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The Roles of Big Data and Thick Data in the Design Thinking Process - Rodríguez Ruiz, Blanca
dc.contributor.advisor | Escudero Guirado, Carmen | es-ES |
dc.contributor.author | Rodríguez Ruiz, Blanca | es-ES |
dc.contributor.other | Universidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales | es_ES |
dc.date.accessioned | 2019-11-07T08:30:13Z | |
dc.date.available | 2019-11-07T08:30:13Z | |
dc.date.issued | 2020 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/42994 | |
dc.description | Grado en Administración y Dirección de Empresas con Mención en Internacional | es_ES |
dc.description.abstract | Este trabajo examina el papel del Big Data y el Thick Data en el proceso de innovación Design Thinking, uno de los métodos más usados para promover la innovación en las empresas. El análisis de las fortalezas y debilidades que presenta cada tipo de datos revela que el Big Data es una estupenda herramienta para obtener datos cuantitativos, actualizados y representativos de la población, pero no son lo suficientemente profundos para el proceso de innovación. En cambio, el Thick Data proporciona información detallada que permite comprender la conducta de los consumidores. Sin embargo, la metodología para conseguirla no permite trabajar con grandes muestras de población con las que se pudieran hacer inferencias. Por tanto, se puede concluir que ambos métodos son necesarios para conseguir los mejores resultados. Compañías que usen el Thick Data para investigar acerca de las necesidades, deseos y motivaciones de los consumidores y empleen el Big Data a modo de confirmación y para realizar seguimientos de rendimiento conseguirán innovar de la manera más efectiva usando el Design Thinking. | es-ES |
dc.description.abstract | This paper studies the role of Big Data and Thick Data in the innovation process of Design Thinking, one of the most commonly used methods for innovation in business. Analyzing the strengths and weaknesses of each of the types of data reveals that Big Data is a great tool for up-to-date and representative quantitative insights, but it does not go deep enough for the purpose of innovation. Thick Data, however, provides in-depth knowledge that enables researchers to understand the consumers’ behavior, but the methodology behind it does not allow for large samples to be used in order to make inferences about the population. Therefore, it can be concluded that they are both necessary to achieve the best possible results in the process. By gaining insights about the needs, wants and motivations of the consumer with Thick Data and using Big Data for confirmation and performance tracking purposes, companies can achieve innovation with Design Thinking in the most effective manner. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | en-GB | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | es_ES |
dc.subject.other | K4N | es_ES |
dc.title | The Roles of Big Data and Thick Data in the Design Thinking Process - Rodríguez Ruiz, Blanca | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/closedAccess | es_ES |
dc.keywords | Innovación, Design Thinking, Big Data, Thick Data, análisis de datos, conducta del consumidor, información sobre el consumidor | es-ES |
dc.keywords | Innovation, Design Thinking, Big Data, Thick Data, data analysis, consumer behavior, consumer insights | en-GB |