| Nombre del curso: | Business Analytics |
|---|---|
| Course Name: | Business Analytics |
| Créditos: | 4 créditos |
| Profesor: | María del Pilar Villamil (mavillam@uniandes.edu.co) José Darío Díaz Velasco ( jdd@uniandes.edu.co) |
Descripción
El curso estudia los marcos conceptuales, metodologías y técnicas que permiten apoyar a las organizaciones en la búsqueda de formas de actuar que se anticipen a las situaciones predecibles. Este es un proceso interactivo de análisis y exploración que busca en los datos acumulados conocimiento valioso para la toma de decisiones y acciones basadas en los hechos, que pueden ser utilizados por las empresas para construir ventajas competitivas. El curso expone a los estudiantes escenarios de negocios en los cuales se utilizan diversas técnicas de análisis, así como los requerimientos técnicos y organizaciones para que una solución de Business Analytics pueda ser desplegada en una organización.
Plan de temas
Negocio e impacto que puede tener la organización al utilizar Business Analytics
- El poder de la información
- Una definición de Business Analytics
- El rol de la organización
- Razones detrás de un plan estratégico
- Planes estratégicos.
Identificación de necesidades del negocio desde el punto de vista de información y traducción a requerimientos analíticos
- Ejemplos de BA por industria
- Identificación de requerimientos analíticos
Técnicas para el análisis de información
- Modelos predictivos
- Segmentación
Despliegue de soluciones Business Analytics y tendencias
- Uso de los modelos para apoyar la estrategia del negocio
- Fuentes de datos y manejo apropiado para resolver requerimientos analíticos: integración de datos, gobierno y calidad de datos
Conocimientos previos
Conocimientos básicos de estadística que serán validados durante el curso. Los conocimientos requeridos pueden ser estudiados en el capítulo 4 “Statistics 101: What you should know about data”, del libro BERRY, Michael, LINOFF, Gordon. “Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management”. 3rd Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2011.
Bibliografía
- Laursen, G.H.N. and Thorlund, J., “Business Analytics for Managers: Taking Business Intelligence Beyond Reporting”,Wiley, 2010.
- Stubbs, E., “The Value of Business Analytics: Identifying the Path to Profitability”, Wiley and SAS Business Series, 2011.
- KIMBALL, Ralph, REEVES, Laura, ROSS, Margy, THORNTHWAITE, Warren. “The Data Warehouse Lifecycle Toolkit – Expert Methods for Designing, Developing, and Deploying Data Warehouses”. John Wiley & Sons, Inc., 1998.
- LOSHIN, David. “The practitioner’s guide to data quality improvement”. Elsevier, 2010.
- CHAPMAN, Pete (NCR), CLINTON ,Julian (SPSS), KERBER, Randy (NCR),KHABAZA, Thomas (SPSS), REINARTZ, Thomas (DaimlerChrysler),SHEARER, Colin (SPSS) and WIRTH, Rüdiger(DaimlerChrysler). Crisp-dm 1.0. Step-by-step data mining guide. SPSS, 2000.
- CHAPMAN, Pete (NCR), CLINTON ,Julian (SPSS), KERBER, Randy (NCR),KHABAZA, Thomas (SPSS), REINARTZ, Thomas (DaimlerChrysler),SHEARER, Colin (SPSS) and WIRTH, Rüdiger(DaimlerChrysler). Crisp-dm 1.0. Step-by-step data mining guide. SPSS, 2000.
- BERRY, Michael, LINOFF, Gordon. Data Mining Techniques For Marketing, Sales, and Customer Relationship Management. 3rd Edition. John Wiley & Sons, Inc., 2011.
- MARCHAND, Donald, PEPPARD, Joe. Why IT Fumbles Analytics .Havard Business Review. 2013
- SOARE, Sunil. The IBM Data Governance Unified Process, Driving Business Value with IBM Software and Best Practices, MC Press. 2010.