Bursting the Big Data Bubble: The Case for Intuition-based Decision Making
Langue : anglais
Edité par Auerbach Pub, 2014
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N° de réf. du vendeur x-1482228858
- Titre
- Bursting the Big Data Bubble: The Case for Intuition-based Decision Making
- Auteur
- Liebowitz, Jay (Editor)
- Éditeur
- Auerbach Pub
- Année de publication
- 2014
- État de l'article
- Brand New
- Reliure
- Hardcover
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 1482228858
- ISBN à 13 chiffres
- 9781482228854
- Poids de l'article
- 0,65 kilogramme
As we get caught up in the quagmire of Big Data and analytics, it remains critically important to be able to reflect and apply insights, experience, and intuition to your decision-making process. In fact, a recent research study at Tel Aviv University found that executives who relied on their intuition were 90 percent accurate in their decisions.
Bursting the Big Data Bubble: The Case for Intuition-Based Decision Making focuses on this intuition-based decision making. The book does not discount data-based decision making, especially for decisions that are important and complex. Instead, it emphasizes the importance of applying intuition, gut feel, spirituality, experiential learning, and insight as key factors in the executive decision-making process.
Explaining how intuition is a product of past experience, learning, and ambient factors, the text outlines methods that will help to enhance your data-driven decision-making process with intuition-based decision making. The first part of the book, the "Research Track", presents contributions from leading researchers worldwide on the topic of intuition-based decision making as applied to management.
In the second part of the book, the "Practice Track," global executives and senior managers in industry, government, universities, and not-for-profits present vignettes that illustrate how they have used their intuition in making key decisions.
The research part of the book helps to frame the problem and address leading research in intuition-based decision making. The second part then explains how to apply these intuition-based concepts and issues in your own decision-making process.
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À propos de l’auteur
Dr. Jay Liebowitz is the DiSanto Visiting Chair in Applied Business and Finance, Harrisburg University of Science and Technology in Pennsylvania. He was previously the Orkand Endowed Chair of Management and Technology in the Graduate School at the University of Maryland University College and was also a professor in the Carey Business School at Johns Hopkins University.
He was ranked one of the top 10 knowledge management researchers/practitioners out of 11,000 worldwide, and was ranked #2 in KM Strategy worldwide according to the January 2010 Journal of Knowledge Management. At Johns Hopkins University, he was the founding Program Director for the Graduate Certificate in Competitive Intelligence and the Capstone Director of the MS-Information and Telecommunications Systems for Business Program, where he engaged over 30 organizations in industry, government, and not-for-profits in capstone projects.
Prior to joining Hopkins, Dr. Liebowitz was the first Knowledge Management Officer at NASA Goddard Space Flight Center. Before NASA, Dr. Liebowitz was the Robert W. Deutsch Distinguished Professor of Information Systems at the University of Maryland-Baltimore County, Professor of Management Science at George Washington University, and Chair of Artificial Intelligence at the U.S. Army War College.
Dr. Liebowitz is the Founder and Editor-in-Chief of Expert Systems With Applications: An International Journal (Elsevier), which is ranked third worldwide for intelligent systems/AI-related journals, according to the most recent Thomson impact factors. The ESWA Journal had 1.8 million articles downloaded worldwide in 2011. He is a Fulbright Scholar, IEEE-USA Federal Communications Commission Executive Fellow, and Computer Educator of the Year (International Association for Computer Information Systems). He has published over 40 books and a myriad of journal articles on knowledge management, intelligent syste
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