Logo UAB
2020/2021

Business Intelligence (Sistemes d'Informació de Negoci)

Codi: 102194 Crèdits: 6
Titulació Tipus Curs Semestre
2501232 Empresa i Tecnologia OT 4 0
La metodologia docent i l'avaluació proposades a la guia poden experimentar alguna modificació en funció de les restriccions a la presencialitat que imposin les autoritats sanitàries.

Professor/a de contacte

Nom:
Maria Teresa Obis Artal
Correu electrònic:
Teresa.Obis@uab.cat

Utilització d'idiomes a l'assignatura

Llengua vehicular majoritària:
espanyol (spa)
Grup íntegre en anglès:
No
Grup íntegre en català:
No
Grup íntegre en espanyol:

Prerequisits

És important refrescar conceptes ja tractats en assignatures com a Base de dades, sobretot el referent a consultes SQL.

Objectius

Saber recollir la informació disponible en una empresa i organitzar-la correctament per poder analitzar-la i representar-la de manera que sigui útil per a la presa de decisions.

Competències

  • Demostrar capacitat d'adaptació a situacions noves i a nous coneixements que comportin una nova anàlisi i una posició diferent.
  • Demostrar capacitat de planificació en funció d'objectius i recursos disponibles.
  • Demostrar creativitat i iniciativa.
  • Demostrar que coneix i comprèn l'impacte que poden tenir els sistemes d'informació en els processos de presa de decisions en els diferents nivells de les organitzacions, cercant i dissenyant solucions per a problemes específics.
  • Demostrar que es coneixen els sistemes d'informació empresarial, prenent en consideració les seves tres dimensions específiques (informacional, tecnològica i organitzativa) i ser actius en l'especificació, el disseny i la implementació d'aquests sistemes.
  • Redactar de manera adequada informes tècnics adaptats a les exigències dels destinataris.
  • Ser capaç d'analitzar i de sintetitzar, d'organitzar, de planificar, de resoldre problemes i de prendre decisions.

Resultats d'aprenentatge

  1. Demostrar capacitat d'adaptació a situacions noves i a nous coneixements que comportin una nova anàlisi i una posició diferent.
  2. Demostrar capacitat de planificació en funció d'objectius i recursos disponibles.
  3. Demostrar creativitat i iniciativa.
  4. Demostrar que coneix i comprèn l'impacte que poden tenir els sistemes d'informació en els processos de presa de decisions en els diferents nivells de les organitzacions, cercant i dissenyant solucions per a problemes específics.
  5. Implementar mètodes de tractament per obtenir informació rellevant en la presa de decisions estratègiques de l'organització.
  6. Redactar de manera adequada informes tècnics adaptats a les exigències dels destinataris.
  7. Ser capaç d'analitzar i de sintetitzar, d'organitzar, de planificar, de resoldre problemes i de prendre decisions.

Continguts

1. Business Inteligence, Data Wharehouse i Model Dimensional

2. Model Dimensional aplicat a distints processos empresarials (transaccions, vendes, inventaris, comptabilitat, gestió de comandes, comerç electrònic, ...)

3. Recorregut pels Processos i Tasques del sistema de ETL (Extracció, Transformació y càrrega de dades)

4. Programari de Business Intelligence

5. La representació de la dada (mètriques, KPI, bones pràctiques de visualització, ...)

6. Creació de quadres de comandament efectius

7. Integració de Bases de Dades a nivell Dimensional

8. Big Data i les implicacions en BI

Metodologia

En aquesta assignatura s'aplica la metodologia docent de classe inversa (flippled clasroom) que implica modificar el paper tradicional de l'estudiant i del professor. Amb aquesta metodologia, el professor proporciona a l'alumne recursos (lectures, videos, podcast, ...) que li permetin estudiar els conceptes bàsics pel seu compte, abans d'acudir a la classe. En classe el temps es destina a la resolució de dubtes, discussió dels conceptes apresos i a la resolució d'exercicis i pràctiques realitzats de forma individual o en grup.

Aquesta assignatura s'impartirà de forma NO presencial (On-line). Els estudiants hauran d'estar disponibles per a connectar-se als enllaços facilitats a l'aula Moodle, en la franja horària assignada per a l'assignatura, per a treballar amb els seus companys de grup i/o per a contactar amb la professora de l'assignatura.

En paral·lel, els estudiants han de desenvolupar un Projecte de Business Intelligence que consisteix en desenvolupar uns quadres de comandament a partir de les dades reals d'una empresa.

Amb aquestes pràctiques i projecte els alumnes aprenen a:

  • Recollir i comprendre la informació que es genera en els processos empresarials
  • Estructurar la informació per aconseguir un model dimensional que generi el Data Wharehouse de l'empresa
  • Analitzar els programes de Business Intelligence disponibles al mercat
  • Usar deforma intensiva un dels programes de Business Intelligence. En concret, s'estudia en profunditat el programa de BI Tableau.

El programari de visualizació de dades Tableau (www.tableau.com) estàproporcionat per el programa Tableau for Teaching (http://www.tableau.com/academic).

A més, comptem amb el suport de DataCamp (www.datacamp.com), la plataforma d'aprenentatge més intuïtiva per a la ciència de dades.

Activitats formatives

Títol Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Tipus: Dirigides      
Classes magistrals, discussió de casos i presentació de treballs 30 1,2 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Pràctiques de laboratori 15 0,6 1, 3, 5
Tipus: Supervisades      
Tutories i seguiment dels treballs a realitzar i dels casos a preparar 15 0,6 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Tipus: Autònomes      
Lectures relacionades, preparació de casos i pràctiques, estudi i elaboració d'esquemes 87 3,48 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

Avaluació

 
La nota d'aquesta assignatura és el resultat d'una avaluació contínua formada per:
 

1. Lliurament i participació de les activitats realitzades a l'aula. Es requereix una assistència i participació en un 80% de les activitats planificades (20%). En aquest format no presencial, per assistència s'entendrà l'estar disponible en les connexions proposades.

2. Realització d'un projecte de Business Intelligence (40%). Aquest projecte es divideix en 3 parts:

   a) Cerca d'una base de dades operacional d'una empresa i desenvolupament del model dimensional.

   b) Definició dels indicadors de gestió més adequats i de la visualització més adequada.

   c) Presentació d'uns quadres de comandament amb Tableau.

3. Proves individuals realitzades al llarg del curs i en la data fixada per la Facultat (40%).

Per calcular la nota de l'assignatura, a més de l'assistència i participació al 80% de les activitats planificades, és indispensable obtenir una nota mitjana superior a 5 en el conjunt de les proves individuals.

Un alumne serà considerat "No avaluable" en l'assignatura, si informa el professor que deixa l'assignatura abans de la setmana 7 del curs
 

Calendari d’activitats d’avaluació

Les dates de les diferents activitats d'avaluació (exercicis, entregade treballs, ...) s'anunciaran amb suficient antelació durant el semestre.

La data de l'examen final de l'assignatura està programada en el calendari d'exàmens de la Facultat.

"La programació de les proves d’avaluació no es podrà modificar, tret que hi hagi un motiu excepcional i degudament justificat pel qual no es pugui realitzar un acte d’avaluació. En aquest cas, les persones responsables de les titulacions, prèvia consulta al professorat i a l’estudiantat afectat, proposaran una nova programació dins del període lectiu corresponent."  Apartat 1 de l'Article 115. Calendari de les activitats d’avaluació (Normativa Acadèmica UAB)  

Els estudiants i les estudiantes de la Facultat d'Economia i Empresa que d'acord amb el paràgraf anterior necessitin canviar una data d'avaluació han de presentar la petició omplint el document Sol·licitud reprogramació prova  https://eformularis.uab.cat/group/deganat_feie/reprogramacio-proves

 

Procediment de revisió de les qualificacions

Coincidint amb l'examen final s'anunciarà el dia i el mitjà en que es publicaran les qualificacions finals. De la mateixa manera s'informarà del procediment, lloc, data i hora de la revisió d'exàmens d'acord amb la normativa de la Universitat.

 

Procés de Recuperació

“Per participar al procés de recuperació l'alumnat ha d'haver estat prèviament avaluat en un conjunt d'activitats que representi un mínim de dues terceres parts de la qualificació total de l'assignatura o mòdul.” Apartat 3 de l'Article 112 ter. La recuperació (Normativa Acadèmica UAB). Els estudiants i les estudiants han haver obtingut una qualificació mitjana de l’assignatura entre 3,5 i 4,9.

La data d’aquesta prova estarà programada en el calendari d'exàmens de la Facultat. L'estudiant que es presenti i la superi aprovarà l'assignatura amb una nota de 5. En cas contrari mantindrà la mateixa nota.

 

Irregularitats en actes d’avaluació 

Sense perjudici d'altres mesures disciplinàries que s'estimin oportunes, i d'acord amb la normativa acadèmica vigent, "en cas que l’estudiant realitzi qualsevol irregularitat que pugui conduir a una variació significativa de la qualificació d’un acte d’avaluació, es qualificarà amb 0 aquest acte d’avaluació, amb independència del procés disciplinari que s’hi pugui instruir. En cas que es produeixin diverses irregularitats en els actes d’avaluació d’una mateixa assignatura, la qualificació final d’aquesta assignatura serà 0".  Apartat 10 de l'Article 116. Resultats de l'avaluació. (Normativa Acadèmica UAB)

En aquest sentit, qualsevol lliurament que s'identifiqui plagiat d'altres companys o de qualsevol altra font comporta un zero en aquesta avaluació. En cas de plagi entre companys del curs elzero serà tant per qui fa el plagi com per qui ho facilita. 

Activitats d'avaluació

Títol Pes Hores ECTS Resultats d'aprenentatge
Lliurament i participació de les activitats realitzades a l'aula 20% 0 0 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Proves individuals i prova final 40% 3 0,12 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7
Realització d'un projecte de Business Intelligence 40% 0 0 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7

Bibliografia

Kimball, Ralph y Ross, Margy ((2013): The Data Wharehouse Toolkit: The definitive guide to Dimensional Modeling. Tercera edicion

Few, Stephen (2013): Information Dashboard Design: Displaying data for at-a-glance monitoring, Second Edition, Analytics Press

Few, Stephen (2012): Show Me the Numbers: Designing Tables and Graphs to Enlighten, Second Edition, Analytics Press

Jones, Ben (2014): Communicating Data with Tableau, First Edition, O'Reilly Media

Murray, Dan (2016): Tableau Your Data!: Fast and Easy Visual Analysis with Tableau Software, 2nd Revised edition, John Wiley & Sons Inc
 
Milligan,Joshua N. (2016): Learning Tableau 10, 2nd Revised edition, Packt Publishing - ebooks Account
 
http://klenk.com.ar/Access%202013.pdf
 
http://www.tableausoftware.com/es-es/learn/training