A Data-Driven Company

A Data-Driven Company

by Richard Benjamins
Released October 2022
Publisher(s): Editorial Almuzara
ISBN: None

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Book description

CÓMO CREAR VALOR PARA TU COMPAÑÍA CON BIG DATA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

¿Estás pensando en empezar a trabajar con big data, analítica o inteligencia artificial pero no sabes por dónde empezar o qué esperar? ¿Has comenzado tu viaje de inmersión en el mundo de los datos y te preguntas cómo llegar al siguiente nivel? ¿Quieres saber cómo financiar tu estrategia de datos, organizar tu equipo, medir los resultados y escalar?

A Data-Driven Company analiza 21 decisiones clave a las que se enfrenta cualquier organización cuando recorre su camino para convertirse en una empresa orientada hacia los datos y la IA. En esta obra aprenderás sobre las diferentes etapas de este viaje; las típicas decisiones organizativas, tecnológicas, empresariales, de personal y éticas que las organizaciones deben afrontar en este camino, y las distintas opciones disponibles, junto con los correspondientes pros y contras.

TOMA LAS DECISIONES CORRECTAS BASADAS EN DATOS

Este es un libro para los líderes empresariales que deben aprender a adaptarse al mundo de los datos y la IA y aprovechar sus beneficios. Se trata de cómo avanzar en el viaje de la transformación digital, donde los datos son un ingrediente clave.

Además, esta hoja de ruta incluye ejemplos prácticos de diferentes estrategias de data y las perspectivas de expertos y profesionales de organizaciones como AXA, BBVA, ENGIE, KPMG, Mapfre, MTN, O2, ODI, OdiseIA, Rabobank, Repsol, Santander, Scalian, Telefónica y Vodafone. Es sorprendente lo mucho que se parecen los retos en los distintos sectores.

Table of contents

  1. PORTADA
  2. SOBRE EL LIBRO
  3. ELOGIOS
  4. DEDICATORIA
  5. CITA
  6. ÍNDICE
  7. AGRADECIMIENTOS
  8. PRÓLOGO
  9. INTRODUCCIÓN
  10. PARTE I: ORGANIZACIÓN
    1. 1. DÓNDE DEBE SITUARSE EL CHIEF DATA OFFICER O CDO EN EL ORGANIGRAMA
      1. 1. ¿QUÉ RELACIÓN DE PROXIMIDAD DEBE TENER EL CDO CON EL CEO?
      2. 2. ¿DÓNDE SITUAR EL ÁREA DE CDO?
      3. 3. CONCLUSIÓN
    2. 2. DATOS Y TI, ¿CÓMO CONVIVEN?
      1. 1. VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LAS ALTERNATIVAS PARA ORGANIZAR LOS DEPARTAMENTOS DE DATOS Y TI
      2. 2. CONCLUSIÓN
    3. 3. CÓMO RELACIONAR LA IA CON EL ÁREA DE DATOS
      1. 1. CÓMO ORGANIZAR LAS ÁREAS DE DATOS, ANALÍTICA E IA
      2. 2. LA RELACIÓN CON LA MADUREZ DE LOS DATOS
      3. 3. ¿CIENTÍFICOS O INGENIEROS DE DATOS?
      4. 4. CONCLUSIÓN
    4. 4. CÓMO MEDIR LA MADUREZ DE LOS DATOS
      1. 1. DIMENSIONES DE LA MADUREZ DE LOS DATOS
      2. 2. CÓMO EVALUAR LA MADUREZ DE LOS DATOS
      3. 3. CONCLUSIÓN
    5. 5. CÓMO MONETIZAR LOS DATOS DE FORMA EXTERNA
      1. 1. UNA NUEVA PROPUESTA DE VALOR
      2. 2. DESAFÍOS
      3. 3. EJECUTAR UNA ESTRATEGIA DE MONETIZACIÓN EXTERNA
      4. 4. CONCLUSIÓN
  11. PARTE II: NEGOCIOS Y FINANZAS
    1. 6. CÓMO SELECCIONAR CASOS DE USO DE IA Y BIG DATA
      1. 1. MATRIZ DE OPORTUNIDADES
      2. 2. Encontrar casos de uso
    2. 7. CÓMO MEDIR EL IMPACTO ECONÓMICO
      1. 1. REDUCCIÓN DE COSTES DE LA INFRAESTRUCTURA DE TI DE BIG DATA.
      2. 2. CASOS DE USO DE LA ANALÍTICA PARA OPTIMIZAR EL NEGOCIO
      3. 3. GENERAR NUEVAS FUENTES DE INGRESOS MEDIANTE LA MONETIZACIÓN DE DATOS EXTERNOS
      4. 4. CONCLUSIÓN
    3. 8. CÓMO FINANCIAR EL PROCESO DE TRANSFORMACIÓN
      1. 1. MODELOS ALTERNATIVOS PARA FINANCIAR LAS INVERSIONES EN DATOS
      2. 2. INVERTIR EN DATOS E IA
      3. 3. CONCLUSIÓN
    4. 9. CÓMO UTILIZAR LOS DATOS ABIERTOS DE FORMA EFECTIVA
      1. 1. ¿QUÉ SON LOS DATOS ABIERTOS?
      2. 2. VENTAJAS DEL USO DE DATOS ABIERTOS
      3. 3. DESAFÍOS DEL USO DE DATOS ABIERTOS
      4. 4. POSIBLES SOLUCIONES A LOS RETOS DE LOS DATOS ABIERTOS
      5. 5. ALGUNAS PAUTAS PARA COMENZAR A USAR LOS DATOS ABIERTOS
      6. 6. PUBLICACIÓN DE DATOS ABIERTOS
    5. 10. OCHO CLAVES PARA CREAR VALOR EN LAS PYMES A TRAVÉS DE LOS DATOS Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
      1. 1. IA Y BIG DATA EN PYMES
      2. 2. ¿Cuáles son las claves para crear valor a través de los datos y la inteligencia artificial en las pymes?
      3. 3. UN BREVE MANUAL PARA CREAR VALOR CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y DATOS EN LAS PYME
  12. PARTE III: TECNOLOGÍA
    1. 11. ALMACENAMIENTO EN LA NUBE O LOCAL
      1. 1. VENTAJAS DE LA NUBE
      2. 2. VENTAJAS DEL ON-PREMISE
      3. 3. DIFERENTES ESTRATEGIAS EN LA NUBE
      4. 4. CONCLUSIÓN
    2. 12. ¿ALMACENAMIENTO LOCAL O GLOBAL? ¿MODELO DE DATOS UNIFICADO O NO?
      1. 1. CONCEPTOS RELEVANTES
      2. 2. DIFERENTES ESCENARIOS PRÁCTICOS PARA EL ALMACENAMIENTO Y EL MODELO DE DATOS
      3. 3. CONCLUSIÓN
    3. 13. ¿DÓNDE EJECUTAR LA ANALÍTICA DE DATOS?
      1. 1. CONCEPTOS RELEVANTES
      2. 2. DECISIONES IMPORTANTES
      3. 3. EL ENFOQUE DEL CENTRO DE EXCELENCIA
      4. 4. EL ENFOQUE LOCAL
      5. 5. ESCENARIO TÍPICO O IDEAL RELACIONADO CON LA MADUREZ DE LOS DATOS
      6. 6. CONCLUSIÓN
    4. 14. ESTRATEGIA DE RECOGIDA DE DATOS
      1. 1. ABUNDANCIA DE DATOS
      2. 2. DE LAS FUENTES DE DATOS TRADICIONALES A LAS DIGITALES
      3. 3. POR QUÉ LA RECOGIDA DE DATOS NO ES TAN FÁCIL COMO SE CREE
      4. 4. ¿QUÉ DEBE ABARCAR UNA ESTRATEGIA DE RECOGIDA DE DATOS?
    5. 15. TRABAJAR CON PROVEEDORES Y SOCIOS EXTERNOS
      1. 1. POR QUÉ LAS ORGANIZACIONES TRABAJAN CON TERCEROS PARA LOS DATOS, LA ANALÍTICA Y LA IA
      2. 2. MODOS DE COLABORACIÓN CON TERCEROS
      3. 3. EXPERIENCIAS CONCRETAS Y POSIBLES ESCOLLOS
      4. 4. CONCLUSIÓN
  13. PARTE IV: PERSONAS
    1. 16. CONVENCER A LOS ESCÉPTICOS
      1. 1. ¿QUÉ MOTIVA A LOS ESCÉPTICOS?
      2. 2. ESTRATEGIAS PARA TRABAJAR CON ÉXITO CON ESCÉPTICOS
      3. 3. CONCLUSIÓN
    2. 17. DEMOCRATIZACIÓN DE LOS DATOS
      1. 1. MAYORES EQUIPOS DE DATOS PARA CUBRIR UNA MAYOR DEMANDA DE INSIGHTS Y ANALÍTICA
      2. 2. DEMOCRATIZACIÓN DE LOS DATOS
      3. 3. HERRAMIENTAS DE AUTOSERVICIO DE DATOS Y ANALÍTICA
      4. 4. CONCLUSIÓN
    3. 18. CÓMO CREAR UNA DINÁMICA POSITIVA CON LOS DATOS
      1. 1. EL PROBLEMA
      2. 2. PRESENTACIÓN DE PROYECTOS Y RESULTADOS: CÓMO IMPACTAR Y GENERAR UN ENFOQUE POSITIVO EN LA ORGANIZACIÓN
      3. 3. CONCLUSIÓN
  14. PARTE V: RESPONSABILIDAD
    1. 19. LOS DESAFÍOS SOCIALES Y ÉTICOS DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA
      1. 1. DESAFÍOS ÉTICOS Y SOCIALES DEL USO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA
      2. 2. CÓMO AFRONTAR EL IMPACTO SOCIAL Y ÉTICO DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y EL BIG DATA
      3. 3. CONCLUSIÓN
    2. 20. DE LOS PRINCIPIOS DE LA IA AL USO RESPONSABLE DE LA MISMA
      1. 1. SELECCIÓN DE LOS PRINCIPIOS ADECUADOS PARA TU ORGANIZACIÓN
      2. 2. APLICACIÓN DE LOS PRINCIPIOS EN LA ORGANIZACIÓN
    3. 21. LOS DATOS COMO HERRAMIENTA PARA EL BIEN
      1. 1. LOS OBJETIVOS DE DESARROLLO SOSTENIBLE (ODS)
      2. 2. BIG DATA MÓVIL CONTRA LA COVID-19
      3. 3. CONSIDERACIONES DE LAS EMPRESAS PARA UNIRSE AL MOVIMIENTO DATA FOR GOOD
      4. 4. CÓMO Y POR DÓNDE EMPEZAR
      5. 5. ESTADO ACTUAL DE LOS DATOS PARA EL BIEN SOCIAL Y CÓMO AVANZAR
  15. NOTAS
  16. BIBLIOGRAFÍA
  17. SOBRE EL AUTOR
  18. CRÉDITOS

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  • Title: A Data-Driven Company
  • Author(s): Richard Benjamins
  • Release date: October 2022
  • Publisher(s): Editorial Almuzara
  • ISBN: None