Big Data for Big Decisions: Cómo construir una organización basada en datos

Puntuación:   (5,0 de 5)

Big Data for Big Decisions: Cómo construir una organización basada en datos (Krishna Pera)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro «Big Data for Big Decisions» (Grandes datos para grandes decisiones) ofrece un marco exhaustivo para las organizaciones que desean centrarse en los datos. Destaca la importancia de centrarse en las decisiones clave que aportan más valor, desarrollar una hoja de ruta coherente y comprender la gobernanza de los datos. El autor utiliza ejemplos reales para ilustrar las ventajas de la toma de decisiones basada en datos, lo que hace que el contenido sea accesible a un público amplio, incluidos los directivos sin conocimientos técnicos.

Ventajas:

Orientación bien documentada, perspicaz y práctica
se centra en las decisiones clave que añaden valor
incluye numerosos ejemplos del mundo real
accesible a lectores no técnicos
amplias referencias a otra bibliografía sobre el tema
marco claro para la estrategia de datos y la gobernanza de datos.

Desventajas:

Puede estar demasiado centrado en la toma de decisiones corporativas y menos aplicable a organizaciones más pequeñas
algunos lectores podrían preferir detalles más técnicos
orientado principalmente a CxOs y CIOs, lo que podría limitar su atractivo para otros profesionales.

(basado en 4 opiniones de lectores)

Título original:

Big Data for Big Decisions: Building a Data-Driven Organization

Contenido del libro:

La creación de una organización basada en datos es una iniciativa de toda la empresa que puede consumir y bloquear recursos a largo plazo. Es comprensible que los directivos de las organizaciones que se planteen una iniciativa de este tipo insistan en que se elabore y evalúe una hoja de ruta y un caso empresarial antes de su aprobación. La dirección ejecutiva esperaría que cualquier iniciativa de este tipo tuviera un alcance, unos objetivos y unas medidas de éxito claramente definidos, incluido un rendimiento monetario cuantificado de las decisiones basadas en datos. Para satisfacer esta necesidad, Big Data for Big Decisions: Building a Data-Driven Organization cubre este espacio en blanco. Presenta una metodología paso a paso para crear una hoja de ruta y un caso empresarial, y ofrece una narración de las limitaciones y experiencias de directivos que han intentado crear una organización basada en datos.

Muchos CIO tienen dificultades para explicar a la alta dirección el valor que una organización puede obtener de la analítica. Dado el bombo que se da en el mercado a los Big Data, la analítica y la IA, todas las organizaciones tienen un presupuesto para analítica, pero muy pocas avanzan. La mayoría de las empresas acaban invirtiendo en una plataforma de visualización, que básicamente es una versión mejorada de su panel de inteligencia empresarial (BI). Los analistas del sector estiman que más del 75% de los proyectos de análisis no aportan ningún valor. Este libro proporciona un método para garantizar una toma de decisiones materialmente mejorada y un valor demostrable de las inversiones en analítica.

El libro hace hincapié en las Grandes Decisiones, que son el 10% de las decisiones organizativas que influyen en el 90% de los resultados empresariales y son las decisiones clave que afectan seriamente a la rentabilidad y al potencial de crecimiento. La mejora cualitativa de estas decisiones clave tomadas sobre la base de conocimientos procesables tiene el potencial de determinar la ventaja competitiva de una organización en el mercado. También se tratan los siguientes temas:

⬤ Priorización de las decisiones.

⬤ El concepto de lo conocido y lo desconocido.

⬤ La ventana de Johari para la organización como persona.

⬤ Priorización de las decisiones.

Todas las empresas aspiran a centrarse al 100% en los datos. Este libro orienta en este empeño y anima a los directivos de las organizaciones a emprender el viaje de los datos.

Otros datos del libro:

ISBN:9781032017242
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2022
Número de páginas:250

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)