MAN 5163 Corporate Business Analytics
MAN 5163 Corporate Business Analytics
| Kurskode | Semester |
|---|---|
MAN 5164 | 2022 Høst |
MAN 5165 | 2023 Vår |
Programmet har et sterkt beslutningsfokus og omhandler de verktøy og metoder som en rådgiver eller en beslutningstaker bør ha kunnskap om for å kunne bidra til bedre og raskere beslutninger i lys av målsettingene. Flerdimensjonale modeller som fanger opp beslutningens tidshorisont, betydningen av foretakets ressurssituasjon for de beslutninger som fattes, spørsmålet om hvilke typer informasjon av både finansiell og ikke-finansiell karakter som er beslutningsrelevant samt verdiberegninger av fleksibilitet og tilleggsinformasjon står sentralt i programmet.
I programmet må deltakerne skrive en prosjektoppgave knyttet til en reell beslutningssituasjon i en virksomhet.
Gjennom dette må deltakerne vise at de har forstått innholdet i programmet og at de er i stand til å benytte kunnskapen i det virkelige liv. Deltakerne må i prosjektoppgaven redegjøre om formål, problemstilling, relevant teori, innsamling av relevant beslutningsinformasjon, analyse, drøftelse og konklusjon.
Etter fullført program, skal kandidaten ha kunnskap om:
- Teorier og modeller for å utvikle beslutningsgrunnlag der verdimaksimering for eier står i sentrum.
- Prinsipper om markeder, konkurranse og verdiskapning, både nasjonalt og internasjonalt.
- Kjennskap til ulike datatyper og relevante digitale verktøy (software) for å konvertere slike data til informasjon og innsikt for å forbedre et beslutningsgrunnlag.
- Et bredt spekter av relevante verktøy og modeller som kan benyttes i både privat og offentlig sektor, og deres begrensninger.
- Tillegne seg kunnskap om lean som både ledelsesfilosofi og verktøykasse
Etter fullført program bør studenten kunne gjennomføre følgende:
- Identifisere og formalisere et ofte ustrukturert og kompleks problem for en virksomhet.
- Velge et egnet verktøy/modell/teori for å belyse ulike økonomiske sider ved ulike beslutninger.
- Benytte ulike datasett som grunnlag for analyse
- Benytte spesifikke verktøy som Excel, AnyLogic, ArcGIS for å analysere problemstillinger
- Tolke og forstå hva analysene belyser, samt kommunisere dette til beslutningstagere
- Benytte ulike lean verktøy for å gjennomføre forbedringstiltak
- Kritisk evaluere resultater fra analyser og identifisere etiske sider ved en løsning.
- Identifisere problemstillinger gitt ulike datasett
- Vise evne til å kommunisere fagområdet til både spesialister og legfolk
Samling 1
I denne samlingen tar vi for oss beslutningsanalyse og de rammene en beslutningstager ofte jobber under, og de momentene som kan påvirke en beslutning. Vi utvikler en helhetsmodell for å se verdiskapningen knyttet til ulike typer analyser basert på grunnleggende teori fra økonomi.
Det blir også fokus på ressurs/kostnadsanalyser i ulike former. Kostnader er ofte en sentral del av de fleste beslutninger, det være seg salg av et produkt eller innføring av en ny teknologi. Vi gjennomgår både operasjonelle , men også strategiske kostnadsanalyser der hovedvekt legges på kundelønnsomhet.
- Beslutninger
- Beslutningsverktøy
- Beslutningsbias
- Kostnadstyper
- Kostnadsanalyser og kalkulasjon (ABC, TDABC,…)
- Kostnadskutt
- Strategisk Kostnadsanalyser (Kundelønnsomhet,..)
- Excel
Samling 2
Som en naturlig forlengelse av samling 1 tar vi her for oss beslutninger som har en lengre horisont. Vi utvikler og gjennomgår modeller for vurdering av nettopp slike beslutninger. I tillegg fokuseres det på risikoanalyser og praktisk beregning av avkastningskrav basert på eksisterende teori. En del av samlingen vil fokusere på å benytte Excel, og er en viktig del for videre bruk av Excel i programmet.
- Langsiktige beslutninger
- Verdiskapning
- Kontantstrøm
- Risiko
- Avkastningskrav
- NNV, IRR, EAC
- Modellering
- Excel
Samling 3
I denne samlingen er det fokus på optimeringsmodeller og hvordan man kan benytte disse som praktisk beslutningsstøtte. Med utgangspunkt i matematisk modellering vil man bli eksponert for problemer innen områder som finans, markedsføring samt logistikk. Modulen vil i stor grad benytte de verktøyene som Excel gir, men også gi en overordnet innsikt i hvordan mer avanserte programvare kan benyttes.
· Lineære modeller (LP)
· Modeller med binærvariabler
· Modeller for lokalisering, produktvalg, transport- og lagerstyring og bemanningsplanlegging
· Excel
Samling 4
Som en videreføring av tidligere samlinger fokuseres det i denne modulen på simuleringsteknikker som et sentralt og viktig verktøy for beslutningstagere. Å forstå et beslutningsproblem og hvordan ulike faktorer påvirker utfallet er viktig.
Samlingen skal gjøre studentene kjent med konstruksjonen og bruken av databaserte simuleringsmodeller.
- Kunnskap om ulike simuleringsmodeller
- Bruk av simuleringsmodeller på praktiske problemstillinger
- Refleksjon og tolkning av simuleringsanalyser
- Excel
- AnyLogic
- Monte Carlo Simulering
Samling 5
Lean
I denne samlingen er fokus lean, både som ledelses filosofi og verktøy. Mye er skrevet om lean og mange virksomheter har initiert lean tiltak både med langsiktig suksess og ikke. Samlingen vil først gjennomgå bakgrunnen for lean som dreier seg i stor grad om en vitenskapelig tilnærming til forbedringer. Det vil bli satt fokus på lean som strategisk ledelsesverktøy, og ikke minst vil en rekke av lean verktøyene bli gjennomgått.
Lean vil gripe inn i en rekke av stabsfunksjonene i virksomheter og en egen del vil fokusere på hvordan dette kan bli mottatt, og de endringer som kan oppstå i økonomifunksjonen.
I tillegg vil denne samlingen innehold et bedriftsbesøk hos en virksomhet som har hatt stor suksess med sitt lean program.
- Lean og Toyota Production System
- Lean som filosofi
- Lean tempelet
- Lean verktøy (Kaizen, 5S, A3, Kanban, Gemba,…)
- Lean og stabsfunksjoner
- Bærekraftige løsninger
- Lean implementering
- Lean start-up
Samling 6
I denne samlingen vil deltakerne få innsyn i alternative datatyper for analyse. Dette inkluderer eksempelvis bruk av veidata og værdata. Gjennom konkrete eksempler vil man få en forståelse for de mulighetene og begrensningene som ligger i bruk av slike data. Ved bruk av eksempelvis ArcGis fra ESRI vil man foreta optimeringsanalyser.
Samlingen vil også gi innsikt i bruk av visualiseringsverktøy for å både foreta analyser, samt presentere resultater. Ulike typer software vil bli benyttet for dette formålet.
- Ulike datasett
- Importering/filtrering av data
- Posisjonering og optimering
- ArcGIS software for analyser
- Visuell analyse av data
- Viktigheten av visuell presentasjon
- Analyse av data fra sosiale medier
Programmet gjennomføres med seks samlinger over to semestere, totalt ca. 150 timer.
Veiledningstilbudet vil være noe ulikt på de forskjellige Executive Master of Management Program. Det vil bli gitt personlig veiledning og veiledning under forelesning. Generelt kan studentene forvente rådgivende veiledning, ikke evaluerende veiledning. Veiledningstilbudet er estimert til 4 timer pr. oppgave.
I programmer hvor det ikke er obligatorisk fremmøte er det studentens ansvar å innhente informasjon som er gitt på forelesning, men som ikke fremkommer på programmets hjemmeside/ It's learning eller annet kursmateriell.
Studentene evalueres gjennom prosjektoppgave som teller 60% av totalkarakteren og en individuell 4 timers skriftlig eksamen som teller 40%. Prosjektoppgaven kan skrives individuelt eller i grupper på inntil tre personer. Alle eksamener må bestås for at vitnemål i programmet skal bli tildelt.
Prosjektoppgaven inngår i gradens selvstendige arbeid, jf Forskrift om krav til mastergrad, tilsvarende 18 studiepoeng pr. program. For graden Executive Master of Management vil det selvstendige arbeidet bestå av summen av prosjektoppgaver fra tre programmer.
I programmet benyttes dataverktøy som Excel, AnyLogic, ArcGis, m.m (Disse kan endres på kort varsel.
I BIs etter- og videreutdanningstilbud ved BI Executive, stilles det et gjensidig krav til student og kursansvarlig om involvering av studentens erfaring i planlegging og gjennomføring av kurs, moduler og programmer. Det vil si at studenten har rett og plikt til å involvere seg med egen kunnskap og relevant erfaring.
Fullført bachelorgrad, tilsvarende 180 offentlig godkjente studiepoeng fra høyskole, universitet eller tilsvarende. Søkeren må være minst 25 år og det kreves minimum fire års arbeidserfaring. For søkere som har en fullført mastergrad fra før, kreves det tre års arbeidserfaring.
Forbehold
Avvik i undervisnings- og eksamensformer kan forekomme dersom eksterne rammebetingelser eller uforutsette hendelser tilsier dette.
Studenter bør ha grunnleggende ferdigheter i matematikk, og ha interesse for det kvantitative fagområde.
| Vurderinger |
|---|
Eksamenskategori: Innlevering Vurderingsform: Skriftlig innlevering Vekting: 60 Gruppering: Gruppe/Individuell (1 - 3) Varighet: 2 Semester Kommentar: Prosjektoppgave, teller 60% av totalkarakteren. Eksamenskode: MAN 51631 Karakterskala: ECTS Kontinuasjon: Eksamen ved neste kursgjennomføring |
Eksamenskategori: Innlevering Vurderingsform: Skriftlig innlevering Vekting: 40 Gruppering: Individuell Varighet: 4 Time(r) Kommentar: 4 timers skriftlig eksamen, teller 40% av totalkarakteren. 25.01.2023 Eksamensformen er endret fra individuell skoleeksamen til individuell hjemmeeksamen våren 2023. Eksamenskode: MAN 51632 Karakterskala: ECTS Kontinuasjon: Eksamen ved neste kursgjennomføring |
Alle eksamener må bestås for å oppnå karakter i kurset.
| Kurskode | Credit reduction |
|---|---|
| MAN 5103 | 100 |
| MAN 8898/8998/2274/2275 | 100 |
Kan ikke kombineres med MAN 5103 Bedriftsøkonomisk analyse med beslutningsverktøy
Kan ikke kombineres med MAN 8898/8998/2274/2275 Bedriftsøkonomisk analyse med beslutningsverktøy
| Aktivitet | Varighet | Kommentar |
|---|---|---|
Undervisning | 150 Time(r) | |
Forberedelse til undervisning | 150 Time(r) | |
Studentenes eget arbeid med læringsressurser | 500 Time(r) | Selvstudium, arbeid med prosjektoppgave og eksamen |
Et kurs med 1 studiepoeng tilsvarer en arbeidsmengde på 26-30 timer. Et kurs på 30 studiepoeng tilsvarer derfor en arbeidsmengde på minimum 800 timer.