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       utilizaremos 5 variables
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variable#1                variable#2                  variable#3




             variable#4                  variable#5
para seleccionar los casos de estudio
                     utilizaremos 5 variables




variable#1                 variable#2                  variable#3




             variable#4                   variable#5




             a su vez, estas variables servirán para
                extraer información de los casos
                          seleccionados
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  • 2. de los DATOS METODOLOGÍA
  • 3. para seleccionar los casos de estudio utilizaremos 5 variables
  • 4. para seleccionar los casos de estudio utilizaremos 5 variables variable#1 variable#2 variable#3 variable#4 variable#5
  • 5. para seleccionar los casos de estudio utilizaremos 5 variables variable#1 variable#2 variable#3 variable#4 variable#5 a su vez, estas variables servirán para extraer información de los casos seleccionados
  • 7. Variable#1 Recoger Archivar Minar Representar Actuar
  • 8. Variable#1 Recoger(Rg) Archivar(Ar) Minar(Mi) Representar(Re) Actuar(Ac)
  • 9. Variable#1 Recoger(Rg) Archivar(Ar) Minar(Mi) Representar(Re) Actuar(Ac)
  • 10. Variable#1 indicador Recoger(Rg) (Rg) indicador indicador Archivar(Ar) (Ar) (Ac) Minar(Mi) Representar(Re) (Mi) (Re) indicador indicador Actuar(Ac)
  • 11. Variable#1 indicador Recoger(Rg) (Rg) indicador indicador Archivar(Ar) (Ar) (Ac) variable#1 Minar(Mi) cadena de valor Representar(Re) (Mi) (Re) indicador indicador Actuar(Ac)
  • 12. Variable#1 indicador Recoger(Rg) (Rg) indicador indicador Archivar(Ar) (Ar) (Ac) variable#1 Minar(Mi) cadena de valor Representar(Re) (Mi) (Re) indicador indicador Actuar(Ac) sería interesante seleccionar algunos casos de estudio que cumplan todos los indicadores
  • 13. variable#2 abono variable#1 variable#2 variable#3 variable#4 variable#5
  • 14. variable#2 variable#1 abono cadena de valor variable#2 variable#3 variable#4 variable#5
  • 16. Variable#2 Infraestructuras (In) Plataformas (Pla) Políticas (Po) Legislación (Leg) Data Literacy (Dat)
  • 17. Variable#2 indicador (Dat) indicador indicador (In) (Leg) variable#2 (Pla) (Po) indicador indicador Infraestructuras (In) Plataformas (Pla) Políticas (Po) Legislación (Leg) Data Literacy (Dat)
  • 18. Variable#2 indicador (Dat) indicador indicador (In) (Leg) variable#2 abono (Pla) (Po) indicador indicador Infraestructuras (In) Plataformas (Pla) Políticas (Po) Legislación (Leg) Data Literacy (Dat)
  • 19. Variable#2 sería interesante seleccionar casos de estudio que cumplan todos los indicadores indicador (Dat) indicador indicador (In) (Leg) variable#2 abono (Pla) (Po) indicador indicador Infraestructuras (In) Plataformas (Pla) Políticas (Po) Legislación (Leg) Data Literacy (Dat)
  • 20. variable#2 variable#1 variable#2 abono cadena de valor abono variable#3 variable#2 variable#5 abono
  • 22. Variable#3 Longevidad(Lon) Capital social(Cap) Número trabajadores(Nt) Facturación(Fac) Clientes(Cli)
  • 23. Variable#3 indicador Longevidad(Lon) (Nt) indicador indicador Capital social(Cap) (Cap) (Lon) Número trabajadores(Nt) Facturación(Fac) (Fac) (Cli) indicador indicador Clientes(Cli)
  • 24. Variable#3 indicador Longevidad(Lon) (Nt) indicador indicador Capital social(Cap) (Cap) (Lon) variable#3 Número trabajadores(Nt) dimensión Facturación(Fac) (Fac) (Cli) indicador indicador Clientes(Cli)
  • 25. Variable#3 indicador Longevidad(Lon) (Nt) indicador indicador Capital social(Cap) (Cap) (Lon) variable#3 Número trabajadores(Nt) dimensión Facturación(Fac) (Fac) (Cli) indicador indicador Clientes(Cli) sería interesante seleccionar casos con dimensiones variadas (uno con muchos trabajadores, otro con pocos, otro con muchos clientes, otro con pocos, etc.)
  • 26. variable#1 variable#2 variable#3 cadena de valor abono dimensión variable#4 variable#5
  • 28. Variable#4 Referencia(Ref) Pionera (Pio) Emprendedora(Emp) Expectativas(Exp) Perfil clientes(Pf)
  • 29. Variable#4 indicador Referencia(Ref) (Pio) indicador indicador Pionera (Pio) (Ref) (Emp) Emprendedora(Emp) Expectativas(Exp) (Exp) (Pf) indicador indicador Perfil clientes(Pf)
  • 30. Variable#4 indicador Referencia(Ref) (Pio) indicador indicador Pionera (Pio) (Ref) (Emp) variable#4 Emprendedora(Emp) prestigio Expectativas(Exp) (Exp) (Pf) indicador indicador Perfil clientes(Pf)
  • 31. Variable#4 indicador Referencia(Ref) (Pio) indicador indicador Pionera (Pio) (Ref) (Emp) variable#4 Emprendedora(Emp) prestigio Expectativas(Exp) (Exp) (Pf) indicador indicador Perfil clientes(Pf) tanto empresas emprendedoras (jóvenes) y empresas que son una referencia porque llevan mucho tiempo, deberían aparecer en casos de estudio
  • 32. variable#1 variable#2 variable#3 cadena de valor abono dimensión variable#4 prestigio variable#5
  • 34. Variable#5 Licencias libres(Lic) Acceso datasets (Acd) API(Api) Genera plataformas(Gep) Retorno comunidad(Ret)
  • 35. Variable#5 indicador Licencias libres(Lic) (Lic) indicador indicador Acceso datasets (Acd) (Api) (Acd) API(Api) Genera plataformas(Gep) (Gep) (Ret) indicador indicador Retorno comunidad(Ret)
  • 36. Variable#5 indicador Licencias libres(Lic) (Lic) indicador indicador Acceso datasets (Acd) (Api) (Acd) variable#5 API(Api) apertura Genera plataformas(Gep) (Gep) (Ret) indicador indicador Retorno comunidad(Ret)
  • 37. Variable#5 indicador Licencias libres(Lic) (Lic) indicador indicador Acceso datasets (Acd) (Api) (Acd) variable#5 API(Api) apertura Genera plataformas(Gep) (Gep) (Ret) indicador indicador Retorno comunidad(Ret) junto a otras variables puede ayudar a plantear y responder la pregunta ¿A mayor apertura mayor desarrollo?
  • 38. variable#1 variable#2 variable#3 cadena de valor abono dimensión variable#4 variable#5 prestigio apertura
  • 39. de los DATOS METODOLOGÍA variable#1 variable#2 variable#3 variable#4 variable#5 cadena de valor abono dimensión prestigio apertura Recoger Infraestructuras Longevidad Referencia Licencias libres Archivar Plataformas Capital social Pionera Acceso datasets Minar Políticas Nº trabajadores Emprendedora API Representar Legislación Facturación Expectativas Genera plataformas Actuar Data Literacy Clientes Perfil clientes Retorno comunidad