Ottimizzare dati-apprendimento-azione: L'approccio moderno al miglioramento continuo delle prestazioni per le aziende

Recensioni dei lettori

Il libro “Optimizing Data-to-Learning-to-Action” di Steven Flinn è apprezzato per il suo approccio completo al miglioramento continuo nelle organizzazioni, con particolare attenzione al processo decisionale in relazione agli investimenti tecnologici. I lettori ne apprezzano la chiarezza, le intuizioni attuabili e l'applicabilità al processo decisionale sia aziendale che personale.

Il libro fornisce un valido quadro di riferimento per il miglioramento continuo, stabilisce le priorità degli investimenti tecnologici per il processo decisionale basato sui dati, offre spunti profondi per migliorare le prestazioni aziendali ed è accessibile anche ai lettori che non hanno un background economico. Include illustrazioni, riassunti e suggerimenti pratici, che lo rendono una risorsa utile sia per le applicazioni aziendali che per quelle personali.

Alcuni lettori potrebbero trovare il titolo e la densità del libro intimidatori, e ci sono preoccupazioni sul rischio di sprecare fondi se non si seguono gli approcci guidati dai dati suggeriti.

(basato su 5 recensioni dei lettori)

Titolo originale:

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

Contenuto del libro:

Applicate un nuovo potente approccio e metodo che garantisca un miglioramento continuo delle prestazioni della vostra azienda. Imparerete a determinare e a valutare le soluzioni basate su persone, processi e tecnologie che ottimizzeranno i processi dati-apprendimento-azione della vostra organizzazione.

Questo libro descrive in dettaglio come ottimizzare in modo olistico la catena di attività che va dai dati all'apprendimento, dalle decisioni alle azioni, un imperativo per ottenere prestazioni eccellenti nell'ambiente aziendale di oggi. Adattando e integrando le intuizioni della scienza delle decisioni, della teoria dei vincoli e del miglioramento dei processi, il libro fornisce un metodo chiaro, efficace e applicabile a quasi tutte le funzioni e i settori aziendali.

Imparerete a lavorare sistematicamente a ritroso dalle decisioni ai dati, a stimare il flusso di valore lungo la catena e a identificare gli inevitabili colli di bottiglia del valore. Inoltre, imparerete le tecniche per quantificare il valore che si può ottenere affrontando con successo i colli di bottiglia, fornendo il supporto credibile necessario per effettuare il giusto livello di investimenti al posto giusto e al momento giusto.

In un ambiente dinamico come quello odierno, caratterizzato da un flusso incessante di nuove tecnologie dirompenti che i dirigenti devono prendere in considerazione (ad esempio, cloud computing, Internet of Things, AI/machine learning, business intelligence, enterprise social, ecc. e i relativi big data generati), l'autore Steven Flinn fornisce l'approccio completo necessario per prendere decisioni efficaci su queste tecnologie, sostenute da un valore credibilmente quantificato.

Cosa imparerete

Comprendere i processi data-to-learning-to-action e i loro elementi fondamentali

Scoprire quali sono i processi data-to-learning-to-action a più alto impatto nella vostra organizzazione.

Identificare le decisioni chiave associate a un processo data-to-learning-to-action.

Sapere perché non si tratta solo di dati, ma di decisioni e apprendimento.

Determinare il valore aggiunto dell'apprendimento migliorato che può migliorare le decisioni.

Lavorare a ritroso a partire dalle decisioni per determinare i vincoli di valore nei processi dati-apprendimento-azione.

Valutare le opzioni di soluzione basate su persone, processi e tecnologie per risolvere i vincoli.

Quantificare il valore atteso di ciascuna delle opzioni di soluzione e stabilire le priorità di conseguenza.

Implementare, misurare e migliorare continuamente affrontando i prossimi vincoli sul valore

Per chi è questo libro

Dirigenti e manager aziendali alla ricerca del prossimo livello di performance organizzativa, lavoratori della conoscenza che vogliono massimizzare il loro impatto, manager e professionisti della tecnologia che necessitano di un mezzo più efficace per dare priorità alle opzioni e alle implementazioni tecnologiche, fornitori di tecnologia che hanno bisogno di un modo per quantificare in modo credibile il valore delle loro offerte e consulenti che sono pronti a costruire pratiche intorno al prossimo grande paradigma di performance aziendale.