Аналитика в цифровом бизнесе

Магистратура 2023/2024

Статус: Курс по выбору

Направление: 38.04.05. Бизнес-информатика

Кто читает: Департамент бизнес-информатики

Где читается: Высшая школа бизнеса

Когда читается: 1-й курс, 3, 4 модуль

Формат изучения: без онлайн-курса

Охват аудитории: для своего кампуса

Преподаватели: Пятаева Ольга Алексеевна

Прогр. обучения: Электронный бизнес и цифровые инновации

Язык: русский

Кредиты: 6

Контактные часы: 48

Полная версия программы учебной дисциплины

Аннотация

Курс направлен на выработку у студентов компетенций и навыков проведения комплексных исследований бизнес-процессов организаций, интеграции и интерпретации данных, полученных в онлайн-среде, освоение инструментов проведения анализа различных видов в сети Интернет, разработка, проведение и интерпретация экспериментов. На протяжении курса студенты изучат теоретическую и практическую составляющие проведения анализа в интернете, рассмотрят практические кейсы организаций, осуществляющих такой анализ. Особое внимание будет уделено алгоритмам, методам анализа производственной, маркетинговой подсистемы, подсистемы финансов, обучения и развития / инновационной деятельности / e-learning. В результате у обучающихся сформируется представление о роли бизнес-аналитики в современных системах хранения и обработки данных.

Цель освоения дисциплины

Формирование у обучающихся навыков проведения комплексных исследований бизнес-процессов организаций
Подготовка студентов к применению знаний в области аналитики данных в последующих дисциплинах, при обучении в магистратуре, а также, после окончания обучения, в профессиональной деятельности.
В результате освоения дисциплины студент должен знать: теорию и методологию бизнес-анализа, алгоритмы бизнес-аналитики в современных системах хранения и обработки данных
В результате освоения дисциплины студент должен уметь: использовать методы бизнес-анализа: BI-системы, технологию OLAP-анализа и пр., использовать методы сбора данных для получения информации по заданным ключевым показателям с использованием различных программных продуктов, проводить анализ результатов исследования для получения доверительного интервала и определения статистической значимости
В результате освоения дисциплины студент должен владеть: навыками проведения комплексных исследований бизнес-процессов организаций, интеграции и интерпретации данных, полученных в онлайн-среде.

Планируемые результаты обучения

Изучены различные методы бизнес-анализа: BI-системы, технология OLAP-анализа и пр.
Изучены алгоритмы использования методов сбора данных для получения информации по заданным ключевым показателям с использованием различных программных продуктов
Изучены технологии проведения анализа результатов исследования для получения доверительного интервала и определения статистической значимости
Усвоен механизм корректного составление репрезентативной выборки для проведения выборочного исследования, определения типа шкалы для исследования
Изучены методы проведения исследования с использованием шкалы Likert и корректной обработки его результатов

Содержание учебной дисциплины

Введение. Роль бизнес-анализа в современной коммерческой организации
Теория и методология бизнес-анализа. Разбор примеров.
Анализ производственной подсистемы
Анализ маркетинговой подсистемы
Анализ подсистемы финансов
Анализ подсистемы обучения и развития / инновационной деятельности / e-learning
Бизнес-аналитика в современных системах хранения и обработки данных
Примеры решения задач бизнес-анализа на специализированных платформах

Элементы контроля

Проект
Групповая презентация. Оценка полноты и корректности проведения бизнес-анализа, использования аналитических инструментов.
Экзамен
Ответы на билеты из 3 вопросов
Домашнее задание к лекции 4
Задание связано с оценкой качества проведения анализа, проведенного другим студентом курса. Оценка ставится на основании экспертного заключения студента о полноте и корректности проведения анализа.
Домашнее задание к лекции 5
Задание связано с оценкой качества проведения анализа, проведенного другим студентом курса. Оценка ставится на основании экспертного заключения студента о полноте и корректности проведения анализа.
Домашнее задание к лекции 6
Задание связано с оценкой качества проведения анализа, проведенного другим студентом курса. Оценка ставится на основании экспертного заключения студента о полноте и корректности проведения анализа.
Домашнее задание к лекции 7
Задание связано с оценкой качества проведения анализа, проведенного другим студентом курса. Оценка ставится на основании экспертного заключения студента о полноте и корректности проведения анализа.

Промежуточная аттестация

2023/2024 4th module
0.05 * Домашнее задание к лекции 4 + 0.05 * Домашнее задание к лекции 5 + 0.05 * Домашнее задание к лекции 6 + 0.05 * Домашнее задание к лекции 7 + 0.4 * Проект + 0.4 * Экзамен

Программа дисциплины