Detalles MARC
| 000 -CABECERA |
|---|
| campo de control de longitud fija |
02663nam a22003135i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
239265 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
|---|
| campo de control |
ES-VaUE |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
|---|
| campo de control |
20240306114313.0 |
| 007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
cr nn 008mamaa |
| 008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL |
|---|
| campo de control de longitud fija |
210326s2021 sz | o |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
|---|
| Número Internacional Estándar del Libro |
9783030694036 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
|---|
| Número estándar o código |
10.1007/978-3-030-69403-6 |
| Fuente del número o código |
doi |
| 040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN |
|---|
| Centro catalogador/agencia de origen |
ES-VaU |
| Lengua de catalogación |
spa |
| Centro/agencia transcriptor |
ES-VaU |
| Centro/agencia modificador |
ES-VaU |
| 050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO |
|---|
| Número de clasificación |
HF54.5-54.56 |
| Número de documento/Ítem |
2021 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
|---|
| Nombre de persona |
Seebacher, Uwe. |
| Término indicativo de función/relación |
autor. |
| Código de función/relación |
aut |
| -- |
http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut |
| 245 00 - MENCIÓN DE TÍTULO |
|---|
| Título |
Predictive Intelligence for Data-Driven Managers : |
| Resto del título |
Process Model, Assessment-Tool, IT-Blueprint, Competence Model and Case Studies |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Uwe Seebacher |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
|---|
| Mención de edición |
1st ed. 2021. |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
|---|
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Cham |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2021 |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publishing |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
|---|
| Extensión |
1 recurso en línea |
| 336 ## - TIPO DE CONTENIDO |
|---|
| Término de tipo de contenido |
texto |
| Código de tipo de contenido |
txt |
| Fuente |
rdacontent |
| 337 ## - TIPO DE MEDIO |
|---|
| Nombre/término del tipo de medio |
electrónico |
| Código del tipo de medio |
c |
| Fuente |
rdamedia |
| 338 ## - TIPO DE SOPORTE |
|---|
| Nombre/término del tipo de soporte |
recurso electrónico |
| Código del tipo de soporte |
cr |
| Fuente |
rdacarrier |
| 490 0# - MENCIÓN DE SERIE |
|---|
| Mención de serie |
Future of Business and Finance |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2662-2475 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
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| Nota de contenido con formato |
1. Predictive Intelligence and the Basic Economic Principles -- 2. Predictive Intelligence at a Glance -- 3. The Predictive Intelligence Ecosystem -- 4. The Predictive Intelligence Maturity Model -- 5. The Predictive Intelligence Self-Assessment -- 6. The Process Model for Predictive Intelligence -- 7. The Predictive Intelligence TechStack (PITechStack) -- 8. The Predictive Intelligence Team -- 9. The Predictive Intelligence Case Studies -- 10. Why It Remains Exciting. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
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| Sumario, etc. |
This book describes how companies can easily and pragmatically set up and realize the path to a data-driven enterprise, especially in the marketing practice, without external support and additional investments. Using a predictive intelligence (PI) ecosystem, the book first introduces and explains the most important concepts and terminology. The PI maturity model then describes the phases in which you can build a PI ecosystem in your company. The book also demonstrates a PI self-test which helps managers identify the initial steps. In addition, a blueprint for a PI tech stack is defined for the first time, showing how IT can best support the topic. Finally, the PI competency model summarizes all elements into an action model for the company. The entire book is underpinned with practical examples, and case studies show how predictive intelligence, in the spirit of data-driven management, can be used profitably in the short, medium, and long terms. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
|---|
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Business_2021 |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
|---|
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-69403-6 |
| Nota pública |
Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Valencia) |
| 942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA) |
|---|
| Fuente del sistema de clasificación o colocación |
Library of Congress Classification |
| Tipo de ítem Koha |
LIBRO-E NO PRÉSTAMO |