Kenneth Boulding

Kenneth nació en Liverpool en le año 1910 el 18 de Enero y fallece en año 1993 el 18 de Marzo debido a un cáncer. Fue uno de los economistas más prestigiosos y respetados en el transcurso de la segunda mitad del siglo XX. Al ser una persona pacifista decidió implementas las Ciencias Sociales para eliminar el conflicto y el terror para prolongar y cultivar la paz en todo el mundo. 
Se graduó de la Universidad de Oxford de el programa de economía, tiempo después hizo parte de la multidisciplinaria sociedad llamada Society For General Systems Research como presidente, donde los integrantes de dicha sociedad implementaron sus conocimientos para lograr desarrollar la teoría de sistemas.

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Teoría General De Sistemas

Busca unificar enfoques tales como el organizacional, matemático y tecnológico, se trata de encontrar los subsistemas más comunes de todos los enfoques, de definir un conjunto de leyes aplicables a un sistemas determinado. Los elementos que componen dichos sistemas cumplen funciones especificas asi como llevar un control de la información, retroalimentación (feedback), monitoreo y procesos sistémicos.

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Nivel 1

Está compuesto por las estructuras estáticas, con propiedades estructurales, da a conocer que no hay gran variedad de elementos ni propiedades subyacentes del sistema, por ejemplo el modelo de los electrones dentro del átomo.


Nivel 2

La complejidad en los sistemas dinámicos simples, hacen referencia a los movimientos predeterminados, específicamente a los movimientos y procesos mecánicos, un ejemplo de ello seria el sistema solar.

Nivel 3

Dicho nivel posee la complejidad de mecanismos de control o los sistemas cibernéticos, Sistemas equilibrantes, los cuales se basan en la transmisión e interpretación de información, ejemplo de este, el termostato.

Nivel 4

La complejidad en los sistemas abiertos se refiere a un Sistema donde tiene por objetivo diferenciar las materias inertes donde se hace evidente el sostenimiento propio de determinada estructura, por ejemplo las células.

Nivel 5

En este nivel existe la complejidad denominads genético-social, nivel tipificado por las plantas donde se hace presente la diferenciación entre el genotipo (características geneticas) y el fenotipo (cualidades físicas observables) asociados a un fenómeno de equifinalidad (un sistema vive a partir de diferentes condiciones iniciales y por distintos rumbos del estado final), ejemplo las plantas.

Nivel 6

Ésta complejidad pertenece al reino animal, debido a que aquí se  presentan receptores de información especializados y mayor movilidad.

Nivel 7


En dicho nivel entra el hombre, debido a que posee sistemas de auto conciencia, además de ser considerado un sistema.

Nivel 8

Es una estructura constituida por las organizaciones sociales cestructurada características propias, es llamado también como el sistema social, las organización y relaciones del hombre en diferentes contextos en los cuales se ve inmerso constituyen la base de este nivel, ejemplo de ello, una sociedad empresarial.

Nivel 9

Complejidad el de los sistemas trascendentales, en el cual se encuentran y hacen parte: la esencia, lo final, lo absoluto y lo inaplicable. 




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Fuentes 

• http://www.eumed.net/rev/tepys/01/jcmc-1.html

• http://es.slideshare.net/mariokyuseishu75/kenneth-boulding

• https://prezi.com/b9_3pte6b34l/teoria-general-de-los-sistemas-segun-kenneth-boulding/

• http://www.bcsss.org/es/the-center/legacy/system-movement/society-for-general-systems-research-sgsrisss/

• http://sistemicos.jimdo.com/jerarquia-de-boulding/

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Innovación

AMÉRICA	EUROPA	JAPÓN
Innovación ü El principal factor causante de poca innovación en esta parte del mundo es la falta de profesionales (en especial los ingenieros). ü El posible fracaso generado a causa de un fallo en la creación de algo innovador, poniéndolos en una vergüenza social. Sin embargo se han evidenciado innovaciones por parte de los americanos.    ü La falta de emprendimiento de las medianas y micro  empresas por salir adelante, generando una baja producción e innovación en modelos estratégicos para su desarrollo. ü Hay materia prima para lograr innovación, pero lo no todos los países cuentan con la misma capacidad para dicho desarrollo. Teoría General de Sistemas ü  No existe una buena recursividad y sinergia para construir ideales en equipo.	Innovación ü En dicha región si hay una tasa mayor en cuanto a los profesionales egresados, quienes luchan cada vez por ser mejores y tener la capacidad de “explotar” sus ideales para así contribuir con la innovación y desarrollo de este continente. ü Los profesionales ponen todo su empeño por sacar todo lo propuesto y algo mejor adelante y para ello trabajan en sociedad y conjunto, sin importar las disciplinas de cada uno de ellos. ü Al trabajar en conjunto con la industria, economía, ingeniería y diferentes ramas las cuales son aprovechadas para ir mejorando cada vez la capacidad de innovación de su lugar. ü Existen herramientas para potenciar todos los proyectos que deseen elaborar. Teoría General de Sistemas ü  Se logró notas una entropía en el gasto y mala inversión de los recursos para promover la innovación.	Innovación ü En la actualidad Japón se ha convertido en uno de los países más desarrollados debido a los hábitos y costumbres que sus habitantes han desarrollado, fomentando así profesionales más pulcros y con las ganas de salir adelante. ü Las ganas y empeño puesto del pueblo japonés después de la guerra por salir adelante y reconstruir el pueblo japonés hizo que ellos trabajaran en equipo para lograr desarrollarse y así mismo se mejores en su producción y manutención de artefactos para su desarrollo. ü El trabajo en grupo y en equipo de cada uno de os habitantes hizo que las capacidades de diferentes personas trabajaran en conjunto para así innovar e ideas estrategias nuevas para potencializar su economía y desarrollo. ü Una de sus mayores innovaciones y producciones es la tecnología, debido a que ellos se han encargado de promover e implementar formas para logar el desarrollo tecnológico, implementando a gran escala la económica del sector cuaternario.    Teoría General de Sistemas ü Hay un orden sistémico y jerárquico en los cuales cuando el sistema falla el subsistema causando afronta y reconoce sus errores. ü La sinergia para la construcción del sistema se evidencia en la motivación de cada subsistema por logar hacer que el sistema crezca cada vez más.

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Fuentes

• http://www.bancomundial.org/es/news/feature/2013/12/05/latin-america-many-entrepreneurs-little-innovation-growth

• http://www.navarra.es/home_es/Temas/Empleo+y+Economia/Innovacion/ProyectosEuropeos.htm

• http://200.16.86.50/digital/33/revistas/blse/zalduendo4-4.pdf

• http://www.eumed.net/rev/japon/05/mb.htm

• https://www.clubensayos.com/Temas-Variados/Jap%C3%B3n-Pais-Innovador/384583.html

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Metodología de Forrester

La metodología de Forrester se basa en una forma adecuada y probablemente más "eficaz" de implementanción de una estrategia para la propagación de cierta publicidad a través de los "Social Media" (redes sociales), dirigida desde una empresa a todo el publico para que esta sea tomada como información haciendo que las personas se interesen en dicho elemento, pero para ello la organización debe construir una idea estratégica o un plan estratégico para llevar a cabo la ejecución de dicha publicidad. 

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P (People - Personas)
Como parte de la estrategia la empresa debe saber a quién se van a dirigir y conocer las personas a las que va dirigida la estrategia.

O (Objectives - Objetivos)

El objetivo es la parte de la estrategia en la que se propone lo que se quiere lograr.

• ¿Qué quiero conseguir?

• ¿Qué haré para conseguirlo?

• ¿Llegaré a mi público objetivo?

• ¿Cómo aporto valor a mi comunidad?

S (Strategy - Estrategia)

La estrategia hace referencia a lo que se quiere averiguar y entender, lo que se quiere lograr, la idea de este es hacer que las personas hablen de sus productos. La estrategia consiste en imaginarse el punto final para así saber por dónde comenzar.

T (Technology - Tecnología)

La tecnología es la herramienta a utilizar y/o el tipo de Social Media donde se implementará la estrategia, por ejemplo, puede ser un blog, una web, una página de Facebook.

http://dysartjones.com/wp-content/uploads/2010/08/Mobile-applications-model-POST-from-Forrester.jpg

Un ejemplo del uso de esta metodología puede ser el Club de Mascotas Bayer: 

People (Gente): Dueños de mascotas

Objetives (Objetivos): Reunir en un solo lugar personas que sean potenciales consumidores de sus productos

Strategy (Estrategia): A través de discusiones libres lograr anticipar el impacto que tendría un nuevo producto o identificar necesidades del mercado a través de las conversaciones virtuales que se generen con los miembros o entre estos.

Technology (Tecnologia): Una herramienta de Social Media que se puede utilizar para este proyecto, basados en la gente, objetivos y estrategia, es crear una COMUNIDAD VIRTUAL.

Ejemplo obtenido de: http://www.empresaysocialmedia.com/2010/03/la-metodologia-post-de-forrester-para-social-media/ 

http://www.zeronecorps.com/images/Illus-Mobile_0.png

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FUENTES

• http://www.danielaespinosa.com/2014/02/el-metodo-post-un-enfoque-sistematico.html

• http://www.empresaysocialmedia.com/2010/03/la-metodologia-post-de-forrester-para-social-media/

• http://www.persuadiendo.com/como-crear-un-plan-social-media/

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Vida y Obra Peter Checkland

Peter Checkland nació el 30 de diciembre de 1930 Birmingham, Reino Unido, es un científico británico de gestión y profesor de Sistemas en la Universidad de Lancaster. Checkland es el promotor de la metodología de sistemas blandos o suaves. Una metodología basada en una forma de la teoría de sistemas, además en 1986  fue presidente de la Society for General Systems Research. Peter se interesó en la aplicación de los sistemas de ideas a los problemas de gestión y desordenado en su trabajo como gerente en la industria, su planeamiento sobre la metodología de los sistemas Blandos surgido de la incapacidad de la aplicación de lo que él llamó, "sistemas duros" en el diseño de los sistemas de gestión de los problemas desordenados.

Peter trabajó en el consejo editorial de revistas especialmente en la "Revista Europea de Sistemas de Información", "la Revista Internacional de Gestión de la Información", "la Revista Internacional de Sistemas Generales", "la Práctica de Sistemas", y "la revista Investigación de Sistemas".

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Sistemas Blandos

Sistemas Blandos es una parte de la teoría de sistemas diseñados especialmente para el uso y aplicación de la misma para problemas no estructurados, David Brown declaró que un factor clave en su desarrollo es el reconocimiento de que la actividad humana deliberada la cual puede ser el modelo sistémico.

El objeto de dicha metodología es estructurar el pensamiento para intervenir de manera puntual en problemas complejos de las organizaciones, es decir, proyectar una acción organizada para llevar a cabo una mejor solución a los problemas.

Etapas:

1. Investigar el problema no estructurado.

2. Ver la situación del problema a través de una "gráfica enriquecida".

3. Observar las diferentes formas en las que se puede resolver el problema.

4. Confección y Verificación de Modelos Conceptuales.

5. Comparación de los modelos conceptuales con la realidad.

6. Diseño de Cambios Deseables, Viables.

7. Acciones para Mejorar la Situación Problema.

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Sistemas Duros

los Sistemas Duros se identifican como aquellos en que los que interactúan hombres y maquinas, se especializan en la aplicabilidad de la tecnológico y a operaciones técnicas.

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Obras

Metodología De Los Sistemas Blandos

Pensamiento De Sistemas, práctica De Sistemas








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FUENTES

• http://www.milrazon.es/Autores/Peter-Checkland.aspx

• http://la-mejorada-huancavelica.blogspot.com.co/2010/09/biografia-de-peter-checkland.html

• http://es.slideshare.net/DunoHerreraM/metodologia-de-checkland-para-sistemas-suaves

• http://files.checkland.webnode.com.ve/200000096-d4b9dd5b2b/BIOGRAF%C3%8DA%20DE%20PETER%20CHECKLAND.pdf

• http://metodologiadelossistemasduros.blogspot.com.co/

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La Quinta Disciplina

La Quinta Disciplina Peter Senge

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Business Intelligence (BI)

La Inteligencia de Negocios es una herramienta adoptada por las empresas la cual se basa en una buena toma de decisiones a partir de su habilidad de implementar metodologías, aplicaciones y tecnologías que permiten reunir, depurar y transformar determinados datos eficazmente acumulados en la empresa en información de calidad y dicha información en conocimiento, adecuando lo anterior al contexto empresarial encontrado. 

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Ventajas de utilizar la inteligencia de negocios: 

• Ayuda a incrementar la eficiencia.

• Obtén respuestas más rápido para las preguntas que surgen del negocio.

• Da pasos certeros en tu negocio con información precisa.

• Analiza el comportamiento del consumidor.

• Permite tener mejor control sobre las áreas funcionales de la empresa.

DATA WAREHOUSE

Data warehouse es una base de datos corporativa, la cual se caracteriza por depurar e integrar información de diversas fuentes, para luego poder procesarla y permitir su análisis desde diferentes puntos de vista con alta calidad y eficacia de respuesta, además el beneficio de usar data warehouse es que por medio de esta se puede obtener la información más organizada, consistente, adaptable a determinado contexto, fuente principal para la toma de decisiones, además por su seguridad de información.  

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Infobright

La columna de Infobright orientada, de código abierto base de datos analítica proporciona tanto la velocidad y la eficiencia, ofrece la posibilidad de gestionar el consumo total de los recursos del servidor, limitando el número de consultas simultáneas Permitirá.El mecanismo que limita el número de consultas simultáneas se llama limitación de consulta y se puede ajustar de forma global para todos los usuarios de un servidor de EEI.(http://www.infobright.org/)

DATA MINING

Data Mining es la utilización de técnicas y herramientas, las cuales generan información a partir de los datos almacenados, permiten comprender patrones, relaciones y formular modelos, ejemplo de ello los códigos de barra, los lectores de caracteres ópticos, las tarjetas magnéticas...

La disponibilidad de dichos datos es importante para las organizaciones, debido a que estas utilizan técnicas y métodos de Data Mining, además son importantes en cuanto a las estrategias de marketing, planeamiento financiero, análisis de datos científicos, bio-informática, análisis de textos y de datos de la web.

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DataMelt

• DataMelt, o DMelt, es un software para el cálculo numérico, estadísticas, análisis de grandes volúmenes de datos ( "big data") y la visualización científica. El programa puede ser utilizado en muchas áreas, como las ciencias naturales, ingeniería, modelado y análisis de los mercados financieros.

• DMelt es una plataforma computacional. Se puede utilizar con diferentes lenguajes de programación en diferentes sistemas operativos. A diferencia de otros programas estadísticos, no se limita por un solo lenguaje de programación. DMelt se puede utilizar con varios lenguajes de programación, como Python / Jython, BeanShell, Groovy, Ruby, así como con Java.

• El software más completa. Incluye más de 30.000 clases de Java para el cálculo y la visualización. Además, más de 4000 clases vienen con API de Java, además de 500 módulos de Python. Por no hablar de los módulos de Groovy y Ruby. Todas las bibliotecas se accede mediante secuencias de comandos dinámico.

• DMelt crea imágenes de alta calidad de gráficos vectoriales (SVG, EPS, PDF etc.) que pueden ser incluidos en látex y otros sistemas de procesamiento de textos.

DataMelt extraído de:  http://jwork.org/dmelt/#readme

CLOUD COMPUTING

Cloud computing tiene por objetivo la desaparición de la información transportada por medio de computadores, transformando todos nuestros datos y aplicaciones en servicios online. Con Cloud Computing el usuario tendrá la opción total de la movilidad de determinada información, podría acceder a su información desde cualquier parte del mundo desde cualquier dispositivo como teléfono móvil o smartphone.

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SCALR

El CMP Scalr ayuda a las empresas la cultura nativa en la nube que permitan conciliar las necesidades de DevOps, TI y finanzas. Aprovechar una única interfaz de usuario y API para orquestar, automatizar y hacer cumplir la política en múltiples nubes. TI mantiene el control, DevOps la productividad se incrementa y se logra la eficiencia de costes. (https://www.scalr.com/product.html)

ANALÍTICA VISUAL

La analítica visual busca presentar con calidad grandes cantidades de datos a través de distintas interfaces visuales interactivas, los usuarios pueden tener el acceso a dicha información, por medio de modelos de visualización e interacción, debido a que la analítica visual representa la información visualmente, donde usuario puede hacer análisis y encontrar patrones visuales como lo son los gráficos.

http://www.elfinancierocr.com/tecnologia/analitica_visual-Ulacit-Oracle-IBM-GBM-SaaS-Tableau_ELFIMA20150313_0042_1.jpg

GEPHI

Gephi es una herramienta para los analistas de datos y los científicos exploraran y comprender gráficos. Como Photoshop ™ pero para los datos del gráfico, el usuario interactúa con la representación, manipular las estructuras, formas y colores para revelar patrones ocultos. El objetivo es ayudar a los analistas de datos para hacer hipótesis, intuitivamente descubrir patrones, aislar las singularidades de la estructura o fallos durante fuentes de datos. Es una herramienta complementaria a las estadísticas tradicionales, como el pensamiento visual con interfaces interactivas se reconoce ahora para facilitar el razonamiento . Este es un software para el análisis exploratorio de datos , un paradigma apareció en la analítica visual campo de la investigación. (https://gephi.org/features/)

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FUENTES

• http://latinpymes.com/articulo/2386

• http://site.ebrary.com/lib/biblioumb/reader.action?docID=10206776

• http://site.ebrary.com/lib/biblioumbsp/reader.action?docID=10317216

• http://www.sinnexus.com/business_intelligence/

• http://www.sinnexus.com/business_intelligence/datawarehouse.aspx

• http://mprende.co/gesti%C3%B3n/5-ventajas-de-la-inteligencia-de-negocios

• http://es.slideshare.net/guest10616d/que-es-un-data-warehouse-3209873

• http://www.ongei.gob.pe/publica/metodologias/Lib5084/11.htm

• http://www.infobright.org/

• http://datamining.dc.uba.ar/datamining/index.php/

• http://jwork.org/dmelt/#readme

• http://www.informatica-hoy.com.ar/internet/Que-es-Cloud-Computing.php

• https://www.scalr.com/product.html

• https://imagine.uniandes.edu.co/index.php?option=com_content&view=article&id=269&Itemid=860&lang=es

• http://www.martingrandjean.ch/gephi-introduction/

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Cuestionario

Ahora bien, ya que has leído la información anterior podrás resolver éste cuestionario.

       

                                                            ¡Buena Suerte! ....

Presiona aquí para dirigirte al cuestionario



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