¿QUÉ ES EL MÉTODO DELPHI? El método Delphi se engloba dentro de los métodos de prospectiva, que estudian el futuro, en lo que se refiere a la evolución de los factores del entorno tecno-socio-económico y sus interacciones.
El primer estudio de Delphi fue realizado en 1950 por la Rand Corporation para la fuerza aérea de Estados Unidos, y se le dio el nombre de Proyecto Delphi. Su objetivo era la aplicación de la opinión de expertos a la selección de un sistema industrial norteamericano óptimo y la estimación del número de bombas requeridas para reducir la producción de municiones hasta un cierto monto. Es un método de estructuración de un proceso de comunicación grupal que es efectivo a la hora de permitir a un grupo de individuos, como un todo, tratar un problema complejo.
(Linstone y Turoff, 1975) La capacidad de predicción de la Delphi se basa en la utilización sistemática de un juicio intuitivo emitido por un grupo de expertos. MDM (Master Data Management). ¿Qué es y cómo debes implementarlo en tu empresa? Esta Web almacena cookies en tu ordenador para mejorar nuestra página y para ofrecerte servicios más personalizados, tanto en esta Web como en otros canales online.
Conscientes la recopilación de cookies y el tratamiento de las mismas en caso de continuar navegando por nuestra Página Web. Puedes acceder a nuestra sección de política de cookies para obtener más información. Inicio - Empresa - Blog - Contacto MDM (Master Data Management). ¿Qué es y cómo debes implementarlo en tu empresa? MDM (gestión de datos maestros), es un método que permite a una organización relacionar todos sus datos críticos con un solo archivo llamado archivo maestro, de forma que se obtiene un punto de referencia común para los datos más importantes, simplificando además el intercambio de datos entre personal y departamentos. Índice de contenidos 1. 1. Un MDM es el conjunto de metodologías, herramientas y procesos, necesarios para crear y mantener conjuntos precisos y consistentes de datos maestros. 2. 3. 4. 5. 6. Data Gouvernance - qu'est-ce que c'est, et comment la mettre en place efficacement ?
Herramientas para levantar procedimientos.
Intellectual Capital Ontology. Differences between Business Intelligence and Knowledge Management. Hans Peter Luhn. Hans Peter Luhn (1 de julio de 1896 – 19 de agosto de 1964) fue un informático alemán.
Trabajó para IBM y creó, entre las más de 80 patentes que le concedieron, el Algoritmo de Luhn. También fue informatólogo, siendo el primero en emplear la estadística en los análisis textuales en Recuperación de información y fue el creador del indexado KWIC (Key Words In Context). Biografía[editar] Hans Peter Luhn nació en Barmen, Alemania (ahora parte de Wuppertal) el 1 de julio de 1896. Después de acabar la escuela secundaria, Luhn se transladó a Suiza para aprender la impresión comercial, así pudo unirse al negocio familiar.
Después de la guerra Luhn entró en el sector textil, el cual eventualmente lo llevaba a los Estados Unidos, donde inventó un numerador de hilos (el Lunómetro) que aún está en el mercado. En 1941 ingresó en IBM como gerente de Recuperación de información en la división de investigador. Muere en 1964. Hans Peter Luhn. Inteligencia empresarial. Se denomina inteligencia empresarial, inteligencia de negocios o BI (del inglés business intelligence) al conjunto de estrategias y aspectos relevantes enfocadas a la administración y creación de conocimiento sobre el medio, a través del análisis de los datos existentes en una organización o empresa.
Es posible diferenciar datos, informaciones y conocimientos, conceptos en los que se centra la inteligencia empresarial, ya que como sabemos, un dato es algo vago, por ejemplo "10 000", la información es algo más preciso, por ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron de 10 000", y el conocimiento se obtiene mediante el análisis de la información, por ejemplo "Las ventas del mes de mayo fueron 10 000. Mayo es el mes más bajo en ventas". Aquí es donde la BI entra en juego, ya que al obtener conocimiento del negocio una vez capturada la información de todas las áreas en la empresa, es posible establecer estrategias y determinar cuáles son las fortalezas y las debilidades.
Business Intelligence - Argentina. Business intelligence (BI) is an umbrella term for the technology that enables data preparation, data mining, data management, and data visualization.
Business intelligence tools and processes allow end users to identify actionable information from raw data, facilitating data-driven decision-making within organizations across various industries. There are a number of BI tools in the marketplace, which aid business users in analyzing performance metrics and extracting insights in real-time. These tools focus on self-service capabilities, reducing IT dependencies and enabling decision-makers to recognize performance gaps, market trends, or new revenue opportunities more quickly. Business Intelligence vs. Knowledge Management - Executive Coalition. Business Intelligence (BI) has become the buzzword of this new decade, it seems.
Although the phrase was first coined in 1989, it took until the late 1990s for the term to catch on and have meaning in the business world. But what does BI really mean to CIOs today and how can they leverage this tool to improve corporate successes? Overall, BI and Knowledge Management (KM) have the same purpose: improving a company’s overall performance and profitability. KM is a method of retaining and reusing corporate best practices (for more information on this topic, see my blog entry “Treat Knowledge Management as a Strategic Asset”) to maintain what a company knows and utilize that information as a competitive advantage.