Una Maestría en Ciencias en Análisis de Negocios (MSBA) es un título profesional de posgrado interdisciplinario STEM que combina conceptos de ciencia de datos , informática , estadística , inteligencia empresarial y teoría de la información orientados a aplicaciones comerciales. Los estudiantes generalmente provienen de una variedad de antecedentes que incluyen informática, ingeniería, matemáticas, economía y negocios. Los programas universitarios exigen competencia en codificación en al menos un lenguaje. Los lenguajes más utilizados incluyen R , Python , SAS y SQL . Los solicitantes generalmente tienen competencia técnica antes de comenzar el programa. Las concentraciones analíticas 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 iterativa continua del desempeño empresarial pasado para obtener información e impulsar la planificación empresarial. [1] La analítica empresarial se centra en el desarrollo de nuevos conocimientos y comprensión del desempeño empresarial basándose en datos y métodos estadísticos . Por el contrario, la inteligencia empresarial tradicionalmente se centra en el uso de un conjunto consistente de métricas para medir el desempeño 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.
La 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 creciente volumen (cantidad de datos), velocidad (velocidad de entrada y salida de datos) y variedad (gama de tipos y fuentes de datos) ha creado un vacío de talento. [2] Harvard Business Review señaló: “Gran parte del entusiasmo actual por los macrodatos se centra en las tecnologías que hacen posible su control, incluido Hadoop (el marco más utilizado para el procesamiento de sistemas de archivos distribuidos) y herramientas de código abierto relacionadas , la computación en la nube y la visualización de datos ”, dice el artículo. “Si bien estos son avances importantes, al menos igual de importantes son las personas con el conjunto de habilidades (y la mentalidad) para darles un buen uso. En este frente, la demanda ha superado a la oferta. De hecho, la escasez de científicos de datos se está convirtiendo en una limitación grave en algunos sectores”. [3]