Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Mente + máquina

Зарегистрируйтесь на getAbstract, чтобы получить доступ к этому краткому изложению.

Mente + máquina

Un modelo de decisión para optimizar e implementar la analítica

Wiley,

15 мин на чтение
10 основных идей
Аудио и текст

Что внутри?

¡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

Станьте более продуктивным
Разработка инновационных продуктов
Развитие организации
Развивайте навыки мышления
Цифровая трансформация
Узнайте и поймите цифровые технологии
Финансовая отрасль
Ускорить трансформацию искусственного интеллекта
Повышение уровня кибербезопасности
Предпринимательство
Выполнение цифровых операций
Исполнительное руководство
Отдел кадров
Инновации
Стратегическое лидерство
Лидерство
Использование искусственного интеллекта для повышения качества обслуживания клиентов
Использование искусственного интеллекта в маркетинге
Использование искусственного интеллекта для разработки продуктов
Использование искусственного интеллекта в продажах
Использование искусственного интеллекта в повседневных задачах
Управление людьми и талантами
Управление
Анализ рынка по отраслям
Маркетинг
Оптимизация производства
Личностный рост
Производство и логистика
Продажи
Повышайте свою цифровую грамотность
Понять искусственный интеллект
Понимание поведения потребителей
Навыки работы на рабочем месте
Обеспечьте внедрение ИИ в коллективах
Внедряйте гибкость
Понимание возможностей и ограничений ИИ
Использование искусственного интеллекта для оптимизации процессов
Узнайте о тенденциях маркетинга
Использование искусственного интеллекта в HR
Используйте искусственный интеллект для автоматизации рабочих процессов
Узнайте о примерах использования ИИ
Управление интеллектуальным капиталом
Проведите исследование пользователей
Понять данные
Трансформация ИИ
Обеспечение конфиденциальности данных и соответствия нормативным требованиям
Применяйте дизайн-мышление
Узнайте и поймите, что такое аналитика данных и большие данные
Используйте искусственный интеллект для анализа данных
Используйте ИИ с учетом знаний компании
Анализируйте данные
Автоматизируйте процессы
Аналитическое мышление
Использование искусственного интеллекта для создания базы знаний
Используйте искусственный интеллект для исследования пользователей
Прототипирование и тестирование идей
Оптимизируйте рабочий процесс
Использование искусственного интеллекта для управления
Использование искусственного интеллекта для лидерства
Управление организационными знаниями