How to Use Data and Machine Learning to Boost Process Performance

APQC Podcasts

Nội dung được cung cấp bởi American Productivity & Quality Center, American Productivity, and Quality Center. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được American Productivity & Quality Center, American Productivity, and Quality Center hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

2+ y ago 15:52

MP3•Trang chủ episode

Series đã xóa ("Feed không hoạt động" status)

When? This feed was archived on September 02, 2022 16:10 (1+ y ago). Last successful fetch was on August 02, 2022 22:55 (1+ y ago)

Why? Feed không hoạt động status. Server của chúng tôi không thể lấy được feed hoạt động của podcast trong một khoảng thời gian.

What now? You might be able to find a more up-to-date version using the search function. This series will no longer be checked for updates. If you believe this to be in error, please check if the publisher's feed link below is valid and contact support to request the feed be restored or if you have any other concerns about this.

Data is key to understanding how a process is performing, but it can lead organizations astray if they use it incorrectly. In this podcast, Mercy Harper talks with APQC’s John Tesmer and Holly Lyke-Ho-Gland about the traps organizations fall into with process performance data and why organizations should think holistically about process and data for machine learning. Subscribe to us on iTunes or wherever you get your podcasts! Register for APQC's Process & Knowledge Management Conference!

188 tập

#Business #American Productivity & Quality Center #American Productivity #Quality Center #Knowledge Management