ENNEG683/01 ESTRATEGIA DE BUSINESS INTELLIGENCE

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1 ENNEG683/01 ESTRATEGIA DE BUSINESS INTELLIGENCE Profesor: José Antonio Robles Flores, Ph.D. profesor: Horario: Viernes 17 16:30 22:00 y Sábado 18 de enero, 09:00-18:30 PRESENTACIÓN DEL CURSO Empresas como Tesco-dunnhumby, Harrah s, Continental, Li & Fung, Capital One, han sido capaces de transformarse para lograr ventajas competitivas sostenibles mediante la gestión estratégica de sus recursos de información con BI que conlleva a una mejor toma de decisiones. Gracias a sus iniciativas de BI, estas empresas lograron sobresalir en sus respectivas industrias proporcionando valor adicional a sus clientes. El propósito principal de este curso es entender el concepto de Business Intelligence (BI) y ser capaces de proponer una estrategia para implementarla en la empresa. La implementación exitosa de BI en la organización no depende solo del dominio de las tecnologías de información. También son importantes aspectos como la cultura analítica, el involucramiento de las personas con los sistemas de BI y, por supuesto, el apoyo explícito de la alta dirección. Requiere también gestionar el entrenamiento especial para quienes desarrollen y trabajen en estas iniciativas. Las organizaciones necesitan gerentes que puedan asociarse efectivamente con los especialistas en análisis de datos y modelamiento para asegurarse que el trabajo de éstos llevará a la organización a tomar mejores decisiones estratégicas y tácticas. El beneficio que están obteniendo quienes utilizan BI es muy grande para dejarlo pasar por alto. Es imprescindible que los líderes de este tipo de proyectos entiendan el potencial de BI y sean capaces de formular una estrategia que lleve a obtener los beneficios de BI. Para tomar este curso y tener éxito NO se requieren conocimientos de modelamiento matemático, ni de estadística, ni de programación de computadoras, ni de tecnologías de información. Este curso es, más bien, para entender cómo las organizaciones pueden utilizar estratégicamente BI para crear ventajas competitivas sostenibles en el tiempo y está orientado a profesionales de diversas áreas: Marketing, Supply Chain, Capital Humano, Producción, Gestión de Seguros, Gestión de la Salud, Tecnologías de Información. 1

2 I. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Al terminar el curso, los participantes deberían estar en capacidad de: Reconocer cómo las organizaciones pueden construir ventajas competitivas sostenibles con BI. Describir tecnologías de BI tales como data warehousing y data mining. Desarrollar un caso de negocio para incorporar nuevas competencias de BI en la organización. Integrar BI con los procesos de negocios y la toma de decisiones dentro de sus responsabilidades en el trabajo. Identificar las necesidades de información de los procesos de negocios y elegir las métricas apropiadas para medir su desempeño. II. CONTENIDOS DEL CURSO Y CRONOGRAMA Viernes 16:30-22:00 TEMA: Introducción. Competir mediante la analítica. y de los participantes. Qué se espera del curso? - Discusión: La competencia basada en la analítica, la ventaja competitiva y cómo llegar a ser un competidor o Davenport, T.H. (Enero, 2006) Competir Mediante el Análisis. Harvard Business Review América Latina. o McAfee, A. y Brynjolfsson, E. (Octubre, 2012). Big data: the management revolution. Harvard Business Review, 90 (10) pp TEMA: Qué es Business Intelligence (Inteligencia de Negocios)? - Control de lectura 1 - Tiempo para que los grupos terminen de preparar sus presentaciones del caso Continental Cano, J.L. (2007) Business Intelligence: Competir con Información (descargar de itemsweb.esade.edu/biblioteca/archivo/business_intelligence_competir_co n_informacion.pdf) Capítulo 1. Introducción a la Business Intelligence (Leer de la página 21 a 36) 2

3 TEMA: BI en Operaciones - Presentación de grupos y discusión: Caso Continental Airlines - Control de Lectura 2 o Brenneman, G. (septiembre,1998). Right away and all at once : how we saved Continental. Harvard Business Review, 76 (5) pp o Patel, J. (mayo,2005). Seven simple rules for successful real-time business intelligence implementation. InfoManagement Direct o Anderson-Lehman, R., Watson, H.J., Wixom, B. y Hoffer, J.A. (2004). Continental Airlines flies high with real-time business intelligence. Sábado 9:00-18:30 TEMA: BI en Marketing - Tiempo para que los grupos terminen de preparar sus presentaciones del caso Harrah s o Loveman, G. (mayo,2003). Diamonds in the data mine. Harvard Business Review, 81 (5) pp o Zaima, A. y Kashner, J. (2004). Data mining primer for the data warehouse profesional. Dayton: NCR Corporation. (Leer las 8 primeras páginas) o Davenport, T.H., Mule, L.D., y Lucker, J. (2012) Sepa qué quieren sus clientes antes que ellos mismos. Harvard Business Review, Feb pp Presentación de los grupos y discusión : Caso Harrah s - Control de lectura 3 o Watson, H.J. y Volonino, L. (2000). Harrah s high payoff from customer information. Terry College of Business. TEMA: BI en Producción y Cadena de Abastecimiento 3

4 - Lecturas o Kaplan, R. y Norton, D. (Julio 2007). Usar el Balanced Scorecard como un Sistema de gestión estratégica. Harvard Business Review América Latina, pp o Grean, M. y Shaw, M.J. (2002). Supply-chain integration through information sharing: channel partnership between Wal-Mart and Procter and Gamble. University of Illinois. TEMA: BI en Producción y Cadena de Abastecimiento (continuación) - Tiempo para que los grupos terminen de preparar sus presentaciones del caso Western Digital - Presentación de grupos y discusión: Caso Western Digital - Control de Lectura 4 o Houghton, R., El Sawy, O., Gray, P., Donegan, C. y Joshi, A. (marzo,2004). Vigilant information systems for managing enterprises in dynamic supply chains: real-time dashboards at Western Digital. MIS Quarterly Executive, 3 (1) pp TEMA: El futuro de BI (Analítica, Big Data) - Si nos alcanza el tiempo: Caso con datos reales. (QWE: Predecir la deserción de clientes) - Resumen del curso - Lectura: o Davenport, T.H. (2013) Keep Up with Your Quants. Harvard Business Review. (July) pp 2-5. o Ovchinnikov, A. (2013) Predicting Customer Churn at QWE Inc. Darden School of Business. o Ovchinnikov, A. (2013) Predicting Customer Churn at QWE Inc. (SPREADSHEET) Darden School of Business 4

5 III. MÉTODO DE EVALUACIÓN La nota final se desglosa de la siguiente forma: Controles de Lectura: 45% Contribución a la discusión en clase y casos 25% Proyecto Final: 30% Controles de Lectura: Implica leer por anticipado el material que se proporciona. Contribución a la discusión en clase y presentaciones de casos: Es imprescindible leer por anticipado las lecturas y preparar los casos. La asistencia es obligatoria. Todos los participantes preparan los tres casos en grupo (idealmente los grupos son de 4 participantes y sólo de manera excepcional se permitirán grupos de hasta 5 participantes con consentimiento del instructor. Absolutamente no se permitirán grupos de más de cinco participantes). Se asignarán puntos tanto por las intervenciones en las discusiones como por las presentaciones de los casos Proyecto Final: consiste en grabar un video de no más de 10 minutos que se pueda subir a YouTube en el cual los cuatro participantes de cada grupo presentan su trabajo. Cada participante trabajará con su grupo (equipo de hasta 4 participantes) para pensar en una nueva e innovadora aplicación de BI para una empresa real (puede ser la empresa en la cual trabaja alguno de los miembros del grupo de trabajo). La calificación se basa en el contenido y la calidad de las presentaciones. No se requiere un reporte escrito. El único material a entregar será el video y una presentación en PowerPoint. Sugerencia: usar la presentación en PowerPoint como guion del video. El video puede grabarse con la cámara web de una laptop. Todos los participantes del grupo deben presentar al menos dos minutos del video. El video con el proyecto deberá subirse a alguna cuenta de YouTube a más tardar el Lunes 27 de Enero. La presentación en PowerPoint deberá enviarse por al instructor a jrobles@esan.edu.pe con el tema: UCHILE BI: Proyecto Final. 5

6 IV. SOBRE EL PROFESOR JOSÉ ANTONIO ROBLES FLORES, Ph.D. Nacido en Perú, de madre chilena, con educación escolar en Perú y Bolivia, formación universitaria en Guatemala, Perú y Estados Unidos. Aunque es Ingeniero de Sistemas (Universidad Francisco Marroquín de Guatemala) y trabajó como Ingeniero de Software y en Investigación y Desarrollo en Software, también ha tenido experiencia en negocios como gerente de proyectos. Particularmente contribuyó en la rápida expansión del Internet en Perú a través del Proyecto de Centros Comunitarios Internet y llevó el aprendizaje a consultoría internacional. Obtuvo un MBA de la Escuela de Administración de Negocios para Graduados (ESAN) en Lima y se incorporó a la vida académica para lo cual complementó su formación con un doctorado en sistemas de información en la W. P. Carey School of Business de Arizona State University. Actualmente es profesor investigador en ESAN Graduate School of Business en Lima donde dirige el Programa de Especialización en Business Intelligence. Ha sido Director del International MBA de ESAN. Es miembro del Comité de Investigación de la Universidad ESAN, profesor en la Maestría en Dirección de TI, en el Programa de MBA, el International MBA, el Programa de Maestría en Finanzas y el Programa Doctoral de ESAN. Como investigador, su trabajo ha sido publicado en diferentes revistas académicas internacionales como Decision Support Systems, Communications of the ACM, Communications of the Association for Information Systems, Revista Latinoamericana y del Caribe de la Asociación de Sistemas de Información, entre otras. Así mismo, su trabajo ha sido aceptado para presentaciones en diversas conferencias internacionales como la Americas Conference on Information Systems (AMCIS), Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS), Pacific Asia Conference on Information Systems, World Wide Web Conference (WWW), CLADEA, BALAS, entre otras. Ha sido conferencista invitado en diversas ocasiones en Perú, Chile, México y Estados Unidos. Su más reciente trabajo de investigación se centra en los factores de éxito de proyectos de Business Intelligence. 6