110802 - ANALÍTICA DE DATOS APLICADO

Tipo de asignatura: optativa

Coordinador: Julián Horrillo Tello

trimestre: Tercer trimestre

Créditos: 6

La asignatura se impartirá en Catalán y/o Inglés.

La bibliografía de referencia está disponible en Inglés. Igualmente algunas actividades se pueden requerir que sean realizadas en Inglés.

Asignatura optativa enmarcada en el bloque de la mención en Fabricación Inteligente en la Industria 4.0, de enfoque eminentemente práctico orientada al tratamiento de datos como soporte a la toma de decisiones.

La asignatura profundiza en la utilización de herramientas analíticas para su aplicación en casos concretos de los diferentes ámbitos de gestión de la empresa industrial, prestando especial atención a los temas relacionados con el Inteligencia empresarial y en la presentación de resultados en forma de Cuadros de mando.

Durante el curso se trabaja con herramientas concretas de analítica de datos aplicadas a casos concretos en temas como el control de la calidad o la inteligencia de negocio, y utilizando la metodología ABP (Aprendizaje Basado en Proyectos) para conocer algunos de los problemas prácticos que comporta el uso de estas herramientas trabajando con conjuntos de datos concretos.

Al finalizar la asignatura, el alumnado habrá alcanzado los siguientes resultados de aprendizaje:

- Aplicar de forma solvente técnicas de analítica de datos enfocadas a su aplicación en casos concretos ligados a distintos ámbitos de gestión de la empresa industrial.

- Definir de forma clara los Indicadores Clave (Key Performance Indicators, KPIs) más relevantes de acuerdo con los procesos y actividades industriales/empresariales; así como las metodologías de cálculo de los mismos, datos de entrada, y demás parámetros necesarios.

- Diseñar Cuadros de Mando (Dashboards) para una visualización e interpretación clara y concisa de los datos y KPIs.

La asignatura combinará sesiones magistrales de explicación de los principales conceptos de la asignatura y debate sobre los mismos; y sesiones prácticas centradas en el desarrollo del Proyecto de Business Intelligence (Actividades de aprendizaje 1 y 2).

Para cada actividad, los docentes informarán de las normas y condiciones particulares que las rijan. Esta información se comunicará en el aula física y / o se publicará en el aula virtual.

Las actividades unipersonales presuponen el compromiso del estudiante de realizarlas de manera individual. Se considerarán suspendidas todas aquellas actividades en las que el estudiante no cumpla este compromiso con independencia de su papel (origen o destino).

Igualmente, las actividades que se deban realizar en grupos presuponen el compromiso por parte de los estudiantes que lo integran de realizarlas en el seno del grupo. Se considerarán suspendidas todas aquellas actividad en la que el grupo no haya respetado este compromiso con independencia de su papel (origen o destino). La responsabilidad de los resultados del trabajo es del grupo, y no de las individualidades que lo componen. En cualquier caso, los docentes pueden, en base a la información de que dispongan, personalizar la calificación para cada integrante del grupo.

Se trabajará con Python/RStudio para el tratamiento y análisis de Datos, y con la Suite de Microsoft Office para la visualización de los datos y la elaboración de Dashboards.

módulo 1: Introducción al Business & Market Intelligence

¿Qué entendemos por Business Intelligence. Los datos que se utilizan para la gestión del negocio y para diseñar la estrategia de marketing. Automatización de la adquisición y tratamiento de datos para apoyar la toma de decisiones.

módulo 2: Identificación de los indicadores clave, Indicadores clave de rendimiento (KPI)

Identificación de los KPI según los objetivos de negocio y la misión del área de la empresa a gestionar y determinación de los datos asociados. Adquisición de datos para el mantenimiento de KPI. Elementos necesarios para su obtención (sensórica). Restricciones, calidad de los datos y costes asociados. Determinación de la relación interés/coste.

módulo 3: Analítica de Datos y Monitorización y Control de Procesos.

Aplicación de las técnicas de analítica de datos en la monitorización y control de procesos. Estudio de casos.

módulo 4: Inteligencia de Negocio, Inteligencia empresarial.

Aplicación de las técnicas de analítica de datos en la inteligencia de negocio. Estudio de casos.

módulo 5: Cuadros de Mando, Cuadros de mando.

Representación e interpretación de resultados. Tipo de Cuadro de Mando según su objetivo y alcance. Herramientas de diseño de Cuadros de Mando

La asignatura se plantea con un componente eminentemente práctico, focalizado en la elaboración de un proyecto – separado en dos trabajos para su secuenciación y compartimentación de las tareas a evaluar – y de un examen o prueba escrita que incluirá conceptos teóricos y prácticos.

Actividad 1: Proyecto de Business Intelligence: Proyecto de analítica de datos aplicada a un caso concreto.

La primera parte del proyecto contempla el análisis del proceso, sus objetivos de calidad y los indicadores KPI que permiten evaluar la eficiencia del proceso y apoyar el proceso de toma de decisiones.

Planteamiento y justificación del proyecto de adquisición y tratamiento de datos.

El trabajo se realizará en grupos de hasta 5 alumnos/as.

Actividad 2: Proyecto de Business Intelligence: Tratamiento de datos y presentación de resultados.

Realización del proyecto de tratamiento de datos para determinar la calidad y eficiencia del proceso.

Los análisis propuestos deben estar orientados a la toma de decisiones para la mejora del proceso.

Se presta especial atención al diseño de un Cuadro de Mando, con una interfaz de usuario que facilite la identificación de los problemas y la toma de decisiones para su solución.

El trabajo se realizará en grupos de hasta 5 alumnos/as.

Actividad 3: Examen

Prueba escrita de evaluación de los conceptos teóricos y prácticos desarrollados a lo largo del curso, especialmente los principales aspectos relacionados con el trabajo realizado a lo largo del curso

La evaluación de la asignatura se realizará a partir de los resultados obtenidos por el grupo de trabajo a lo largo del trimestre. Una parte de la evaluación es común a todos los miembros del grupo, en función de los resultados alcanzados en los proyectos; y otra es individual en función de los resultados del área funcional de la que es responsable cada alumno, y de los resultados de la evaluación de la Actividad 3 (Examen).

La nota final se calculará mediante una media ponderada con los siguientes pesos:

- Actividad 1: 30%

- Actividad 2: 40%

- Actividad 3: 30%

Cualquier actividad no entregada o entregada con retraso se considerará puntuada con cero puntos. La no asistencia a alguna sesión excluye de forma automática de la evaluación de la actividad correspondiente, considerándose puntuada con cero puntos.

Se requerirá una puntuación mínima de 35 sobre 100 en todas las actividades para poder ser evaluado/a.

Howson, Cindi (2013). Sucessful Business Intelligence: Unlock the Value of BI & Big Data, Second Edition. OS: McGraw-Hill Osborne Media.

Sherman, Rick (2015). Business Intelligence Guidebook: From Data Integration to Analytics (1st. ed.). Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA. DOI: https://doi.org/10.1016/C2012-0-06937-2.

Loshin, David (2013). Business Intelligence: Savvy Manager's Guide (2nd. ed.). Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA, USA. DOI: https://doi.org/10.1016/C2010-0-67240-3.

Larson, Brian, Corley, Dan (2020). Data analysis with Microsoft Power BI, First Edition. OS: McGraw-Hill Osborne Media.