De Silicon Valley a tu negocio: innovación, data e inteligencia artificial
Villaseca Morales, David
De Silicon Valley a tu negocio: innovación, data e inteligencia artificial - Primera Edición - 183 páginas ilustraciones (blanco y negro)
¿Buscas actualizar o potenciar tus capacidades en un entorno cada vez más digital? Los negocios de todo el mundo viven una revolución sin precedentes gracias a los avances en tecnología, data e inteligencia artificial, que están abriendo oportunidades tanto a start-ups como a empresas consolidadas que buscan crecer. ¿Cómo aplicar en los negocios las nuevas soluciones tecnológicas? Este manual permite conectar con las soluciones, herramientas y prácticas de innovación utilizadas en Silicon Valley, colocando en el centro las necesidades de las personas y profundizando en las claves tecnológicas de la transformación hacia un negocio más inteligente. El cloud computing ha supuesto una verdadera revolución en el proceso de transformación digital, maximizando las capacidades y reduciendo los costes. Estos algoritmos de inteligencia artificial o machine learning han permitido desarrollar aplicaciones de negocio como los asistentes virtuales o las soluciones de ciberseguridad. En definitiva, esas mejores capacidades de computación han dado lugar a algoritmos más complejos y a mejores y más avanzadas soluciones de negocio. ¿Qué aporta este "manual para todos los públicos"? Desde una perspectiva práctica y aplicada al mundo empresarial, los profesionales, emprendedores y estudiantes de cualquier perfil desarrollarán sus capacidades sobre gestión de datos e inteligencia artificial, plataformas tecnológicas, sistemáticas de innovación y otras herramientas críticas para la transformación digital. Este manual conecta las dos partes esenciales que determinan el éxito de todo negocio hoy en día. En la primera parte se profundiza en las capacidades tecnológicas y en los recursos que pone a nuestra disposición la revolución digital, mientras que la segunda parte va un paso más allá, poniendo en práctica esas herramientas para resolver problemas concretos encontrando soluciones a través de la innovación.
Introducción. -- Parte I. DATA SCIENCE, COMPUTER SCIENCE E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A NEGOCIO. Capítulo 1. La revolución del data. 1.1. La revolución del data. 1.2. Sobre big data y data science. 1.3. Orígenes de big data y data science. 1.4. El impacto del data en el modelo de negocio. 1.5. Fundamentos de data. 1.6. Capacidades y formación en big data y data science. 1.7. Herramientas de big data. Caso práctico 1: CVS Health. -- Capítulo 2. Talento para un negocio inteligente. 2.1. ¿Quién desarrolla soluciones de data en la empresa?. 2.2. El chief data officer (CDO). 2.3. Expertos de negocio. 2.3.1. Business analyst / analytics translators. 2.3.2. Citizen data scientist. 2.4. Expertos analíticos. 2.4.1. Data scientist. 2.4.2. Data analyst. 2.5. Expertos de datos. 2.5.1. Data architect. 2.5.2. Data engineer. 2.5.3. Hadoop engineer. 2.5.4. Data developer. Caso práctico 2: Netflix. -- Capítulo 3. Inteligencia artificial y aplicaciones en la empresa. 3.1. Evolución de la inteligencia artificial. 3.2. Fundamentos de inteligencia artificial. 3.3. Machine learning y deep learning. 3.4. Percepción, visión artificial y natural language processing (NLP). 3.5. Aplicaciones de inteligencia artificial para los negocios. Caso práctico 3: Progressive. -- Capítulo 4. Computer science y negocio. 4.1. Fundamentos de cloud computing. 4.2. Transformación digital y cloud computing. 4.3. Ciberseguridad. 4.4. Digital assistants. 4.5. Realidad virtual y aumentada. 4.6. Fundamentos de blockchain. Caso práctico 4: Zoom Video Communications. -- Parte II. INNOVACIÓN Y HERRAMIENTAS PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL. -- Capítulo 5. Ideación y design thinking. 5.1. Concepto y orígenes. 5.2. Los ocho principios del design thinking. Caso práctico 5: Extreme. Diseño extremadamente accesible. 5.3. Las fases del proceso de design thinking. 5.3.1. Empatizar. Caso práctico 6: Empatizar con los usuarios: el caso de UberEats. 5.3.2. Definir. Caso práctico 7: Definir el problema: el caso de Pillpack, la farmacia del futuro. 5.3.3. Idear. Caso práctico 8: Stanford Healthcare: rediseñando la experiencia del paciente. -- Capítulo 6. Prototipado, MVP y testing. 6.1. Prototipado. 6.2. Tipologías de prototipos. 6.2.1. Proceso de prototipado - testeo - análisis y redefinición. 6.2.2. ¿Qué tipo de técnicas son las más adecuadas para utilizar en el diseño y desarrollo de prototipos?. Caso práctico 9: El prototipo del primer servidor de Google. 6.3. Testar. Caso práctico 10: Chartipedia, MVP (minimum viable product) para acelerar el lanzamiento. 6.4. Innovación disruptiva vs. innovación incremental. 6.5. Acelerando la innovación. El modelo de lean start-up y los MVP 114. 6.5.1. Las tres etapas del lean start-up. Caso práctico 11: Amazon, «Ediciones día 1, constrúyelo», más allá del testeo. Caso práctico 12: B8ta, un lugar donde probar y comprar innovación. -- Capítulo 7. Customer experience y user experience. 7.1. Customer experience. 7.2. User experience. 7.3. Customer persona. Caso práctico 13: Personas para la nueva web de la biblioteca de la Universidad de Stanford. 7.4. Customer journey map. Caso práctico 14: Allbirds, enamorando al consumidor: keep it simple, keep it honest. 7.5. Customer experience management. 7.5.1. Analizar los datos de satisfacción de nuestros clientes. 7.5.2. Identificar la tasa y las razones de la pérdida de clientes. 7.5.3. Preguntar a los clientes. 7.5.4. Analizar las llamadas a atención al cliente. Caso práctico 15: Glasdoor. Optimizando la experiencia a través del NPS. 7.6. Customer experience maturity models. 7.6.1. Visión centrada en el cliente. 7.6.2. Cultura centrada en el cliente. 7.6.3. Liderazgo visionario. 7.6.4. Compromiso de los empleados. 7.6.5. Procesos y herramientas. -- Capítulo 8. Tecnología aplicada a marketing y publicidad. 8.1. Martech: definición y beneficios. 8.2. Tipologías de tecnologías aplicadas al marketing. 8.3. Herramientas analíticas. 8.3.1. Herramientas de análisis web o mobile. 8.3.2. Herramientas de etiquetado. 8.3.3. Customer data platform (CDP). 8.3.4. Herramientas de visualización de datos. 8.4. Marketing automation. 8.5. Social media management. 8.6. Content management system. 8.7. Digital asset management (DAM). 8.8. Customer relationship management (CRM. 8.9. KPI de marketing. 8.10. KPI de marca. 8.11. Results on marketing investments (ROMI). -- Capítulo 9. CRM, ventas y gestión inteligente de clientes. 9.1. La revolución tecnológica de la gestión de clientes. 9.2. Gestión de leads y conversión. 9.3. Plataformas de ventas y servicio a clientes. 9.4. Ecommerce y marketing directo. 9.5. Impacto en ventas y negocio. 9.6. Resultados y gestión de valor. Caso práctico 16: salesforce.com.
978-84-18415-90-6 978-958-778-770-2
GESTIÓN DE DATOS
EMPRESA - NEGOCIO
MARKETING - VENTAS
004.8 / L016920
De Silicon Valley a tu negocio: innovación, data e inteligencia artificial - Primera Edición - 183 páginas ilustraciones (blanco y negro)
¿Buscas actualizar o potenciar tus capacidades en un entorno cada vez más digital? Los negocios de todo el mundo viven una revolución sin precedentes gracias a los avances en tecnología, data e inteligencia artificial, que están abriendo oportunidades tanto a start-ups como a empresas consolidadas que buscan crecer. ¿Cómo aplicar en los negocios las nuevas soluciones tecnológicas? Este manual permite conectar con las soluciones, herramientas y prácticas de innovación utilizadas en Silicon Valley, colocando en el centro las necesidades de las personas y profundizando en las claves tecnológicas de la transformación hacia un negocio más inteligente. El cloud computing ha supuesto una verdadera revolución en el proceso de transformación digital, maximizando las capacidades y reduciendo los costes. Estos algoritmos de inteligencia artificial o machine learning han permitido desarrollar aplicaciones de negocio como los asistentes virtuales o las soluciones de ciberseguridad. En definitiva, esas mejores capacidades de computación han dado lugar a algoritmos más complejos y a mejores y más avanzadas soluciones de negocio. ¿Qué aporta este "manual para todos los públicos"? Desde una perspectiva práctica y aplicada al mundo empresarial, los profesionales, emprendedores y estudiantes de cualquier perfil desarrollarán sus capacidades sobre gestión de datos e inteligencia artificial, plataformas tecnológicas, sistemáticas de innovación y otras herramientas críticas para la transformación digital. Este manual conecta las dos partes esenciales que determinan el éxito de todo negocio hoy en día. En la primera parte se profundiza en las capacidades tecnológicas y en los recursos que pone a nuestra disposición la revolución digital, mientras que la segunda parte va un paso más allá, poniendo en práctica esas herramientas para resolver problemas concretos encontrando soluciones a través de la innovación.
Introducción. -- Parte I. DATA SCIENCE, COMPUTER SCIENCE E INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADAS A NEGOCIO. Capítulo 1. La revolución del data. 1.1. La revolución del data. 1.2. Sobre big data y data science. 1.3. Orígenes de big data y data science. 1.4. El impacto del data en el modelo de negocio. 1.5. Fundamentos de data. 1.6. Capacidades y formación en big data y data science. 1.7. Herramientas de big data. Caso práctico 1: CVS Health. -- Capítulo 2. Talento para un negocio inteligente. 2.1. ¿Quién desarrolla soluciones de data en la empresa?. 2.2. El chief data officer (CDO). 2.3. Expertos de negocio. 2.3.1. Business analyst / analytics translators. 2.3.2. Citizen data scientist. 2.4. Expertos analíticos. 2.4.1. Data scientist. 2.4.2. Data analyst. 2.5. Expertos de datos. 2.5.1. Data architect. 2.5.2. Data engineer. 2.5.3. Hadoop engineer. 2.5.4. Data developer. Caso práctico 2: Netflix. -- Capítulo 3. Inteligencia artificial y aplicaciones en la empresa. 3.1. Evolución de la inteligencia artificial. 3.2. Fundamentos de inteligencia artificial. 3.3. Machine learning y deep learning. 3.4. Percepción, visión artificial y natural language processing (NLP). 3.5. Aplicaciones de inteligencia artificial para los negocios. Caso práctico 3: Progressive. -- Capítulo 4. Computer science y negocio. 4.1. Fundamentos de cloud computing. 4.2. Transformación digital y cloud computing. 4.3. Ciberseguridad. 4.4. Digital assistants. 4.5. Realidad virtual y aumentada. 4.6. Fundamentos de blockchain. Caso práctico 4: Zoom Video Communications. -- Parte II. INNOVACIÓN Y HERRAMIENTAS PARA LA TRANSFORMACIÓN DIGITAL. -- Capítulo 5. Ideación y design thinking. 5.1. Concepto y orígenes. 5.2. Los ocho principios del design thinking. Caso práctico 5: Extreme. Diseño extremadamente accesible. 5.3. Las fases del proceso de design thinking. 5.3.1. Empatizar. Caso práctico 6: Empatizar con los usuarios: el caso de UberEats. 5.3.2. Definir. Caso práctico 7: Definir el problema: el caso de Pillpack, la farmacia del futuro. 5.3.3. Idear. Caso práctico 8: Stanford Healthcare: rediseñando la experiencia del paciente. -- Capítulo 6. Prototipado, MVP y testing. 6.1. Prototipado. 6.2. Tipologías de prototipos. 6.2.1. Proceso de prototipado - testeo - análisis y redefinición. 6.2.2. ¿Qué tipo de técnicas son las más adecuadas para utilizar en el diseño y desarrollo de prototipos?. Caso práctico 9: El prototipo del primer servidor de Google. 6.3. Testar. Caso práctico 10: Chartipedia, MVP (minimum viable product) para acelerar el lanzamiento. 6.4. Innovación disruptiva vs. innovación incremental. 6.5. Acelerando la innovación. El modelo de lean start-up y los MVP 114. 6.5.1. Las tres etapas del lean start-up. Caso práctico 11: Amazon, «Ediciones día 1, constrúyelo», más allá del testeo. Caso práctico 12: B8ta, un lugar donde probar y comprar innovación. -- Capítulo 7. Customer experience y user experience. 7.1. Customer experience. 7.2. User experience. 7.3. Customer persona. Caso práctico 13: Personas para la nueva web de la biblioteca de la Universidad de Stanford. 7.4. Customer journey map. Caso práctico 14: Allbirds, enamorando al consumidor: keep it simple, keep it honest. 7.5. Customer experience management. 7.5.1. Analizar los datos de satisfacción de nuestros clientes. 7.5.2. Identificar la tasa y las razones de la pérdida de clientes. 7.5.3. Preguntar a los clientes. 7.5.4. Analizar las llamadas a atención al cliente. Caso práctico 15: Glasdoor. Optimizando la experiencia a través del NPS. 7.6. Customer experience maturity models. 7.6.1. Visión centrada en el cliente. 7.6.2. Cultura centrada en el cliente. 7.6.3. Liderazgo visionario. 7.6.4. Compromiso de los empleados. 7.6.5. Procesos y herramientas. -- Capítulo 8. Tecnología aplicada a marketing y publicidad. 8.1. Martech: definición y beneficios. 8.2. Tipologías de tecnologías aplicadas al marketing. 8.3. Herramientas analíticas. 8.3.1. Herramientas de análisis web o mobile. 8.3.2. Herramientas de etiquetado. 8.3.3. Customer data platform (CDP). 8.3.4. Herramientas de visualización de datos. 8.4. Marketing automation. 8.5. Social media management. 8.6. Content management system. 8.7. Digital asset management (DAM). 8.8. Customer relationship management (CRM. 8.9. KPI de marketing. 8.10. KPI de marca. 8.11. Results on marketing investments (ROMI). -- Capítulo 9. CRM, ventas y gestión inteligente de clientes. 9.1. La revolución tecnológica de la gestión de clientes. 9.2. Gestión de leads y conversión. 9.3. Plataformas de ventas y servicio a clientes. 9.4. Ecommerce y marketing directo. 9.5. Impacto en ventas y negocio. 9.6. Resultados y gestión de valor. Caso práctico 16: salesforce.com.
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EMPRESA - NEGOCIO
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