de las actividades que se entreguen con fecha posterior al límite será como máximo del 70% de la nota correspondiente cada una de las actividades. Descontando un 10% de la nota por día de retraso, hasta llegar al mínimo del 70% citado anteriormente.


NOTA: Los profesores se guardan el derecho de realizar entrevistas personales a los estudiantes para ajustar la nota fina de cada actividad a los conocimientos aprendidos. 


Advertencia: Es importante mencionar que la resolución de las pruebas, casos y prácticas propuestas se debe realizar de forma individual. El equipo docente tendrá en cuenta la lógica de las respuestas, el pensamiento individual y la capacidad de expresarse por escrito. Cualquier fuente externa usada para resolver las cuestiones y casos deberá indicarse claramente y ser referenciada. Si no fuera el caso, las actividades se evaluarán con una D. Por otro lado, siempre a criterio de la Universidad, el incumplimiento de esta obligación será comunicada a la gestión de los estudios, con el fin de evaluar si el estudiante está autorizado para aprobar cualquier otra materia o mediante una evaluación continua en el semestre actual o el siguiente.

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Cada actividad (PEC) tendrá una nota individual cualitativa: A, B, C+, C- o D.

La nota de la evaluación continua será cualitativa y cuantitativa (sin decimales):  A = 9/10, B = 7/8, C + = 5/6, C- = 3/4, D = 0/1/2 i No Presentado (NP) = 0.

La nota final se calculará considerando la suma de los puntos obtenidos en las distintas actividades hasta llegar a la puntuación máxima de 100 puntos.

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A lo largo del semestre, el consultor os proporcionará retorno de vuestro progreso a través de diferentes medios:

  • Publicación de las soluciones de las actividades teóricas y prácticas en las fechas indicadas en el calendario del aula virtual. Cuando una prueba teórica no tenga una solución única, se publicarán y se comentarán aquellas soluciones que puedan ser correctas.
  • Publicación de las actividades destacadas de algunos alumnos, en parte o en su totalidad.
  • Comunicación individual a aquellos estudiantes en riesgo de no superar el curso, según su evolución.

En todo caso, podéis solicitar al consultor un retorno individual, tanto de vuestra evolución dentro del semestre, como de cada prueba individual. Por el hecho de ser una evaluación individual y continuada, se recomienda hacer esta petición después de cada prueba sobre la que tengáis dudas o necesidades de aclaración y no esperar a las calificaciones medias o finales.

También es posible ponerse en contacto con el profesor responsable del curso académico, si los comentarios y sugerencias recibidos no se consideran satisfactorios o no se está de acuerdo con ellos.

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