1. Início
  2. NOVA School of Business and Economics
  3. Mestrado em Gestão - Executivo Avançado
  4. Análise de Negócio

Análise de Negócio

Objetivos

Este curso oferece uma visão estratégica sobre a business analytics e machine learning como o núcleo de organizações contemporâneas, com uma forte componente de aprendizagem aplicada. Oferece explicações concisas e compreensíveis sobre as principais componentes tecnológicas, organizacionais, e de liderança necessárias para uma organização data-driven, onde a business analytics serve para apoiar, mas também informar a autónoma tomada de decisões e uma autónoma prestação de serviços aos clientes. Com base em casos e exemplos práticos, os alunos desenvolverão uma compreensão do papel da business analytics, dados, infraestruturas, algoritmo, mas também considerações éticas e legais nos organizações.

Caracterização geral

Código

14225

Créditos

2

Professor responsável

Leid Zejnilovic

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - A disponibilizar brevemente

Idioma de ensino

Inglês

Pré-requisitos

A disponibilizar brevemente

Bibliografia

• Tom Davenport (2006) Competing on Analytics, Harv. Bus. Rev 84(1):98-107, 134
• Ianisti, M., Lakhani, K.R., 2020. Competing in the Age of AI. Harv. Bus. Rev. Jan-Feb.
• Rahwan, I., Cebrian, M., Obradovich, N., Bongard, J., Bonnefon, J.F., Breazeal, C., Crandall, J.W., Christakis, N.A., Couzin, I.D., Jackson, M.O., Jennings, N.R., Kamar, E., Kloumann, I.M., Larochelle, H., Lazer, D., McElreath, R., Mislove, A., Parkes, D.C., Pentland, A. ‘Sandy,’ Roberts, M.E., Shariff, A., Tenenbaum, J.B., Wellman, M., 2019. Machine behaviour. Nature 568, 477–486.
• Faraj, S., Pachidi, S., Sayegh, K., 2018. Information and Organization Working and organizing in the age of the learning algorithm. Inf. Organ. 0–1.

Método de ensino

O curso segue um formato de seminário, com as sessões altamente interativas, focando-se em aplicações dos conceitos introduzidos. Serão introduzidos pequenos exercícios práticos no final de cada parte da aula.

Método de avaliação

A avaliação desta UC é feita em conjunto com o bloco de unidades curriculares da mesma área de conhecimento. Esta avaliação tem 3 momentos, que em conjunto, definem a nota final da unidade curricular:
• Exame individual com ponderação de 50% do valor da nota total
• Trabalho em grupo com ponderação de 35% do valor da nota total
• Exercício Ação-reflexão individual, realizado no final da UC, com a ponderação de 15% do valor da nota total. O conjunto de exercícios de ação-reflexão individual é uma atividade de journaling, que constituirá, no final, um portfólio de aprendizagem capaz de sintetizar as contribuições do Mestrado Executivo para aquele aluno.

Conteúdo

Sessão I – Competição na era da IA
Introduzir o novo paradigma da concorrência na era da IA, onde as organizações constroem sistemas altamente automatizados para recolher e analisar dados, informar ações, e prestar um serviço escalável a baixo custo para massas.
Sessão II - Dados, Infraestruturas, Algoritmos e Analítica
Identificar os blocos básicos de construção de organizações competitivas: dados, infraestruturas computacionais e operacionais, algoritmos e análises específicas de problemas. Os participantes aprenderão a identificar que tipo de análise resolvem qual o problema e como criar valor a partir desses projetos.
Sessão III -Principais organizações baseadas em dados
Discutir o que significa liderar organizações baseadas em dados, construir e manter vantagens competitivas, e o significado de organizações responsáveis, que possam identificar e agir sobre questões éticas e legais e deliberadamente pensar e agir para garantir a equidade e equidade na prestação de serviços.