Bewertung:
Das Buch „Optimizing Data-to-Learning-to-Action“ von Steven Flinn wird für seinen umfassenden Ansatz zur kontinuierlichen Verbesserung in Unternehmen gelobt, wobei der Schwerpunkt auf dem Entscheidungsprozess in Bezug auf Technologieinvestitionen liegt. Die Leser schätzen die Klarheit, die umsetzbaren Erkenntnisse und die Anwendbarkeit sowohl auf geschäftliche als auch auf persönliche Entscheidungen.
Vorteile:Das Buch bietet einen wertvollen Rahmen für die kontinuierliche Verbesserung, setzt Prioritäten bei Technologieinvestitionen für eine datengestützte Entscheidungsfindung, bietet tiefe Einblicke in die Steigerung der Unternehmensleistung und ist auch für Leser ohne betriebswirtschaftlichen Hintergrund zugänglich. Es enthält Illustrationen, Zusammenfassungen und praktische Tipps, die es zu einer nützlichen Ressource sowohl für geschäftliche als auch für private Anwendungen machen.
Nachteile:Einige Leser könnten den Titel und die Dichte des Buches als einschüchternd empfinden, und es gibt Bedenken hinsichtlich des Risikos der Verschwendung von Mitteln, wenn die vorgeschlagenen datengesteuerten Ansätze nicht befolgt werden.
(basierend auf 5 Leserbewertungen)
Optimizing Data-To-Learning-To-Action: The Modern Approach to Continuous Performance Improvement for Businesses
Wenden Sie einen leistungsstarken neuen Ansatz und eine Methode an, die eine kontinuierliche Leistungsverbesserung für Ihr Unternehmen gewährleistet. Sie lernen, wie Sie die personen-, prozess- und technologiebasierten Lösungen bestimmen und bewerten können, die die Prozesse Ihres Unternehmens von den Daten über das Lernen bis hin zum Handeln optimieren.
In diesem Buch wird detailliert beschrieben, wie Sie die Kette von Aktivitäten, die sich von Daten über Lernen und Entscheidungen bis hin zu Maßnahmen erstrecken, ganzheitlich optimieren können - eine unabdingbare Voraussetzung für herausragende Leistungen im heutigen Geschäftsumfeld. Durch die Adaption und Integration von Erkenntnissen aus der Entscheidungswissenschaft, der Constraint-Theorie und der Prozessverbesserung bietet das Buch eine Methode, die klar und effektiv ist und auf nahezu jede Unternehmensfunktion und -branche angewendet werden kann.
Sie lernen, wie Sie systematisch von den Entscheidungen zu den Daten zurückarbeiten, den Wertfluss entlang der Kette abschätzen und die unvermeidlichen Engpässe in der Wertschöpfungskette identifizieren. Und, was besonders wichtig ist, Sie lernen Techniken zur Quantifizierung des Wertes, der durch die erfolgreiche Beseitigung der Engpässe erreicht werden kann, und erhalten so die glaubwürdige Unterstützung, die erforderlich ist, um die richtigen Investitionen am richtigen Ort und zur richtigen Zeit zu tätigen.
In der heutigen dynamischen Umgebung mit ihrem nicht enden wollenden Strom neuer, disruptiver Technologien, die Führungskräfte berücksichtigen müssen (z. B. Cloud Computing, Internet der Dinge, KI/Maschinenlernen, Business Intelligence, Enterprise Social usw., zusammen mit den damit erzeugten Big Data), bietet der Autor Steven Flinn den umfassenden Ansatz, der erforderlich ist, um effektive Entscheidungen über diese Technologien zu treffen, die durch einen glaubhaft quantifizierten Wert untermauert werden.
Was Sie lernen werden
Verstehen der Data-to-Learning-to-Action-Prozesse und ihrer grundlegenden Elemente
Entdecken Sie die Prozesse in Ihrem Unternehmen, die den größten Nutzen aus den Daten zum Lernen und Handeln ziehen
Identifizieren Sie die wichtigsten Entscheidungen, die mit einem Data-to-Learn-to-Action-Prozess verbunden sind
Wissen, warum es NICHT nur um Daten geht, sondern um Entscheidungen und Lernen
Bestimmen Sie den Mehrwert des erweiterten Lernens, das Entscheidungen verbessern kann.
Arbeiten Sie rückwärts von den Entscheidungen, um die Wertbeschränkungen in Daten-Lern-Handlungs-Prozessen zu bestimmen
Evaluieren Sie personen-, prozess- und technologiebasierte Lösungsoptionen, um diese Einschränkungen zu beseitigen.
Quantifizierung des erwarteten Werts jeder der Lösungsoptionen und entsprechende Priorisierung
Implementierung, Messung und kontinuierliche Verbesserung durch Berücksichtigung der nächsten Wertgrenzen
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Führungskräfte und Manager, die die nächste Stufe der Unternehmensleistung anstreben, Wissensarbeiter, die ihren Einfluss maximieren wollen, Technologiemanager und -praktiker, die ein effektiveres Mittel zur Priorisierung von Technologieoptionen und -einsätzen benötigen, Technologieanbieter, die den Wert ihrer Angebote glaubwürdig quantifizieren müssen, und Berater, die bereit sind, Praktiken rund um das nächste große Paradigma der Unternehmensleistung aufzubauen
| ISBN: | 9781484235300 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2018 |
| Seitenzahl: | 191 |
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