N91455 Analisi e misura nell'impresa digitale

Any information, anytime, anywhere.
Si può sintetizzare così una delle sfide più critiche che in questo momento i top-manager si trovano ad affrontare. La disponibilità in tempo reale di enormi quantità di dati (i cosiddetti big data) relativi all'andamento dell'impresa e dei mercati in cui opera, unita alla disponibilità di computer sempre più sofisticati e "mobili" accessibili ovunque, rappresenta una grande opportunità per chi "fa le strategie".
Ma come garantire che questi dati forniscano la rappresentazione più appropriata del business e non ne diano invece una visione distorta o incompleta? Come impiegare il potenziale di questi dati senza essere travolti dall'information overload?
Le imprese manifatturiere di successo grazie alla vendita di beni intangibili (i servizi) a fianco dei prodotti, sfruttano proprio l'innovazione delle tecnologie e delle metodologie per estrarre valore dai big data e quindi prendere le decisioni migliori.

Obiettivo del corso è sviluppare le competenze teoriche e pratiche necessarie ai manager per prendere decisioni strategiche migliori e tempestive sulla base di informazioni di provenienza e natura molteplice.

Al termine del corso lo studente avrà maturato una conoscenza sul settore dei servizi. Sarà in grado di interpretare i processi presenti in aziende manifatturiere e di servizi. In particolare sarà in grado di:
- Interpretare correttamente come la digitalizzazione contribuisce a creare valore.
- Analizzare i processi attraverso la dimensione digitale.
- Comprendere le principali dinamiche del settore dei servizi

l corso è strutturato in 3 parti:
- Introduzione ai Big Data e alle applicaizoni di Business degli strumenti di Analytics
- Hands-on con strumenti software di Analytics
- Services Design: dall'estetica al design dei servizi di business

Le lezioni prevedono l'alternarsi di contenuti teorici presentati del docente con la discussione in aula da parte degli studenti, eventualmente supportata dalla realizzazione di assignment, individuali e di gruppo. Una o più testimoninanze aziendali forniranno esemplificazione dei concetti e stimolo per la discussione. La sezione dedicata agli strumenti di data mining sarà realizzata con casi aziendali accompagnati da dataset che permettano l'impego hands-on di applicativi software. La sezione dedicata al design prevede la realizzazione di un progetto di gruppo che impiega tecniche appartenenti al filone del design thinking.

La valutazione degli apprendimenti avverrà in forma scritta, ma rimane a discrezione dei docenti la possibilità di completare la prova con un colloquio, anche in un giorno successivo a quello in cui si è svolta la prova stessa. 

La prova verterà su tutti i moduli del corso fatta eccezione per:
- il modulo del prof. Mezzenzana (la cui valutazione sarà esclusivamente basata sugli assignment svolti durante il corso);
- il modulo della prof. Zordan (la cui valutazione sarà esclusivamente basata sul progetto svolto durante il corso).
Gli studenti che lo desiderano potranno rinunciare alle valutazioni conseguite in uno o entrambi questi due moduli, per farlo è sufficiente che lo comunichino prima della prova, secondo modalità che saranno specificate in seguito (non via email).
Il voto finale complessivo risulterà dalla media pesata delle valutazioni relative ai singoli moduli (pesate proporzionalmente alla durata di ciascun modulo).

Durante l'intera durata della prova lo studente dovrà partecipare a un meeting con MS Teams, mantenendo la webcam e il microfono attivi.
Lo studente riceverà dal docente 4 o 5 domande a risposta aperta e avrà indicativamente 75 minuti di tempo per rispondere a ciascuna domanda su un foglio di carta diverso. Lo studente dovrà fotografare ogni foglio e il file corrispondente dovrà essere inviato al docente.
Ulteriori dettagli operativi saranno specificati nelle linee guida generali d'esame per lo studente.