Los profesionales analíticos en los negocios, desafortunadamente, carecen de un “bushido” uniforme que pueda informar a los líderes empresariales sobre cómo hacer un mejor uso de los datos. Esto puede llevar a conflictos que pueden hacer que todos los involucrados alcancen una espada kitana.
Pero basta de las metáforas samurai …
Afortunadamente, hay más libros avanzados disponibles para los gerentes de negocios que buscan análisis para mantenerse al día con la inteligencia de negocios.
Dos maestros practicantes de inteligencia de negocios son Thomas Davenport, a quien revisamos con Analytics en el trabajo y el profesor de negocios y estadísticas Jinho Kim. Son los autores de Mantenerse al día con los Quant: su guía para comprender y usar Analytics.
El libro profundiza en la importancia estratégica de cómo se despliegan las personas y las ideas antes de elegir cualquier solución analítica. Destinado a los gerentes, el libro es una excelente lectura para los líderes que intentan recopilar datos en su organización.
Sus datos son su negocio
Mantenerse al día con los Quants Tiene la capacidad de ampliar la discusión sobre la utilidad de los datos. Cada vez más leemos o escuchamos el término "Big Data", pero muchos escritores nunca llegan al final del tema de inteligencia empresarial; en otras palabras, ¿cómo funciona el análisis más allá de los números? Davenport ha revelado su perspectiva analítica en trabajos anteriores, como Juicios de juicio . En Quants él y Kim no pierden el tiempo indagando más allá de por qué el big data es la nueva forma de construir un negocio, observando:
"Los datos grandes y los análisis no solo mejoran la toma de decisiones interna. Muchas organizaciones basadas en Internet (Google, Facebook, Amazon, eBay y otras) están utilizando el llamado big data de las transacciones en línea no solo para respaldar decisiones, sino también para crear nuevas ofertas de productos y características para los clientes ".
Perspectivas que le dan a un equipo de pequeñas empresas “Grandes inteligencias”
Las pequeñas empresas que hacen crecer a los empleados tienen que administrar la cantidad de empleados y cómo se utilizan esos recursos. Debido a que los análisis más allá de las métricas básicas pueden llevar a un jefe dedicado a la medición, el libro ofrece ideas sobre cómo hacer que su organización crezca en la necesidad en lugar de seleccionar un recurso al azar. El capítulo "Enmarcar el problema" muestra cómo organizar los desafíos analíticos:
“La decisión de seguir adelante puede ser impulsada por un presentimiento o intuición. El estándar de evidencia en este punto es bajo. Por supuesto, el objetivo de un análisis cualitativo es aplicar algunos datos y probar su corazonada. Esa es la diferencia entre los pensadores analíticos y otros: prueban sus corazonadas con datos y análisis. "Lo más importante en la etapa de reconocimiento del problema es comprender completamente el problema y por qué es importante".
Los autores revelan etapas y pasos sobre cómo evaluar y presentar información, todo con recordatorios directos como los siguientes:
"Dado que las personas analíticas se sienten cómodas con los términos técnicos … a menudo asumen que su audiencia también lo estaría. Pero este es un error trágico ".
Convenientemente, el segmento "Resolver el problema" sigue con probablemente las ideas más útiles para las pequeñas empresas. Dentro de este segmento y otros, abundan los aspectos divertidos para mantener interesantes los puntos de análisis. Hay un poco de historia sobre el trabajo de Florence Nightingale con tasas de mortalidad que se vinculan con la visualización de datos. Me gustó la "ecuación de Fido", una versión divertida para explicar qué es y qué debe hacer un modelo. El concepto imaginado viene justo antes de un lado en la asignación de variables dentro de un modelo:
"Al igual que con el proceso de selección de variables, incluso las cosas bastante subjetivas se pueden medir de manera sistemática … Independientemente de los datos que tenga, siempre existe la posibilidad de obtener más datos o datos diferentes de los que originalmente empleó al pensar en su problema ".
La visión de los autores sobre modelos, variables y visualización de datos hace que el libro sea una excelente opción para leer antes de otros temas analíticos específicos. Puedes leerlo antes de recogerlo. Profético Analítica y Big Data Sin detalles de lenguaje de programación examinados en libros como Yahoo Web Analytics .
Si te encuentras en una batalla por decisiones basadas en datos, encontrarás Mantenerse al día con Quants Como arma adecuada para ganar el día.
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