El director ejecutivo de Evaluserve, Marc Vollenweider, conoce su analítica, y en su guía ofrece consejos aplicables y enfocados. Mientras la lista de falacias sobre la analítica en la Parte I solo puede salvar a las organizaciones que tienen dinero en abundancia, la metodología que explica en la Parte III puede lograr que se implemente una analítica sensible y funcional. Sin embargo, como Vollenweider tiene tanta experiencia en analítica, se mueve rápidamente y, por tanto, su trabajo puede resultar un desafío para los que son nuevos en el campo. Aparte de esta cuestión, getAbstract recomienda su guía a cualquier persona interesada en analítica, datos masivos o gestión del conocimiento.
Datos masivos: exageraciones, falacias y realidad
Los datos masivos y los campos relacionados, al igual que la analítica, padecen de exageraciones. Afirmaciones exageradas sobre los datos masivos a menudo agobian las discusiones útiles, centradas y racionales sobre la realidad de los datos masivos. La primera falacia es que los datos masivos resuelven todo. No lo hacen. Mucha gente adopta los datos masivos sin las herramientas y contextos necesarios. Se necesitan mejores estructuras para dominar el uso de los datos, así como una definición de cómo utilizar la analítica, los objetivos, la métrica y a un personal experto responsable.
Algunas personas creen falsamente que se requiere un mar de datos y herramientas. Un mar de datos es una enorme colección de datos. La promesa falaz es que se pueden procesar datos de manera más barata si se recopilan cantidades masivas de ellos. Por desgracia, lo más probable es que los datos se dupliquen, se dejen datos muertos en el mar y exista el riesgo de manejar mal la propiedad intelectual. La gente también piensa que más datos significan más percepciones. Esto puede ser cierto… si se procesan los datos correctos de la manera correcta...
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