This course is offered through the Network for Digital Commerce. These studies are available for bachelor's and master's degree students studying in the University of Jyväskylä.
","fi":"Tämä opintojakso on tarjolla Digitaalisen kaupan -verkostossa. Verkoston opinnot ovat tarjolla Jyväskylän yliopiston kandidaatti- ja maisteriopiskelijoille.
"},"cooperationNetwork":{"abbreviation":"digikauppa","name":{"en":"Digital retailing and e-commerce studies","fi":"Digitaalisen kaupan opetuskokonaisuus"}}}],"gradeScaleId":"sis-0-5","outcomes":{"en":"After completing the course, students will be able to:\r\n\r\n1. Value Proposition – Identify and classify digital platforms, analytics tools, and AI-assisted analytical solutions according to their business purposes, value propositions, and analytical functions.\r\n\r\n2. Value Capture – Compare and evaluate analytical approaches based on business requirements, available data, key performance indicators (KPIs), and their ability to create and capture business value.\r\n\r\n3. Value Delivery – Select and apply appropriate analytics platforms, AI-assisted analytical approaches, and performance metrics to support evidence-based business decision-making and deliver business value.\r\n\r\n4. Value Positioning – Interpret analytical results, communicate business insights, and justify strategic recommendations for different organisational contexts and stakeholders.","fi":"Opintojakson suoritettuaan opiskelija osaa:\r\n\r\n1. Arvolupaus (Value Proposition) – tunnistaa ja luokitella digitaalisia alustoja, analytiikkatyökaluja ja tekoälyavusteisia analyysiratkaisuja niiden liiketoiminnallisen tarkoituksen, arvolupauksen ja analytiikkatoimintojen perusteella.\r\n\r\n2. Arvon tuottaminen (Value Capture) – vertailla ja arvioida analytiikkamenetelmiä liiketoiminnan tarpeiden, käytettävissä olevan datan, keskeisten suorituskykymittareiden (KPI) sekä niiden liiketoiminta-arvon tuottamiskyvyn perusteella.\r\n\r\n3. Arvon toimittaminen (Value Delivery) – valita ja soveltaa tarkoituksenmukaisia analytiikka-alustoja, tekoälyavusteisia analyysimenetelmiä ja suorituskykymittareita näyttöön perustuvan liiketoiminnallisen päätöksenteon ja liiketoiminta-arvon tuottamisen tukemiseksi.\r\n\r\n4. Arvon asemointi (Value Positioning) – tulkita analyysituloksia, viestiä liiketoimintalähtöisiä havaintoja sekä perustella strategisia suosituksia erilaisissa organisaatio- ja sidosryhmäkonteksteissa."},"tweetText":null,"content":{"en":"Students develop the ability to learn, compare, select, and apply digital platforms, analytics tools, and AI-assisted analytical approaches to support evidence-based business decision-making across different organisational contexts.\r\n\r\nThe course introduces data analytics tools by categories, including business intelligence (BI) and AI dashboards, and establishes a systematic foundation in business analytics. It focuses on analysing and briefing customer engagement in digital environments, benchmarking competitors and industries, and evaluating and improving the performance of digital channels. Students learn to recognise, reuse, and reinterpret key performance indicators (KPIs) across different digital platforms to generate actionable business insights.\r\n\r\nThe generic skills developed in this course include communication and interaction skills, digital competence, responsibility, and ethical decision-making.","fi":"Opiskelijat kehittävät valmiuksia oppia, vertailla, valita ja soveltaa digitaalisia alustoja, analytiikkatyökaluja sekä tekoälyavusteisia analyysimenetelmiä näyttöön perustuvan liiketoiminnallisen päätöksenteon tueksi erilaisissa organisaatiokonteksteissa.\r\n\r\nKurssilla tutustutaan data-analytiikan työkaluihin niiden käyttötarkoitusten ja kategorioiden mukaan, mukaan lukien Business Intelligence (BI) - ja tekoälypohjaiset hallintapaneelit (AI dashboards), sekä rakennetaan systemaattinen perusta liiketoiminta-analytiikalle. Kurssilla keskitytään asiakasvuorovaikutuksen analysointiin ja raportointiin digitaalisissa ympäristöissä, kilpailija- ja toimialavertailuun sekä digitaalisten kanavien suorituskyvyn arviointiin ja kehittämiseen. Opiskelijat oppivat tunnistamaan, hyödyntämään uudelleen ja tulkitsemaan keskeisiä suorituskykymittareita (KPI) eri digitaalisten alustojen välillä liiketoimintaa tukevien johtopäätösten muodostamiseksi.\r\n\r\nKurssilla kehitettäviä yleisiä työelämätaitoja ovat viestintä- ja vuorovaikutustaidot, digitaalinen osaaminen, vastuullisuus sekä eettinen päätöksenteko."},"additional":{"en":"- Target group: Digital Commerce minor subject students & Open University students\r\n- The course content may be updated from time to time to reflect changes in industry trends; the instructor reserves the right to make such updates as necessary.","fi":"- Kohderyhmä: Digitaalisen kaupankäynnin sivuaineopiskelijat ja Avoimen yliopiston opiskelijat\r\n- Kurssin sisältöä voidaan päivittää aika ajoin alan trendien muuttuessa; opettajalla on oikeus tehdä tällaisia päivityksiä tarvittaessa."},"prerequisites":{"en":"Recommended prerequisite or follow-up course (not mandatory): 812364A Data Analytics and Business Intelligence, 5 ECTS\r\n\r\nThe course introduces a range of industry-standard digital analytics tools through entry-level certification-based learning. Previous professional experience with these tools is not required, as the individual certifications are intended to provide the necessary practical introduction to each tool. \r\n\r\nApproximately two thirds of the course focuses on learning and completing certifications covering different areas of digital analytics. The final part of the course is more integrative and requires students to combine and apply the knowledge and skills developed across the different tools and analytics areas. Students should therefore be prepared to work with a broad range of digital analytics topics and tools within the course.","fi":"Suositeltu edeltävä tai täydentävä opintojakso (ei pakollinen): 812364A Data Analytics and Business Intelligence, 5 op\r\n\r\nKurssilla perehdytään useisiin alan yleisesti käytössä oleviin digitaalisen analytiikan työkaluihin lähtötason sertifiointiin perustuvan oppimisen kautta. Aikaisempaa työkokemusta näiden työkalujen parissa ei edellytetä, sillä yksittäiset sertifioinnit on suunniteltu tarjoamaan opiskelijalle tarvittavat perustiedot ja käytännön perehdytyksen kuhunkin työkaluun.\r\n\r\nNoin kaksi kolmasosaa kurssista keskittyy eri digitaalisen analytiikan osa-alueita käsittelevien sertifiointien opiskeluun ja suorittamiseen. Kurssin loppuosa on kokonaisuutta integroivampi ja edellyttää opiskelijoilta eri työkalujen ja analytiikan osa-alueiden kautta hankittujen tietojen ja taitojen yhdistämistä sekä soveltamista.\r\n\r\nOpiskelijan tulee siten varautua työskentelemään kurssin aikana laaja-alaisesti digitaalisen analytiikan eri aihealueiden ja työkalujen parissa."},"compulsoryFormalPrerequisites":[],"recommendedFormalPrerequisites":[],"literature":[],"learningMaterial":null,"completionMethods":[]}],"prerequisiteCourseUnit":[],"prerequisiteModule":[]},"prerequisiteCourseUnitPage":{"nodes":[]},"prerequisiteModulePage":{"nodes":[]},"parentModulePage":{"nodes":[]}},"pageContext":{"type":"courseUnit","locale":"fi","title":"Digital Platforms and Analytics","id":"otm-01ccb4b7-4974-34d5-b94b-8ddd949e416b","code":"BO00AU08","prerequisiteCourseUnitIds":[],"prerequisiteModuleIds":[],"parentModuleIds":[],"curriculumPeriodStartDate":"2025-08-01","curriculumPeriodEndDate":"2026-08-01","coordinatingOrgIds":[],"searchable":false,"searchTags":null,"organisationIds":["otm-71fd8cc0-9fb4-38e1-bbb0-d1d63f911ddf"],"organisations":[],"attainmentLanguages":["en"],"hasSummerStudies":false,"teachingPeriods":[],"cooperationNetworkDirection":"INBOUND","hasCooperationNetworkSettings":true,"hasAvoinTeaching":false}}}