Únete a getAbstract para acceder al resumen.

Mente + máquina

Únete a getAbstract para acceder al resumen.

Mente + máquina

Un modelo de decisión para optimizar e implementar la analítica

Wiley,

15 mins. de lectura
10 ideas fundamentales
Audio y Texto

¿De qué se trata?

¡Datos masivos! ¡IA! ¡Gestión del conocimiento! ¿Cuáles de estos conceptos son modas extraexageradas?


Clasificación editorial

8

Cualidades

  • Aplicable
  • Revelador
  • Visión general

Reseña

El director ejecutivo de Evaluserve, Marc Vollenweider, conoce su analítica, y en su guía ofrece consejos aplicables y enfocados. Mientras la lista de falacias sobre la analítica en la Parte I solo puede salvar a las organizaciones que tienen dinero en abundancia, la metodología que explica en la Parte III puede lograr que se implemente una analítica sensible y funcional. Sin embargo, como Vollenweider tiene tanta experiencia en analítica, se mueve rápidamente y, por tanto, su trabajo puede resultar un desafío para los que son nuevos en el campo. Aparte de esta cuestión, getAbstract recomienda su guía a cualquier persona interesada en analítica, datos masivos o gestión del conocimiento.

Resumen

Datos masivos: exageraciones, falacias y realidad

Los datos masivos y los campos relacionados, al igual que la analítica, padecen de exageraciones. Afirmaciones exageradas sobre los datos masivos a menudo agobian las discusiones útiles, centradas y racionales sobre la realidad de los datos masivos. La primera falacia es que los datos masivos resuelven todo. No lo hacen. Mucha gente adopta los datos masivos sin las herramientas y contextos necesarios. Se necesitan mejores estructuras para dominar el uso de los datos, así como una definición de cómo utilizar la analítica, los objetivos, la métrica y a un personal experto responsable.

Algunas personas creen falsamente que se requiere un mar de datos y herramientas. Un mar de datos es una enorme colección de datos. La promesa falaz es que se pueden procesar datos de manera más barata si se recopilan cantidades masivas de ellos. Por desgracia, lo más probable es que los datos se dupliquen, se dejen datos muertos en el mar y exista el riesgo de manejar mal la propiedad intelectual. La gente también piensa que más datos significan más percepciones. Esto puede ser cierto… si se procesan los datos correctos de la manera correcta...

Sobre el autor

Marc Vollenweider es cofundador y director ejecutivo de Evaluserve, una compañía que se especializa en analítica y gestión de datos.


Comentarios sobre este resumen

  • Avatar
  • Avatar
    J. P. hace 9 años
    Todas las empresas deberían montar un departamento de Analítica para desarrollar su actividad principal: el conocimiento especifico de su negocio.

Más sobre esto

Skills Relacionados

Sé más productivo
Desarrolla productos innovadores
Desarrolla la organización
Desarrolla tus habilidades de pensamiento
Transformación digital
Descubre y comprende las tecnologías digitales
Industria financiera
Impulsa la transformación de IA
Mejora la ciberseguridad
Emprendimiento
Ejecuta operaciones digitales
Liderazgo ejecutivo
Recursos humanos
Innovación
Lidera estratégicamente
Liderazgo
Aprovecha la IA para la experiencia del cliente
Aprovecha la IA para el marketing
Aprovecha la IA para el desarrollo de productos
Aprovecha la IA para ventas
Aprovecha la IA en tus tareas diarias
Gestiona personas y talento
Administración
Perspectivas del mercado por industria
Mercadotecnia
Optimiza la producción
Crecimiento personal
Producción y logística
Ventas
Fortalece tu alfabetización digital
Entiende la IA
Comprende el comportamiento del consumidor
Habilidades para el lugar de trabajo
Impulsar la adopción de IA en los equipos
Agiliza tu organización
Comprender las capacidades y límites de la IA
Utiliza la IA para la optimización de procesos
Descubre las tendencias de mercadotecnia
Aprovecha la IA para recursos humanos
Utiliza la IA para la automatización de flujos de trabajo
Descubre casos de uso de IA
Gestiona capital intelectual
Realice investigación de usuarios
Comprende los datos
Transformación de IA
Garantice la privacidad de datos y el cumplimiento
Aplica el design thinking
Descubre y comprende la analítica de datos y el big data
Utiliza la IA para el análisis de datos
Utiliza IA con el conocimiento de la empresa
Analiza datos
Automatice procesos
Piensa analíticamente
Utiliza IA para la generación de bases de conocimiento
Utiliza IA para la investigación de usuarios
Prototipa y prueba ideas
Optimiza tu flujo de trabajo
Aprovecha la IA para la gestión
Aprovecha la IA para el liderazgo
Gestiona el conocimiento organizacional