Optymalizacja danych - uczenia się - działania: Nowoczesne podejście do ciągłego doskonalenia wydajności dla firm

Opinie czytelników

Książka „Optimizing Data-to-Learning-to-Action” autorstwa Stevena Flinna jest chwalona za kompleksowe podejście do ciągłego doskonalenia w organizacjach, ze szczególnym uwzględnieniem procesu podejmowania decyzji w odniesieniu do inwestycji technologicznych. Czytelnicy doceniają jej przejrzystość, praktyczne spostrzeżenia i możliwość zastosowania zarówno do podejmowania decyzji biznesowych, jak i osobistych.

Książka zapewnia cenne ramy dla ciągłego doskonalenia, nadaje priorytet inwestycjom technologicznym w podejmowanie decyzji opartych na danych, oferuje dogłębny wgląd w poprawę wyników biznesowych i jest dostępna dla czytelników bez doświadczenia biznesowego. Zawiera ilustracje, podsumowania i praktyczne wskazówki, dzięki czemu jest przydatnym źródłem informacji zarówno w zastosowaniach biznesowych, jak i osobistych.

Niektórzy czytelnicy mogą uznać tytuł i gęstość książki za onieśmielające, a istnieją obawy dotyczące ryzyka zmarnowania funduszy, jeśli sugerowane podejścia oparte na danych nie będą przestrzegane.

(na podstawie 5 opinii czytelników)

Oryginalny tytuł:

Optimizing Data-To-Learning-To-Action: The Modern Approach to Continuous Performance Improvement for Businesses

Zawartość książki:

Zastosuj nowe, potężne podejście i metodę, które zapewnią ciągłą poprawę wydajności Twojej firmy. Dowiesz się, jak określić i docenić rozwiązania oparte na ludziach, procesach i technologii, które zoptymalizują procesy od danych do uczenia się i działania w Twojej organizacji.

Ta książka szczegółowo opisuje, jak holistycznie zoptymalizować łańcuch działań, które obejmują dane, naukę, decyzje i działania, co jest niezbędne do osiągnięcia wyjątkowej wydajności w dzisiejszym środowisku biznesowym. Dostosowując i integrując spostrzeżenia z nauki o decyzjach, teorii ograniczeń i doskonalenia procesów, książka zapewnia metodę, która jest jasna, skuteczna i może być stosowana w prawie każdej funkcji biznesowej i sektorze.

Dowiesz się, jak systematycznie pracować wstecz od decyzji do danych, oszacować przepływ wartości wzdłuż łańcucha i zidentyfikować nieuniknione wąskie gardła wartości. Co ważne, poznasz techniki kwantyfikacji wartości, którą można osiągnąć poprzez skuteczne eliminowanie wąskich gardeł, zapewniając wiarygodne wsparcie potrzebne do dokonania inwestycji na odpowiednim poziomie, we właściwym miejscu i we właściwym czasie.

W dzisiejszym dynamicznym środowisku, z niekończącym się strumieniem nowych, przełomowych technologii, które kadra kierownicza musi wziąć pod uwagę (np. przetwarzanie w chmurze, Internet rzeczy, sztuczna inteligencja / uczenie maszynowe, inteligencja biznesowa, społeczność korporacyjna itp. wraz z powiązanymi generowanymi dużymi zbiorami danych), autor Steven Flinn zapewnia kompleksowe podejście, które jest potrzebne do podejmowania skutecznych decyzji dotyczących tych technologii, popartych wiarygodną wartością ilościową.

Czego się nauczysz

Zrozumieć procesy data-to-learning-to-action i ich podstawowe elementy.

Odkryć procesy przekształcania danych w wiedzę i działania, które przynoszą największe korzyści w Twojej organizacji

Zidentyfikować kluczowe decyzje związane z procesem „od danych do nauki i działania”.

Dowiedz się, dlaczego NIE chodzi o dane, ale o decyzje i uczenie się.

Określenie korzyści płynących z ulepszonego uczenia się, które może poprawić decyzje

Pracuj wstecz od decyzji, aby określić ograniczenia wartości w procesach od danych do uczenia się do działania

Ocenić opcje rozwiązań opartych na ludziach, procesach i technologii w celu wyeliminowania ograniczeń.

Określenie oczekiwanej wartości każdej z opcji rozwiązania i odpowiednie ustalenie priorytetów.

Wdrażanie, mierzenie i ciągłe doskonalenie poprzez uwzględnianie kolejnych ograniczeń wartości

Dla kogo jest ta książka

Dyrektorzy biznesowi i menedżerowie poszukujący kolejnego poziomu wydajności organizacyjnej, pracownicy wiedzy, którzy chcą zmaksymalizować swój wpływ, menedżerowie i praktycy technologii, którzy potrzebują bardziej skutecznego sposobu ustalania priorytetów opcji technologicznych i wdrożeń, dostawcy technologii, którzy potrzebują sposobu na wiarygodne ilościowe określenie wartości swoich ofert, oraz konsultanci, którzy są gotowi do budowania praktyk wokół kolejnego dużego paradygmatu wydajności biznesowej.