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Cursos Intersemestrales Eventos Académicos

9-2-2016

Como generar investigación de alto impacto ygeneradora de valorSergio Lareina

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Recommended CitationLareina, Sergio, "Como generar investigación de alto impacto y generadora de valor" (2016). Cursos Intersemestrales. 18.https://ciencia.lasalle.edu.co/cursos_intersemestrales/18

COMO GENERAR INVESTIGACIÓN DE ALTO

IMPACTO Y GENERADORA DE VALOR

COMO GENERAR INVESTIGACIÓN DE ALTO

IMPACTO Y GENERADORA DE VALOR

Dependencia Dependencia

IntroducciónIntroducción

Entorno, cambio, conocimiento y competitividad

Definiciones y conceptos clave

Beneficios y aplicaciones de la vigilancia y la inteligencia para empresas e instituciones

Entorno, cambio, conocimiento y competitividad

Definiciones y conceptos clave

Beneficios y aplicaciones de la vigilancia y la inteligencia para empresas e instituciones

Entorno, cambio de conocimiento y competitidad

Entorno, cambio de conocimiento y competitidad

Búsqueda de información, tratamiento y validación

Rastreo de información tecnológica y empresarial: la traza de una temática y de una organización

Puesta en valor de la información: el valor añadido y el conocimiento

Qué hacer con la información: desarrollo de una estrategia y de un plan de acción

Búsqueda de información, tratamiento y validación

Rastreo de información tecnológica y empresarial: la traza de una temática y de una organización

Puesta en valor de la información: el valor añadido y el conocimiento

Qué hacer con la información: desarrollo de una estrategia y de un plan de acción

Búsqueda de información, tratamiento y validación

Economía es como si fueras un corredor…

… y tuvieras que llegar a una meta …

… en primera posición!

¿Por qué hay que ganar?

‐ Para mejorar ventas

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar ventas

‐ Para mejorar ventas 

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar calidad

‐ Para tener más clientes

‐ Para mejorar ventas 

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar calidad

‐ Para tener más clientes

‐ Para mejorar ventas 

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar calidad

‐ Para tener más clientes

‐ Para mejorar ventas 

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar calidad

‐ Para tener más clientes

‐ Para mejorar ventas 

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar calidad

‐ Para tener más clientes

‐ Para mejorar ventas 

‐ Para conseguir más mercado

‐ Para mejorar calidad‐ To improve quality

La línea de meta no es solamente tal, sino un objetivo.

Pero la carrera no es una línea recta …

Durante la carrera pueden aparecer algunos obstáculos…

Competidores

Alianzas entre competidores

Competidores

Otros productos

Alianzas entre competidores

Competidores

Nueva normativa

Otros productos

Alianzas entre competidores

Competidores

Y otras cosas inesperadas …Nueva normativa

Otros productos

Alianzas entre competidores

Competidores

La carrera se vuelve más difícil…

¿Cómo encontrar el camino?

¿Cómo encontrar el camino?

La Vigilancia busca información en …

Patentes …

Libros

Patentes …

Noticias

Libros

Patentes …

Artículos

Noticias

Libros

Patentes …

Tesis

Artículos

Noticias

Libros

Patentes …

Proyectos

Tesis

Artículos

Noticias

Libros

Patentes …

Recopilar toda esa información se llama Vigilancia.

… y la Inteligencia, la analiza…

… y saca múltiples conclusiones…

… Cómo son los competidores

Perfiles

Fuerza

Posición

… Por qué hacen alianzas …

I+D

Negocios

Comercialización

… cómo son estos nuevos productos…

Innovación

Ventajas

Nuevos clientes

… cómo puede afectarme la nueva normativa …

Exportaciones

Técnicas de producción

Materiales

Así, la Vigilancia y la inteligencia significa …

… ¡hacer un plan estratégico!

Con este plan se puede empezar la carrera …

Y descubrir muchas rutas rápidas y seguras

Y desde luego, ¡¡ganar!!

En resumen …

Definiciones y conceptos claveDefiniciones y conceptos clave

Niveles de análisis de informaciónNiveles de análisis de información

Nivel 1.

‐ Listado de referencias‐ Listado ordenado de referencias‐ Alerta temprana

Nivel 2.

‐ Análisis básico campo a campo‐ Contextualización de los campos‐ Elaboración de indicadoresNivel 3.

‐ Análisis cruzado de dos campos‐ Conteo y correlación de términos‐ Inferencia de una variable

Nivel 4.

‐ Análisis cruzado de tres o más campos‐ Indicadores complejos‐ Análisis multivariante‐ Regresión y correlación

Nivel 5.

‐ Cruce de indicadores‐ Construcción de escenarios

Nivel 1.

‐ Listado de referencias‐ Listado ordenado de referencias‐ Alerta temprana

Nivel 2.

‐ Análisis básico campo a campo‐ Contextualización de los campos‐ Elaboración de indicadoresNivel 3.

‐ Análisis cruzado de dos campos‐ Conteo y correlación de términos‐ Inferencia de una variable

Nivel 4.

‐ Análisis cruzado de tres o más campos‐ Indicadores complejos‐ Análisis multivariante‐ Regresión y correlación

Nivel 5.

‐ Cruce de indicadores‐ Construcción de escenarios

VIGILANCIA

PROSPECTIVA

INTELIGENCIA

Reflexiones iniciales

Una colección de datos no es información

Una colección de información no es conocimiento

Una colección de conocimiento no es sabiduría

Una colección de sabiduría no es la verdad

(Alvin Toffler, miembro de “future shoes”)

Definiciones: gestión del conocimiento

Conjunto de actividades desarrolladas para utilizar, compartir, desarrollar y administrar losconocimientos que posee una organización y los individuos que en esta trabajan, 

Inicialmente la gestión del conocimiento se centró exclusivamente en el tratamiento del documento como unidad primaria, pero actualmente se han producido grandes avances. Hoy esnecesario buscar, seleccionar, analizar y sintetizar críticamente o de manera inteligente y racional la gran cantidad de información disponible, con el fin de aprovecharla con el máximorendimiento social o personal.

La principal función de la gestión del conocimiento es que una empresa no tenga que pasar dos veces por un mismo proceso para resolver de nuevo el mismo problema, sino que ya sepa cómoabordarlo utilizando información guardada de otras ocasiones.

La solución está en transformar el conocimiento tácito en explícito, de manera que esté documentado y almacenado para que todo el mundopueda hacer uso de él cuando le sea necesario. Para este fin puedenemplearse nuevas herramientas como las bases de datos o intranet y otras más clásicas (revistas, manuales y bibliotecas), que forman la llamada "memoria organizacional" y permiten organizar el conocimientoexplicitado. Pero a pesar de todo esto los expertos recalcan que estasherramientas no son una garantía de buena gestión del conocimiento.

Definiciones: gestión del conocimiento

Definiciones: vigilancia tecnológica

Vigilancia Tecnológica: conjunto de acciones sistemáticas y coordinadas de búsqueda, tratamiento, análisis y difusión de toda información (legal), útil para una organización en el proceso de toma de decisiones y definición de su política estratégica.

Definiciones: inteligencia competitiva (norma UNE 166.006:2011)

La inteligencia competitiva comprende, además, el análisis, interpretación y comunicación de información de valor estratégico acerca del ambiente de negocios, de los competidores y de la propia organización, que se transmite a los responsables de la toma de decisiones como elemento de apoyo para ajustar el rumbo y marcar posibles caminos de evolución, de interés para la organización.

Definiciones: business intelligence

La inteligencia de organizacional o Business Intelligence (BI) es el proceso de análisis de datos de la empresa para poder extraer conocimiento de ellos. Con BI se puede: crear una base de datos de clientes, prever ventas y devoluciones, compartir información entre diferentes departamentos, mejorar el servicio al cliente.

Las áreas más comunes en las que son utilizadas son en ventas, marketing, finanzas, manufacturas y embarques. 

Definiciones: minería de datos

Minería de Datos o Data Mining, se encuentra dentro del conjunto de técnicas KDD (Knowledge Discovery in Databases). Se puede definir como "extracción no trivial de información implícita, desconocida previamente, y potencialmente útil desde los datos", y consiste en el conjunto de técnicas avanzadas para la extracción de información escondida en grandes bases de datos.

Las bases de datos actuales han acumulado una gran variedad y cantidad de datos, estadísticas, índices, etc. en los cuales la información útil no es fácil de encontrar o inferir a simple vista. Muchas empresas o entidades están interesadas en rescatar esa información y con la utilización de estas herramientas se pueden generar nuevas oportunidades de negocio. 

Definiciones: minería de datos

Algunas posibilidades que ofrecen estas herramientas son:

• Mejorar el funcionamiento de la organización. • Optimizar el manejo de sus bases de datos. • Predicción automatizada de tendencias y comportamientos. • Obtener ventajas comerciales. • Mejorar calidad de productos. • Descubrimiento automatizado de modelos desconocidos. • Descubrimiento de anomalías y acciones fraudulentas por parte de clientes.

Minería de datos  Información estructurada

Operaciónes básicas:‐ Clasificación‐ Recuento‐ Cruces

Otras opciones: Tesauro, sinónimos, aplicaciones gráficas...

Grado de funcionalidad y complejidad

Definiciones: minería de datos

Los sistemas de apoyo a la decisión (Decision Support System) son sistemas de tipo OLAP o de minería de datos que proporcionan información y soporte para tomar decisiones.

Definiciones: DSS

• Con billones de páginas en la red, se requieren de nuevas tecnologías para encontrar, clasificar y detectar particulares patrones en la información disponible. La esencia de los métodos de la minería de datos aplicados a los datos numéricos, puede también ser aplicada a datos de texto.

• Estudios recientes indican que el ochenta por ciento de la información de una compañía está almacenada en forma de documentos. 

Definiciones: minería de textos

• Este campo de estudio es muy vasto, por lo que técnicas como la categorización de texto, el procesamiento de lenguaje natural, la extracción y recuperación de la información o el aprendizaje automático, entre otras, apoyan al Text Mining (minería de texto). 

• El Text Mining se refiere a examinar una colección de documentos y descubrir información no contenida en ningún documento individual de la colección; en otras palabras, trata de obtener información sin haber partido de algo. 

Definiciones: minería de textos

Minería de textos  Información estructurada y no estructurada

Módulo semántico  “entiende el lenguaje”

Opciones funcionales:‐ Extracción de conocimiento‐ Categorización‐ Clustering‐ Aplicaciones gráficas

Estructura modular/integrada

Definiciones: minería de textos

El sentido de la prospectiva en la empresaEl sentido de la prospectiva en la empresa

‐ Saber si tendremos los mismos clientes hoy que dentro de 5 años‐ Saber si los canales de distribución al cliente serán los mismos‐ Saber cual será la tendencia de nuestro producto, en términos de consumo, de precios, etc.‐ Saber si aparecerán productos sustitutivos del nuestro‐ Saber si podremos controlar el futuro con las mismas premisas de hoy

En definitiva ...

¿Qué cosas cambiarán y cuáles no cambiarán?¿Cómo analizarlas y extraer consecuencias?

Definición: planificación de escenarios Definición: planificación de escenarios

La planificación de escenarios deriva de la observación que, dada la imposibilidad de saber exactamente cómo será un futuro, una buenadecisión o estrategia para adoptar es aquella que se ajusta a diferentesfuturos posibles. 

Para encontrar esa estrategia robusta, los escenarios se crean en plural, de manera que cada escenario se diferencia claramente de los otros. Estos conjuntos de escenarios son esencialmente, historias construídassobre el futuro, cada una modelizando un mundo probable y distinto en el que tengamos que vivir o trabajar. 

Definición: planificación de escenariosDefinición: planificación de escenarios

Los escenarios pueden ser mayoritariamente sobre: 

• Dinámica social (demografía, estilo de vida, …)• Dinámica económica (macro y microeconomía)• Temas políticos (electoral, legislación)• Temas tecnológicos