Conteúdos Programáticos

Módulo: Data-driven thinking, data as a resource and fact-based decision making

Objetivos

  • Compreender os conceitos de Data Science e Big Data;
  • Compreender as características dos dados enquanto recursos organizacionais;
  • Compreender os benefícios de um processo de tomada de decisão baseado em dados.

Conteúdo

  • Introdução ao data science e big data;
  • A emergência dos dados enquanto fator de produção;
  • O futuro da tomada de decisão: evidência versus intuição.

Recursos Pedagógicos

  • Provost, F., and Fawcett, T. 2013. "Data Science and Its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making." Big
    Data 1(1):51–59.
  • McAfee, A., and Brynjolfsson, E. 2012. "Big Data: The Management Revolution." Harvard Business Review 90:60–68.
  • Barton, D., and Court, D. 2012. "Making Advanced Analytics Work for You." Harvard Business Review 90:79–83.

Módulo: Visão IDC - Digital Transformation & Maturity Model Information Digital Transformation

Objetivos

  • Compreender as principais componentes para a avaliação do nível de maturidade da Transformação da Informação nas
    organizações;
  • Compreender os estágios, os fatores chave e os resultados esperados para a Transformação da Informação como um
    fator crítico para a transformação digital da organização;
  • Capacitar os decisores com uma ferramenta de avaliação e benchmark para definir metas e planos de melhorias a curto
    e longo prazo.

Conteúdo

  • Visão IDC para a Transformação Digital;
  • Apresentação do IDC MaturityScape: Information Digital Transformation 1.0;
  • Aplicação do modelo de avaliação e benchmark;
  • Análise dos fatores de melhoria para uma maior maturidade da Transformação da Informação nas organizações.

Recursos Pedagógicos

  • IDC MaturityScape: Digital Transformation;
  • IDC FutureScape: Worldwide Analytics, Cognitive/AI, and Big Data 2017 Predictions.
  • IDC MaturityScape: Information Digital Transformation 1.0.
  • IDC MaturityScape: Information Digital Transformation 1.0 – Benchmark.

Módulo: Information Visualization, Knowledge Creation and Collaboration

Objetivos

  • Compreender as atuais arquiteturas de informação que suportam a transformação digital e as organizações analíticas;
  • Perceber como a Business Intelligence contribui para maximizar o valor no negócio e criar vantagens competitivas
    analíticas através de abordagens analíticas que suportam a gestão do conhecimento nas organizações;
  • Compreender o papel das aplicações analíticas na monitorização do desempenho das organizações e no suporte à
    colaboração através de storytelling e ferramentas de visualização e manipulação de dados.

Conteúdo

  • Gestão do Conhecimento e Business Intelligence;
  • Arquitecturas informacionais de suporte às organizações data-driven;
  • Identificar e construir os indicadores chave das aplicações analíticas (KPIs) em contexto empresarial;
  • Desenhar o CxO dashboard.

Recursos Pedagógicos

  • Business Intelligence: A Managerial Perspective on Analytics (2014), by Dursun Delen, Efraim Turban, David Ramesh
    Sharda.
  • Introducing Microsoft Power BI (2016), by Alberto Ferrari and Marco Russo.

Módulo: Data Security and Privacy, the new EC legal framework on Protection of personal data

Objetivos

  • Conhecer os riscos relacionados com as tecnologias emergentes, em particular Big Data & Analytics;
  • Enquadrar a gestão da Informação no contexto da governança e gestão dos Sistemas de Informação corporativos;
  • Entender os princípios básicos que indivíduos e organizações podem usar para garantir a proteção da segurança e
    privacidade de dados;
  • Conhecer as linhas gerais para implementação de um programa para implementação de uma framework corporativa de
    governança e gestão da segurança e privacidade da Informação.

Conteúdo

  • Apresentação dos principais requisitos legais e normativos relacionados com a segurança e privacidade, em particular o
    novo Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD);
  • Enquadramento geral dos princípios e facilitadores de governança e gestão da segurança e privacidade da Informação e
    apresentação das boas práticas relacionadas;
  • Desenho e implementação de uma framework de governança e gestão da segurança e privacidade da Informação;
  • Implementação das estruturas organizacionais de suporte à segurança e privacidade da informação (CISO, CSO e
    CPO);
  • Lançamento do programa de proteção da privacidade;
  • Casos práticos e exemplos de aplicação.

Recursos Pedagógicos

  • Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados;
  • ISACA Privacy Principles and Program Management Guide.

Módulo: Value creation and value capture in the face of technological changes

Objetivos

  • Understand the processes of creating, appropriating, and delivering value in uncertain and dynamic technology
    markets;
  • Understand and relate technology and innovation as strategic decisions in new and incumbent firms.

Conteúdo

  • Introduction – sources of technology, adoption, and dynamics of technology markets;
  • Value creation in the face of technological change – big data perspective;
  • Value appropriation mechanisms;
  • New, technology-enabled organizational forms and business model innovation.

Recursos Pedagógicos

  • Book:
  • Markides & Geroski, Fast Second: How Smart Companies Bypass Radical Innovation to Enter and Dominate New
    Markets, 2004.
  • Articles:
  • Agarwal, A., Gans, J., Goldfarb, A., The Simple Economics of Machine Intelligence. Harv. Bus. Rev., Nov 2016.
  • Shilling, M., and Esmundo, M., Technology S-curves in renewable energy alternatives: Analysis and implications for
    industry and government, Energy Policy, 2009.
  • Pisano, G., You need an innovation strategy, Harv.Bus.Rev., Jun 2015.
  • Hess, T., Matt, C., Benlian, A., Wiesbock, F., Options for Formulating a Digital Transformation Strategy, MISQ Exec.,
    15:2, 2016.
  • Lakhani, K.R., Lifshitz-Assaf, H., Tushman, M.L., 2013. Open innovation and organizational boundaries: task
    decomposition, knowledge distribution and the locus of innovation, in: Handbook of Economic Organization.
    Boston.

Módulo: Value Realization, monetization, productization and service innovation

Objetivos

  • Compreender as implicações económicas da informação enquanto ativo;
  • Compreender os principais modelos de negócio;
  • Compreender os conceitos de monetização e produtização de informação.

Conteúdo

  • Fundamentos da definição de preços em produtos informacionais, versões, efeitos de rede, standards, estratégias de
    cooperação;
  • Modelos de negócio informacionais: diferenciação baseada em informação, venda de informação e redes de
    distribuição;
  • Data science para humanos e data science para máquinas.

Recursos Pedagógicos

  • Shapiro C, Varian HR. 1999. Information Rules: AStrategic Guide to the Network Economy. HarvardBusiness School
    Press: Boston, MA.
  • Wang, R. 2012. What a Big-Data Business Model Looks Like. Harvard Business Review.