Currículo

Métodos Analíticos na Gestão 03282

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1. Compreender os principais métodos analíticos; OA2. Compreender novas estruturas de dados (texto, espaciais, big data); OA3. Adquirir conhecimentos de BPM (Business Process Management) de forma a modelar processos de negócio; OA4. Adquirir conhecimentos de RPA (Robotic Process Automation); OA5. Conhecer as tendências em business analytics e em inteligência artificial; OA6. Refletir e discutir sobre a integração de métodos analíticos e da automação no processo de decisão.

Programa

P1. Tópicos Gerais P1.1. Ciência de Dados e Inteligência artificial P1.2. Ética e responsabilidade, Segurança e cibersegurança P1.3. Estratégias de monetização de dados, diagnóstico analítico organizacional, modelos organizacionais e outros tópicos corporativos. P1.4. Storytelling com dados P1.5. Outros tópicos e tendências P2. Casos de Uso Analíticos e Exemplos P2.1. Forecasting P2.2. Geomarketing (Análise Espacial) P2.3. CRM Analítico (Modelos Preditivos) P2.4. Deteção de Riscos e Fraude (Análise de Redes) P3. Processos e automação P3.1. BPM (Business Process Management) P3.2. DPA (Digital Process Automation) P3.3. RPA (Robotic Process Automation) P3.4. Intelligent Automation com AI (Intelligent Document Processing) P3.5. IDP (Intelligent Document Processing) P3.6. Process mining

Método de Avaliação

Avaliação ao longo do semestre: a) Trabalho de grupo (3 elemenntos) com apresentação e discussão (50%). Tema: Forecasting ou Análise Espacial (à escolha) / Dados: A facultar pela equipa docente b) Trabalho individual com apresentação digital e discussão (50%). Tema: Automatização de sistema de reclamações com recurso a ferramentas: Power Automate, AI Builder, To Do, Excel A avaliação ao longo do semestre exige: a) presença em, pelo menos, 2/3 das aulas, b) nota mínima de 7,5 valores nas duas provas, e c) classificação final de 10 valores. Avaliação por exame: 1ª época: teste escrito (100%), com classificação mínima 10 valores. 2ª época: teste escrito (100%) com classificação mínima 10 valores. Escala: 0-20 valores.

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Dumas, M., La Rosa, M., Mendling, J. & Reijers, H., Fundamentals of Business Process Management, 2018, Second Edition, Springer, Gao, J., Fundamentals of Spatial Analysis and Modelling, 2022, CRC Press, Knaflic, C.N., Storytelling With Data: A Data Visualization Guide for Business Professionals, 2015, Wiley, Sharda, R., Delen, D. & Turban, E., Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective, 2017, Fourth Edition, Pearson, Guilmette, A., Workflow Automation with Microsoft Power Automate: Use business process automation to achieve digital transformation with minimal code, 2022, 2nd Edition, Packt Publishing, Microsoft, Microsoft Power Automate, n.e., Microsoft, https://learn.microsoft.com/en-us/training/powerplatform/power-automate:

Secundária

• Iscte, Documentação a facultar pelo docente., 2023, Iscte, Bhaduri, S. N. & Fogarty, D., Advanced Business Analytics. Essentials for Developing a Competitive Advantage, 2016, Springer, Few, S., Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring, 2013, 2nd Edition, Analytics Press, Larose, D. T. & Larose C. D., Data Mining and Predictive Analytics, 2015, 2nd Edition, Wiley, Shammunul, I., Hands-On Geospatial Analysis with R and QGIS: A beginner's Guide to Manipulating, Managing, and Analyzing Spatial Data Using R and QGIS 3.2.2, 2018, Packt Publishing, Bornet, P., Barkin, I. & Wirtz, J., Intelligent Automation: Learn How to Harness Artificial Intelligence to Boost Business & Make Our World More Human, 2020, World Scientific Publishing, Krause, P., Democratizing RPA with Power Automate Desktop: Boost your Productivity by Implementing Best Practices for Automating Repetitive Desktop Processes, 2023, Packt Publishing, :

Disciplinas de Execução

2017/2018 - 2º Semestre

2018/2019 - 2º Semestre