El documento describe un método para seleccionar casos de estudio utilizando 5 variables. Cada variable contiene indicadores que se usarán para evaluar los casos. El objetivo es seleccionar casos que cumplan con todos los indicadores para proveer información sobre la cadena de valor de los datos.

1. de los DATOS

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

6. Variable#1

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

15. Variable#2

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

21. Variable#3

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

27. Variable#4

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

33. 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