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Cinzia PAROLINI
Professore Ordinario
Dipartimento di Economia "Marco Biagi"
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Insegnamento: Digital business strategy
Analisi dei dati per l'economia e il management (Offerta formativa 2023)
Obiettivi formativi
Dopo presentato la principale strumentazione in tema di analisi strategica, il corso passa in rassegna le specificità dei modelli di business digitali, per poi presentare una serie di modelli di business digitali in vari campi. Il corso approfondirà sia le caratteristiche essenziali di nuovi modelli di business nativi digitali, sia la trasformazione digitale di modelli di business tradizionali. Obiettivo fondamentale del corso è fornire agli studenti le conoscenze necessarie non solo per cogliere le caratteristiche essenziali dei diversi modelli di business digitali, ma anche la capacità di comprendere gli effetti dei processi di digitalizzazione sulle dinamiche competitive e sui risultati economico-finanziari delle imprese (revenue model, costi operativi, investimenti operativi). In continuità con il corso del primo anno “Business Metrics and Data Visualization”, inoltre, il corso si pone l’obiettivo di rafforzare le competenze di Data Analysis degli studenti attraverso una serie di esercitazioni su Excel volte a illustrare l’uso delle tabelle Pivot e di Power Query per l’analisi strategica di dati interni e esterni.
Prerequisiti
Il corso non richiede prerequisiti formali. Il programma tuttavia è strutturato dando per acquisiti i contenuti di un corso di Economia Aziendale base. Gli studenti che ritengono di non avere adeguate conoscenze a riguardo riceveranno istruzioni prima dell’inizio del corso su come fare per colmare eventuali carenze nella propria formazione di partenza. Inoltre il corso da per acquisiti i contenuti presentati nel corso “Business Metrics and Data Visualization”, presente nel piano di studi al primo anno del CdL.
Programma del corso
Sebbene il corso sia in Italiano, il programma e tutti i materiali sono in inglese, per cui si presentano di seguito i contenuti in inglese
The evolution of strategic management studies. The levels of strategy
The main traditional tools for strategic analysis at the business level: industry analysis; value system analysis; business model; Business Model Canvas
Strategy for a new age: the economics of information goods and the value net
Value creation and value capture dynamics
Strategic collision between digital and traditional firms
Business model analysis: AI, AR and VR, Drones and 3D Printing
Ethics and leadership in the age of AI
Advanced data analysis:
• Online Sources for strategic analysis: LLMs
• How to import data in Excel from flat and multiple tables
• How to import and merge in Excel data from different sources
• Web Scraping and Power Automate
• Power Query and Power Pivot
• Dashboards in Excel
Metodi didattici
La didattica di questo insegnamento si basa (1) su lezioni frontali, in cui si forniscono i concetti di base utili per l’analisi e la valutazione dei modelli di business; (2) discussione di casi aziendali (3) esercitazioni di analisi dei dati su Excel; elaborazioni di lavori di gruppi da presentare in aula a fine corso.
Testi di riferimento
Iansiti, M., & Lakhani, K. R. (2020). "Competing in the Age of AI: Strategy and Leadership When Algorithms and Networks Run the World." Harvard Business Review Press.
HBR's 10 Must Reads on AI, Analytics, and the New Machine Age
Nota: C. Parolini, The evolution of strategic management
Verifica dell'apprendimento
Per gli studenti frequentanti, l’apprendimento viene verificato attraverso (a) attraverso quiz settimanali volti a verificare la comprensione dei concetti via via presentati; (b) un lavoro di gruppo volto all’analisi approfondita di un modello di business digitale; (c) un esame finale composto da domande multiple choice + una domanda aperta. Per maggiori indicazioni sulla composizione del punteggio, si veda il programma di dettaglio
Per gli studenti non frequentati l’apprendimento viene verificato con l’esame finale che si compone di domande multiple choice e 3 domande aperte.
Risultati attesi
Lo studente che completa con successo l’insegnamento consegue i risultati illustrati di seguito.
Conoscenza e capacità di comprensione
Attraverso la partecipazione alla didattica frontale lo studente acquisisce alcuni framework teorici utili per classificare i modelli di business, comprenderne gli elementi essenziali e l'impatto sui risultati economici e finanziari dell'impresa.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Attraverso la discussione dei casi lo studente acquisisce la capacità di mettere in relazione teoria e casi aziendali concreti.
Autonomia di giudizio
Grazie al complesso delle attività didattiche, lo studente sviluppa la capacità di valutare la coerenza e la sostenibilità di un modello di business.
Capacità comunicativa
La capacità di comunicazione è sviluppata attraverso la partecipazione alle discussioni dei casi in aula, oltre che con la presentazione finale del lavoro di gruppo.
Capacità di apprendimento
Il complesso delle attività didattiche consente di acquisire la capacità di intraprendere ulteriori studi e approfondimenti in autonomia.