20830086 - Business Leadership and Intelligence

Fornire agli studenti nozioni di base e avanzate circa la direzione d’impresa, la leadership e la gestione dell’innovazione e del cambiamento. Apprendere metodi e strumenti analitici avanzati, utili a produrre risultati a supporto delle decisioni manageriali.

Curriculum

scheda docente | materiale didattico

Programma

Gli studenti apprendono elementi metodologici della Social Network Analysis, in combinazione con altri strumenti di analisi, come il Text Mining, applicati a contesti economici e di business. Lo studio non è solamente teorico, ma anche incentrato sull’applicazione di queste tecniche, tramite l’apprendimento di specifici strumenti software.
In una seconda parte, il corso verte sull’apprendimento di conoscenze manageriali e strategiche, comprendendo lo studio di elementi di leadership, gestione dei gruppi di Lavoro, tecniche di comunicazione strategica e problem solving per la gestione del cambiamento, design thinking e gestione dell'innovazione.
Segue un maggior dettaglio dei contenuti.

Parte I: Business Analytics
- Introduzione alla Social Network Analysis e ai sistemi complessi
- Tipologie di rete e raccolta dati
- Misure di centralità
- Reti random, small-world e a invarianza di scala
- Clustering e structural holes
- Communities
- Ruoli chiave nelle reti di scambio conoscenza
- Robustezza e resilienza
- Cenni a modelli di diffusione
- Cenni ai big data analytics
- Studio dei segnali onesti
- Semantic Brand Score

Parte II: Direzione d’Impresa
- Tecniche di problem solving
- Tecniche di gestione del cambiamento
- Leadership
- Teambuilding
- Design Thinking per l’innovazione e le strategie di business
- Design Driven Innovation

Software:
- Studio dei software SBS BI, Pajek e Gephi.

Per entrambi i moduli sono previsti casi studio ed esercitazioni pratiche.

Un programma ancor più di dettaglio viene fornito dal docente sulla piattaforma Moodle.

Testi Adottati

Fronzetti Colladon, A., & Grippa, F. (2025). Leading Meaningful Change. Edward Elgar.

Fronzetti Colladon, A., & Vestrelli, R. (2025). Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks. Routledge.

Tutti i materiali messi a disposizione dal docente sulla piattaforma Moodle costituiscono parte integrante del corso e sono oggetto delle prove d'esame. Vanno quindi considerati in aggiunta ai testi di riferimento elencati.

Bibliografia Di Riferimento

Altri libri consigliati (letture non obbligatorie): - Brown, T. Change by Design, Revised and Updated. ‎Harper Business - Verganti, R. Overcrowded: Il manifesto di un nuovo modo di guardare all'innovazione. Hoepli.

Modalità Frequenza

Si raccomanda agli studenti di seguire le lezioni, poiché la partecipazione in aula offre l’opportunità di approfondire i contenuti attraverso il confronto diretto con il docente e i colleghi. Lo studio dei materiali forniti e indicati dal docente è importante, così come la frequenza alle lezioni, che permette di acquisire prospettive e informazioni aggiuntive. Per gli studenti impossibilitati a frequentare per validi motivi, secondo quanto previsto dai regolamenti dell’Università – ad esempio, studenti "lavoratori" – saranno forniti/indicati materiali integrativi per facilitare la comprensione degli argomenti e una preparazione adeguata all’esame, consentendo così l'apprendimento a distanza. Gli studenti che rientrano nelle casistiche previste dai regolamenti di ateneo sono invitati a contattare il docente per ricevere ulteriori indicazioni.

Modalità Valutazione

Esame orale, comprendente anche la discussione di un progetto presentato dagli studenti (lavoro di gruppo). Consultare la piattaforma Moodle per maggiori dettagli.

scheda docente | materiale didattico

Programma

Gli studenti apprendono elementi metodologici della Social Network Analysis, in combinazione con altri strumenti di analisi, come il Text Mining, applicati a contesti economici e di business. Lo studio non è solamente teorico, ma anche incentrato sull’applicazione di queste tecniche, tramite l’apprendimento di specifici strumenti software.
In una seconda parte, il corso verte sull’apprendimento di conoscenze manageriali e strategiche, comprendendo lo studio di elementi di leadership, gestione dei gruppi di Lavoro, tecniche di comunicazione strategica e problem solving per la gestione del cambiamento, design thinking e gestione dell'innovazione.
Segue un maggior dettaglio dei contenuti.

Parte I: Business Analytics
- Introduzione alla Social Network Analysis e ai sistemi complessi
- Tipologie di rete e raccolta dati
- Misure di centralità
- Reti random, small-world e a invarianza di scala
- Clustering e structural holes
- Communities
- Ruoli chiave nelle reti di scambio conoscenza
- Robustezza e resilienza
- Cenni a modelli di diffusione
- Cenni ai big data analytics
- Studio dei segnali onesti
- Semantic Brand Score

Parte II: Direzione d’Impresa
- Tecniche di problem solving
- Tecniche di gestione del cambiamento
- Leadership
- Teambuilding
- Design Thinking per l’innovazione e le strategie di business
- Design Driven Innovation

Software:
- Studio dei software SBS BI, Pajek e Gephi.

Per entrambi i moduli sono previsti casi studio ed esercitazioni pratiche.

Un programma ancor più di dettaglio viene fornito dal docente sulla piattaforma Moodle.

Testi Adottati

Fronzetti Colladon, A., & Grippa, F. (2025). Leading Meaningful Change. Edward Elgar.

Fronzetti Colladon, A., & Vestrelli, R. (2025). Social Network Analysis and Text Mining for Big Data: The Power of Words and Networks. Routledge.

Tutti i materiali messi a disposizione dal docente sulla piattaforma Moodle costituiscono parte integrante del corso e sono oggetto delle prove d'esame. Vanno quindi considerati in aggiunta ai testi di riferimento elencati.

Bibliografia Di Riferimento

Altri libri consigliati (letture non obbligatorie): - Brown, T. Change by Design, Revised and Updated. ‎Harper Business - Verganti, R. Overcrowded: Il manifesto di un nuovo modo di guardare all'innovazione. Hoepli.

Modalità Frequenza

Si raccomanda agli studenti di seguire le lezioni, poiché la partecipazione in aula offre l’opportunità di approfondire i contenuti attraverso il confronto diretto con il docente e i colleghi. Lo studio dei materiali forniti e indicati dal docente è importante, così come la frequenza alle lezioni, che permette di acquisire prospettive e informazioni aggiuntive. Per gli studenti impossibilitati a frequentare per validi motivi, secondo quanto previsto dai regolamenti dell’Università – ad esempio, studenti "lavoratori" – saranno forniti/indicati materiali integrativi per facilitare la comprensione degli argomenti e una preparazione adeguata all’esame, consentendo così l'apprendimento a distanza. Gli studenti che rientrano nelle casistiche previste dai regolamenti di ateneo sono invitati a contattare il docente per ricevere ulteriori indicazioni.

Modalità Valutazione

Esame orale, comprendente anche la discussione di un progetto presentato dagli studenti (lavoro di gruppo). Consultare la piattaforma Moodle per maggiori dettagli.