Libro

Mente + máquina

Un modelo de decisión para optimizar e implementar la analítica

Marc Vollenweider

Wiley, 2016

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Clasificación editorial

Na getAbstract, resumimos os livros* que ajudam as pessoas a entenderem o mundo, tornando-o um lugar melhor. Tudo o que selecionamos para a nossa biblioteca deve se destacar em uma das duas qualidades principais a seguir:

Esclarecedor – Você vai aprender conteúdos que vão ajudar você a tomar decisões melhores.

Útil – Você vai seguir conselhos práticos que vão ajudar você a se aprimorar no que faz.

Classificamos cada conteúdo em uma escala de 1 a 10 em relação a estas duas qualidades principais. As nossas avaliações ajudam você a escolher os títulos para a sua lista de leitura, indo de robusto (5) a brilhante (10). Os livros que classificamos abaixo de 5 não são resumidos. A seguir, confira o significado de cada nível da avaliação:

10 – Brilhante. Um livro útil e/ou esclarecedor que, além de atender aos mais elevados padrões em todos os aspectos pertinentes, destaca-se até mesmo entre os melhores. Ele se torna muitas vezes um clássico instantâneo e uma leitura obrigatória para qualquer pessoa.
9 – Superior. Um livro útil e/ou esclarecedor que é extremamente completo, tem muitos pontos fortes e nenhuma deficiência a ser mencionada.
8 – Muito bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que tem um número substancial de qualidades notáveis sem se sobressair em todas as áreas. Apresenta as últimas descobertas em um tópico e é escrito por um especialista renomado, mas carece de um pouco de estilo.
7 – Bom. Um livro útil e/ou esclarecedor que combina dois ou mais pontos fortes notáveis; por exemplo, contém ideias incomumente novas e as apresenta de uma maneira envolvente.
6 – Notável. Um livro útil e/ou esclarecedor que se destaca por pelo menos um aspecto; por exemplo, é particularmente bem estruturado.
5 – Robusto. Um livro útil e/ou esclarecedor, apesar das suas deficiências óbvias. Por exemplo, pode oferecer conselhos decentes em algumas áreas, ao mesmo tempo que é repetitivo ou normal demais em outras.

*A getAbstract resume muito mais do que apenas livros. Analisamos todo tipo de conteúdo que possa interessar ao nosso público: além de livros, resumimos também artigos, relatórios, video talks e podcasts. O que apresentamos aqui sobre os livros se aplica a todos os formatos cobertos.

Cualidades

Aplicable
Revelador
Visión general

Embora a classificação indique a qualidade de um livro de acordo com nossos dois critérios principais, ela não diz muito sobre suas características definidoras específicas. Portanto, utilizamos um conjunto de 20 qualidades para caracterizar cada livro de acordo com os seus pontos fortes:

Aplicável – Você vai receber conselhos que podem ser aplicados diretamente no local de trabalho ou em situações cotidianas.
Analítico – Você vai entender o funcionamento interno do assunto.
Conhecimento Contextualizado – Você vai obter conhecimentos contextuais como um modelo para ação ou análise consciente.
Controverso – Você vai ser confrontado com opiniões capazes de gerar debates fervorosos.
Audaz – Você vai encontrar argumentos que podem romper com perspectivas predominantes.
Abrangente – No resumo vão ser abordados todos os aspectos do assunto.
Exemplos Práticos – Você vai receber conselhos práticos ilustrados com exemplos práticos ou histórias do mundo real.
Eloquente – Você vai desfrutar de um texto extremamente bem escrito ou apresentado.
Cativante – Você vai querer ler ou assistir o conteúdo até o final.
Revelador – Você vai ter acesso a ideias altamente surpreendentes.
Para Iniciantes – Você vai encontrar uma boa cartilha caso seja um aprendiz com pouca ou nenhuma experiência/conhecimento prévio.
Para Especialistas – Você vai obter os conhecimentos ou instruções de alto nível que necessita como especialista.
Hot Topic – Você vai estar no meio de uma questão altamente debatida.
Inovativo – Você vai receber ideias e insights mais recentes sobre novos produtos ou tendências.
Conhecimento de Causa – Você vai ter o privilégio de aprender com alguém que conhece profundamente o assunto.
Inspirador – Você vai querer colocar em prática imediatamente o que acabou de ler.
Panorama Geral – Você vai receber uma abordagem ampla do assunto, na qual todos os seus principais aspectos são mencionados.
Baseado na Ciência – Você vai obter fatos e números baseados em pesquisas científicas.
Visionário – Você vai ter uma ideia do futuro e do que isso pode significar para a sua vida.
Bem-estruturado – Você vai receber um conteúdo particularmente bem organizado para facilitar o seu entendimento ou aplicação.

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...