• 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 ofrece una visión de diferentes casos de uso en el contexto de operaciones y logística. La asignatura no pretende dar una explicación completa y pormenorizada de cada uno de los casos existentes que crecen año tras año sino dar una visión general de la mayoría de ellos y una visión en detalle de algunos de los más relevantes.

A través de casos prácticos y reales y breves notas técnicas, el contenido de este curso enfatiza en la búsqueda de la eficiencia estratégica, los sistemas y los procesos de las operaciones y la logística fundamentada en los datos y los algoritmos. Por ejemplo, aplicados en la cadena de suministro (aprovisionamiento, producción, gestión de almacenes, transporte y distribución al punto de venta).

• 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 quinze años una formación práctica y  profesionalizadora basada en casos de negocio y en el uso de herramientas de mercado, impartida por profesionales de BI, Big Data y Ciencia de Datos del mundo de la empresa y profesores especialistas en ciencias empresariales, matemáticas e ingeniería informática.

Esta asignatura pertenece a la especialidad Análisis de Negocio en la empresa. Más concretamente, dicha especialidad está relacionada con los programas de nivel de máster indicados a continuación:

• Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data Analytics, en el itinerario de Análisis de Datos
• Posgrado en Estrategia de Datos y Business Analytics

Todos estos programas están vinculados: la especialidad forma parte del posgrado (en uno de los dos itinerarios existentes) y el posgrado pertenece al máster.

La especialidad de usos de la inteligencia de negoco en la empresa está dirigida a proporcionar al profesional de perfil más empresarial casos prácticos de uso de la Inteligencia y la analítica de negocio en diferentes ámbitos departamentales: gestión económico-financiera, marketing y ventas, operaciones y logística, etc.

Esta asignatura, al igual que el resto de asignaturas de la misma especialidad, presenta una visión transversal, dotando a los estudiantes de las competencias para comprender todo el proceso que se inicia en un proyecto de este tipo: desde el planteamiento o detección de una necesidad hasta la comunicación de una posible solución mediante la publicación de los resultados obtenidos a través de indicadores y/o modelos previamente definidos.

• Campos profesionales en el que se proyecta

El objetivo del Máster de Inteligencia de negocio y Big Data (MIB) de la UOC 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.

• Conocimientos previos

No existe motivo aparente para que el estudiante tenga dificultades en seguir las asignaturas de la especialidad de analítica de negocio en la empresa y, menos aún, si ya se ha superado la primera especialidad donde se plantean los fundamentos de la inteligencia de negocio, la gestión de proyectos de BI, los fundamentos y usos del Big Data y el pensamiento analítico en la empresa o bien ha superado la segunda especialidad en la que se trabaja la analítica de negocio, los sistemas de cuadros de mando y el gobierno del dato.

A lo largo de esta asignatura se hará referencia a los conceptos básicos necesarios a modo de recordatorio (tanto de inteligencia y analítica de negocio, como de herramientas que se usan en esta asignatura). 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:

• Conocer casos de uso de la inteligencia y la analítica de negocio en el área de operaciones y logística.
• Conocer las técnicas que componen lo que se conoce como operations analytics.
• Desarrollar la capacidad de identificar casos de uso.
• Aprender a implementar algunos de los casos de más comunes en el ámbito de operaciones y logística.
• Introducción a MLaaS y algoritmos avanzados de ciencia de datos.

• Contenidos

La asignatura consta de los siguientes módulos:

• El módulo 1, Inteligencia de Negocio aplicada a Operaciones y Logística, se centra en la discusión de un caso de negocio y la necesidad de la inteligencia de negocio para su control. En el primer módulo, se pone foco en la gestión de las operaciones y su control a través de indicadores. 
• El módulo 2, Analítica de Negocio aplicada a Operaciones y Logística, introduce diferentes técnicas que se aplican de analítica de negocio para mejorar la eficiencia de las operaciones.

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, Operaciones y Logística: Casos de Negocio, se compone de diferentes elementos

• Introducción a Operations Analytics.
• Notas técnicas y ejemplos que presentan las aplicaciones de la analítica de negocio al ámbito de operaciones.
• Ejercicios y preguntas de ejemplo resueltas.

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

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.

• Consulta del modelo de evaluación