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Pensamiento Abstracto

Cuando hablamos de abstracción es importante saber que no es un concepto aislado y que ésta no viene por si sola, sino que requiere de algo llamado por los psicólogos el “Pensamiento Abstracto“, éste se puede desarrollar mediante ejercicios sencillos, por ejemplo el planteamiento de analogías: “La abeja es a la colmena como el pájaro al…” en este caso la respuesta que más acertada es “al nido”, como ven, el pensamiento abstracto separa los componentes de la idea asociando (en este ejemplo) al elemento con su lugar de pertenencia.

Otro ejercicio que me encanta son los absurdos verbales en los cuales se tiene una lista de oraciones y hay que responder si son ciertas o falsas, ejemplo: “Las nubes son de plástico” o mi favorito “La Luna es de queso” (siempre respondo que sí a esa última, en honras a mi sentido poético).

Estos ejercicios (y existen de varios tipos) nos permiten separar los conceptos reales de sus imágenes y la forma en que los percibimos, uniendo poco a poco la imaginación con las ideas que no son reales pero se pueden materializar en nuestro pensamiento.

La importancia del pensamiento abstracto es que sirve para afinar detalles, ver un poco más allá de lo que podemos ver, sentir o tocar y ésto permite crear nuevas ideas o conceptos. En el área particular de la programación orientada a objetos (POO) es de gran ayuda ya que permite descomponer en partes los objetos cotidianos y mostrar su propiedades.

Imagen tomada de fotospara.net

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Luego de diez (10) años de vida frente a un ordenador diseñando y programando sistemas de información que intenten satisfacer las necesidades de los usuarios he decidido enfocar mis conocimientos en mejorar las necesidades propias de los sistemas de información y satisfacer un deseo personal de ir más allá y romper con los paradigmas que aprendí en la universidad.

Haciendo un poco de historia en las décadas de los sesenta y los setenta Edgar Frank Codd trabajó en sus teorías sobre modelado de datos, publicando su trabajo “Un modelo relacional de datos para grandes bancos de datos compartidos” (“A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”). Definió las tres primeras Formas Normales que se aplican para la normalización de sistemas de bases de datos. Además, la Forma Normal de Boyce-Codd lleva el nombre en su honor, acuñó el término OLAP y redactó las doce leyes del procesamiento analítico informático.

Al mismo tiempo Richard Nolan un conocido autor y profesor de la Escuela de Negocios de Harvard, desarrolló una teoría que impactó el proceso de planeación de los recursos y las actividades de la informática, marcando entre otras cosas, severas diferencias entre “datos” e “información”, pero no fue sino hasta finales de los noventa cuando Davenport y Prusak redefinieron los conceptos actuales y trayendo al escenario el término “conocimiento”.

En una conversación informal, los tres términos suelen utilizarse indistintamente y esto puede llevar a una interpretación libre del concepto de conocimiento. Quizás la forma más sencilla de diferenciar los términos sea pensar que los datos están localizados en el mundo y el conocimiento está localizado en agentes de cualquier tipo (personas, empresas, máquinas…), mientras que la información adopta un papel mediador entre ambos.

Los datos son la mínima unidad semántica, y se corresponden con elementos primarios de información que por sí solos son irrelevantes como apoyo a la toma de decisiones.

La información por otra parte se puede definir como un conjunto de datos procesados y que tienen un significado (relevancia, propósito y contexto), y que por lo tanto son de utilidad para quién debe tomar decisiones (Business Operation, Operación de Negocio).

Por último el conocimiento es una mezcla de experiencia, valores, información y know-how que sirve como marco para la incorporación de nuevas experiencias e información, y es útil para la acción. Se origina y aplica en la mente de los conocedores. En las organizaciones con frecuencia no sólo se encuentra dentro de documentos o almacenes de datos, sino que también esta en rutinas organizativas, procesos, prácticas, y normas (Business Intelligence, Inteligencia de Negocios).

Hasta este punto tenemos tres elementos relacionados tanto histórica como operativamente, pero debemos tener en cuenta que estamos atados a una continua evolución, es por ello que considero necesario dar un nuevo paso, por eso debemos empezar por establecer nuevos términos enfocados en la importancia de la Inteligencia de Negocios (en inglés BI), en el diseño de sistemas de información y en la necesidad de los mismos para evolucionar, en pocas palabras “hagamos que la información y los sistemas de información cobren vida” de esta forma tenemos cuatro (4) fases que serán la base del nuevo “individuo-información-objeto-dato”, las cuales son: Conceptualizar, Clasificar, Agrupar y Jerarquizar.