Inteligencia predictiva para gerentes basados en datos: Modelo de proceso, herramienta de evaluación, modelo de TI, modelo de competencias y estudios de caso
Este libro es la primera edici�n en espa�ol del bestseller 2021 Data Management de la prestigiosa editorial Springer Nature . Este libro describe c�mo las empresas pueden establecer y realizar de forma f�cil y pragm�tica el camino hacia una empresa basada en datos, sin apoyo externo ni inversiones adicionales. Utilizando un ecosistema de inteligencia predictiva (IP), el libro primero introduce y explica los conceptos y la terminolog�a m�s importantes. A continuaci�n, el modelo de madurez de la IP describe ...
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Este libro es la primera edici�n en espa�ol del bestseller 2021 Data Management de la prestigiosa editorial Springer Nature . Este libro describe c�mo las empresas pueden establecer y realizar de forma f�cil y pragm�tica el camino hacia una empresa basada en datos, sin apoyo externo ni inversiones adicionales. Utilizando un ecosistema de inteligencia predictiva (IP), el libro primero introduce y explica los conceptos y la terminolog�a m�s importantes. A continuaci�n, el modelo de madurez de la IP describe las fases en las que puede construir un ecosistema de IP en su empresa. El libro tambi�n muestra un autotest de IP que ayuda a los directivos a identificar los pasos iniciales. Adem�s, se define por primera vez un modelo de pila tecnol�gica de IP, que muestra c�mo el departamento de TI puede apoyar mejor el tema. Por �ltimo, el modelo de competencias de IP resume todos los elementos en un modelo de acci�n para la empresa. Todo el libro est� apuntalado con ejemplos pr�cticos, y los estudios de casos muestran c�mo la inteligencia predictiva, en el esp�ritu de la gesti�n basada en datos, puede utilizarse de forma rentable a corto, medio y largo plazo. Del contenido: - Inteligencia predictiva y principios econ�micos fundamentales - El Ecosistema de Inteligencia Predictiva - El modelo de madurez de la inteligencia predictiva - El modelo de proceso para la inteligencia predictiva - El TechStack de Inteligencia Predictiva (PITechStack) - El Equipo de Inteligencia Predictiva Sobre los autores: Prof. h.c. Dr. Uwe Seebacher (MBA) , doctor en Econom�a y Administraci�n de Empresas, es asesor ejecutivo con m�s de 25 a�os de experiencia en alta direcci�n como consultor, empresario, inversor y gerente. Uwe Seebacher es conocido internacionalmente por su innovador enfoque de Template-based Management (TMB). Es un popular conferenciante y panelista, adem�s de su papel como profesor en de negocios y universidades, y es autor de art�culos y libros para muchas de las principales editoriales de gesti�n, por ejemplo, Template-based Management (Springer), B2B Marketing Guidebook (Springer), Strategic Workforce Management (Harvard Business Manager), Handbook of Management Development (USP International).Algunos de sus libros tambi�n est�n disponibles como cursos universitarios en l�nea de Springer Iversity.Cursos como el B2B Marketing Excellence Journey, Template-based Management o el Data Management Excellence Journey. Para m�s informaci�n sobre el autor, visite uweseebacher.org. Juli�n Garritz tiene estudios en Historia por la Universidad Nacional Aut�noma de M�xico. Es Fundador y Director General de Garritz Internacional, agencia digital y consultora con presencia en Latinoam�rica, Estados Unidos y Europa. Dirigiendo la estrategia del grupo desde Frankfurt, Alemania, ha desarrollado exitosamente una red internacional que sirve a clientes en diferentes y segmentos, entre los que destacan los servicios financie-ros, el entretenimiento, la salud y los negocios industriales.
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