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Técnicas inteligentes para la gestión del conocimiento

MD - Minería de Datos (Han, Kamber & Pei, 2012)

Análisis de comportamiento de compra en e-commerce.

Estructurados (bases de datos) No estructurados (texto, imágenes)

Necesita expertos Puede generar resultados erróneos si los datos están mal

Mejora decisiones estratégicas Descubre oportunidades ocultas

Segmentación de clientes Predicción de tendencias

Automática/semi-automática Usa algoritmos (clustering, clasificación)

Transformar datos en conocimiento útil para la toma de decisiones.

Técnica de análisis inteligente que permite extraer patrones ocultos y relaciones significativas en grandes volúmenes de datos.

KM - Administración del Conocimiento (Nonaka & Takeuchi, 1995)

Ejemplo

Sistemas de gestión documental como SharePoint o Confluence.

Explícito (documentado) Tácito (experiencia)

Difícil implementación cultural Alto costo inicial

Ventajas

Mejora continua Mayor competitividad Retención de conocimiento

Beneficios

Aumento en productividad Reducción de errores

Caracteristicas

Colaborativo Basado en tecnologías Fomenta cultura organizacional

Objetivo

Aprovechar el conocimiento organizacional para mejorar la toma de decisiones y la innovación.

Definición

Proceso sistemático para identificar, capturar, estructurar, valorar y compartir el conocimiento dentro de una organización.

BSC - Balanced Scorecard (Kaplan & Norton, 1992)

Dashboard con KPIs en Tableau o Power BI para monitorear desempeño de ventas y satisfacción del cliente.

Tipo de Datos

Indicadores clave de desempeño (KPIS) Cuantitativos y cualitativos

Desventajas

Puede ser complejo de implementar Requiere compromiso organizacional

Visión integral Fomenta la alineación estratégica

Mejor alineación estratégica Mejora continua en todos los niveles

Cuatro ejes: financiera, cliente, procesos internos, aprendizaje y crecimiento Orientado a la acción

Evaluar y controlar el desempeño organizacional alineado con la estrategia.

Herramienta de gestión que traduce la visión y estrategia de una empresa en indicadores medibles desde cuatro perspectivas.

SE - Sistemas Expertos (Jackson, 1999)

Ejemplo

Diagnóstico médico automático (ej. MYCIN).

Tipo de Datos

Datos estructurados Hechos y reglas

Desventajas

Costoso de desarrollar Difícil de actualizar

Ventajas

Decisiones rápidas y consistentes Reduce dependencia de expertos humanos

Beneficios

Ahorro de tiempo Acceso constante al conocimiento experto

Características

Usa reglas “si-entonces” Motor de inferencia

Objetivo

Resolver problemas específicos como lo haría un experto humano.

Definición

Sistemas computacionales que emulan el conocimiento y razonamiento de un experto humano.