Una Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios (MSBA) es un título profesional interdisciplinario de posgrado en STEM que combina conceptos de ciencia de datos , informática , estadística , inteligencia empresarial y teoría de la información orientada a aplicaciones comerciales. Los estudiantes generalmente provienen de una variedad de orígenes que incluyen ciencias de la computación, ingeniería, matemáticas, economía y negocios. Los programas universitarios exigen el dominio de la codificación en al menos un idioma. Los lenguajes más utilizados incluyen R , Python , SAS y SQL. . Los solicitantes generalmente tienen competencia técnica antes de comenzar el programa. Las concentraciones de análisis en los programas de MBA son menos técnicas y se centran en desarrollar el conocimiento práctico de las aplicaciones estadísticas en lugar de la competencia. [1]
La analítica empresarial (BA) se refiere a las habilidades, tecnologías y prácticas para la exploración e investigación iterativas continuas del desempeño empresarial pasado para obtener información e impulsar la planificación empresarial. [1] La analítica empresarial se centra en desarrollar nuevos conocimientos y comprensión del rendimiento empresarial basándose en datos y métodos estadísticos . Por el contrario, la inteligencia empresarial se centra tradicionalmente en el uso de un conjunto coherente de métricas para medir el rendimiento pasado y guiar la planificación empresarial, que también se basa en datos y métodos estadísticos. La analítica empresarial se puede utilizar para aprovechar la analítica prescriptiva hacia la automatización.
Origen
El MSBA fue una respuesta a la creciente necesidad de análisis de datos complejos más allá del uso tradicional de hojas de cálculo como Microsoft Excel. Desde 2001, el volumen creciente (cantidad de datos), la velocidad (velocidad de entrada y salida de datos) y la variedad (rango de tipos de datos y fuentes) ha creado un vacío para el talento. [2] Harvard Business Review señaló: “Gran parte del entusiasmo actual por los macrodatos se centra en tecnologías que hacen posible la domesticación, incluido Hadoop (el marco más utilizado para el procesamiento de sistemas de archivos distribuidos) y herramientas de código abierto relacionadas , computación en la nube , y visualización de datos ”, dice el artículo. “Si bien esos son avances importantes, al menos tan importantes son las personas con el conjunto de habilidades (y la mentalidad) para hacer un buen uso de ellos. En este frente, la demanda se ha adelantado a la oferta. De hecho, la escasez de científicos de datos se está convirtiendo en una grave limitación en algunos sectores ". [3]
Ver también
Referencias
- ↑ Allen, Nathan (13 de diciembre de 2014). "Big Data Drawing Big Student Enrollments" . Poetas y Quants . Consultado el 3 de septiembre de 2016 .
- ^ Baron, Ethan (18 de enero de 2016). "Maestría en análisis de negocios en las 100 mejores escuelas B" . Poetas y Quants . Consultado el 3 de septiembre de 2016 .
- ^ "Data Scientist: el trabajo más sexy del siglo XXI" . Consultado el 3 de septiembre de 2016 .