Saltar la navegación
Detrás de toda buena decisión
Libro

Detrás de toda buena decisión

AMACOM, 2014 más...

Comprar el libro


Clasificación editorial

8

Cualidades

  • Aplicable

Reseña

Los experimentados científicos de datos Piyanka Jain y Puneet Sharma ofrecen una guía ilustrada excepcionalmente clara para el análisis de datos con estudios de caso reales y mejores prácticas viables. Jain y Sharma afirman que la analítica básica –que puede hacer en Excel– aborda 80% de todos los problemas empresariales si hace las preguntas correctas. Sostienen que quienes no son analistas, como gerentes y publicistas, pueden aprender fácilmente herramientas analíticas poderosas y hacer su propio análisis sin necesidad de analistas profesionales ni científicos de datos. getAbstract recomienda su enfoque práctico a gerentes, ejecutivos y empresarios que no hacen análisis para vivir.

Resumen

No es ciencia espacial

La mayoría de los problemas de datos no requieren analistas profesionales. Gerentes comunes y corrientes, con un entrenamiento mínimo, pueden lograr análisis poderosos con el uso de herramientas básicas como Microsoft Excel. Empiece por identificar el problema que su empresa necesita resolver. Pruebe sus hipótesis contra los datos. Utilice análisis básico de datos para eliminar todo, excepto las mejores ideas y descubrir información que estimule las acciones y decisiones necesarias. Implemente la solución a título de prueba, pruébela y llévela a cabo.

No lo complique

Cuando Circuit City enfrentó problemas financieros en el 2000, despidió a los mejores talentos, se mudó de ubicaciones privilegiadas a centros comerciales suburbanos baratos y cerró sus empresas de electrodomésticos. Se tomaron estas decisiones sin análisis ni evidencias. Resultaron desastrosas.

En lugar de actuar por corazonadas, analice su información. Suponga que debe encontrar un barco que se hundió en el océano Pacífico en 1715. Podría zarpar sin planificación alguna y enviar su minisubmarino a donde cree que podría estar. Quizá seguiría buscando toda su vida. ...

Sobre los autores

Los experimentados científicos de datos Piyanka Jain y Puneet Sharma asesoran a organizaciones de todo el mundo sobre estrategias de análisis de datos y analítica predictiva.


Comentarios sobre este resumen

  • Avatar
  • Avatar
    S. N. hace 1 mes
    Para involucrar decisiones basadas en datos en mi equipo y lograr resultados extraordinarios, primero incorporaría el uso sistemático de métricas en la definición de objetivos. Esto implica que cada meta esté respaldada por indicadores claros, como tiempos de procesamiento, niveles de error y satisfacción del cliente. Además, establecería un proceso donde las decisiones importantes se fundamenten en análisis de datos, no solo en intuición. Por ejemplo, antes de implementar una nueva automatización, revisaríamos datos históricos de eficiencia y costos para proyectar el impacto real. Finalmente, capacitaría al equipo en herramientas de análisis y visualización, como Power BI, para que todos puedan interpretar la información y participar activamente en la toma de decisiones informadas.
  • Avatar
    G. .. hace 5 años
    Definitivamente todo llamado ejecutivo de una organización innovadora debe comprender y aprender a usar herramientas básicas de analítica que lo conlleven a explotar datos que le permitan la mejor toma de decisiones.
  • Avatar
    N. C. hace 5 años
    "Conozca los detalles, pero enfóquese en la historia general" muy importante a la hora de tomar decisiones.

Más sobre esto

Skills Relacionados

有效沟通
发展组织
发展思维能力
数字化转型
发现和理解数字技术,跟上新兴技术趋势,探索新数字技术的影响,了解数字技术在工作中的好处,识别商业中新
探索营销趋势
推动数字营销
执行数字运营,通过数字工具管理日常任务,执行无缝的数字工作流程,确保数字平台顺利运行,有效协调数字资
人力资源
利用人工智能制定商业战略,战略性地将人工智能融入商业计划,制定以人工智能驱动的企业战略,评估人工智能
利用人工智能进行营销,识别营销中的人工智能应用机会,评估用于营销洞察的人工智能工具,比较用于营销任务
利用人工智能提升销售,识别能够促进销售的人工智能工具,利用人工智能增强销售策略,整合人工智能以理解客
在日常任务中利用人工智能,将人工智能工具整合到工作流程中,使用人工智能自动化重复性任务,利用人工智能
做出明智决策
管理学习与发展,制定企业学习战略,管理员工学习路径,评估团队的发展需求,优化学习资源分配,评估培训项
管理人员和人才,在变革期间有效处理团队动态,实施人才保留策略,高效解决复杂的劳动力挑战,与员工进行有
管理
行业市场洞察
市场营销
精通营销策略
销售
软技能
增强数字素养
职场技能
提升组织绩效
农业行业
衡量学习与发展的影响
理解统计学
作为领导者,伦理地使用人工智能,驾驭人工智能领导中的伦理挑战,确保伦理的人工智能部署决策,优先考虑人
做出数据驱动决策
应用市场细分
提出问题
使用人工智能进行市场分析,实施人工智能工具进行市场趋势分析,利用人工智能驱动的洞察评估市场变化,利用
选择人工智能优先事项,确定人工智能关注的关键领域,决定人工智能项目的重要性,有效优先排序人工智能倡议
管理绩效
理解消费者行为
领导力
使用人工智能进行营销分析,解读基于人工智能的营销分析报告,利用人工智能检测营销数据中的模式,使用人工
高管领导力
推动持续改进
战略性领导
利用广告
发现和理解数据分析与大数据,识别关键数据分析方法,有效解读大数据洞察,利用数据分析进行决策,探索数据
人工智能转型,实施基于人工智能的流程优化,跨部门整合人工智能解决方案,评估企业采用人工智能的准备情况
推动人工智能转型,在各部门实施人工智能转型,协调与利益相关者的人工智能倡议,监督人工智能技术的整合,
培养领导者
使用人工智能进行数据分析,实施人工智能以增强数据洞察,将人工智能集成到数据处理任务中,利用人工智能工
批判性思维
利用人工智能提升领导力,将人工智能洞察融入领导决策,使用人工智能工具增强领导战略,通过人工智能分析推
消费者行为趋势
使用人工智能进行客户细分,应用人工智能进行细分分析,利用人工智能识别客户细分,整合人工智能驱动的洞察
理解数据
使用人工智能进行销售预测,利用人工智能预测销售趋势,使用人工智能工具提高预测准确性,在销售预测中实施
呈现数据
分析用户数据
分析性思维
应用数据驱动营销
数据分析