Értékelés:
A Steve MacLaughlin által írt „Data Driven Nonprofits” (Adatvezérelt nonprofit szervezetek) egy éleslátó és gyakorlatias útmutató a nonprofit szakemberek számára, akik az adatokat a hatékony adománygyűjtés és a szervezeti növekedés érdekében kívánják felhasználni. A könyv valós esettanulmányokat, megvalósítható stratégiákat és az iparág vezetőivel készített interjúkat ötvöz, és foglalkozik azzal, hogy a nonprofit szervezeteknek az egyszerű adatgyűjtésen túlmenően a döntéshozatalban is hasznosítaniuk kell az adatokat. Bár a tartalom gazdag és értékes, az olvasók megjegyezték, hogy az ágazatban vagy az adatelemzésben járatlanok számára túlterhelő lehet.
Előnyök:A könyv rendkívül informatív, tele van valós esettanulmányokkal és gyakorlati tanácsokkal, így értékes forrás a nonprofit szakemberek számára a különböző szerepkörökben. MacLaughlin magával ragadó írói stílusa és a történetek használata az összetett adatfogalmakat is érthetővé teszi. Az olvasók nagyra értékelik a megvalósítható meglátásokat és a hangsúlyt az adatvezérelté válásra a fokozott adománygyűjtési képességek érdekében.
Hátrányok:A könyv a nonprofit szektorban dolgozó kezdők számára talán túlságosan fejlett lehet, mivel feltételez egy bizonyos szintű ismeretet az adatkoncepciókkal kapcsolatban. Néhány olvasó úgy érezte, hogy a könyv időnként a Blackbaud promóciós területére tévedt, és néhányan úgy vélték, hogy az információk mélysége túlságosan megterhelő. Ezenkívül, bár a legtöbb fejezetet felbecsülhetetlen értékűnek tartják, néhány nem ad annyi megvalósítható tanácsot.
(33 olvasói vélemény alapján)
Data Driven Nonprofits
A Big Data teljesen átalakítja a vállalatok döntéshozatali folyamatát, de sok nonprofit szervezet nincs felkészülve arra, hogy a lehető legtöbbet hozza ki ebből a lehetőségből.
A nonprofit szervezetek létfontosságúak ahhoz, hogy érdemi változásokat érjenek el a világban, és az adataikban jelentős mennyiségű kiaknázatlan potenciál rejlik. Sajnos sok nonprofit szervezetnek nincsenek meg a stratégiái, készségei és útmutatásai ahhoz, hogy az adatai alapján jobb elköteleződési, adománygyűjtési, érdekérvényesítő és programdöntéseket hozzon.
Az Adatvezérelt nonprofit szervezetek című könyv olyan nonprofit szervezetek számára készült útmutató, amelyek javítani szeretnék teljesítményüket és növelni a pozitív változást a világban. Tanuljon olyan iparági vezetőktől és nonprofit szakemberektől, akik már megfejtették az adatvezérelté válás kulcsait.
Az adatvezérelt nonprofit szervezetek felgyorsítják a változásokat a világban, amikor a munkatársak az adatokat a stratégia befolyásolására és az értéket és hatást eredményező döntések megalapozására használják. A szerző Steve MacLaughlin elismert nonprofit iparági, adománygyűjtési és online adományozási szakértő. Azt vizsgálja, hogy az adatvezérelt nonprofit szervezetek hogyan alakítják a világot, és mi teszi őket sikeressé.
Az Adatvezérelt nonprofit szervezetek segít megérteni:
- Miért fontosak az adatok az Ön és nonprofit szervezete számára.
- Hogyan közeledik egymáshoz a nonprofit szektor, a technológia és a big data.
- Melyek az adatvezérelté válás kihívásai.
- Miért játszik olyan fontos szerepet egy nonprofit szervezet kultúrája.
- Hogyan váltak adatvezéreltebbé a különböző méretű és célú szervezetek.
- Mit tartogat a jövő az adatvezérelt gondolkodásmódot elfogadó nonprofit szervezetek számára.
Az Adatvezérelt nonprofit szervezetek több mint 20 elismert jótékonysági ágazati szakértő meglátásait és interjúit tartalmazza. A könyvben olyan nonprofit szervezetek első kézből származó történetei olvashatók, mint a Memorial Sloan Kettering Cancer Center, a Dél-Dakotai Egyetem, az Indiana Egyetem, a Worldwide Cancer Research, az SCIAF, a Royal National Institute of Blind People, a Project HOPE, a Denver Rescue Mission, a Florida State University, a Humane Society of the United States, az VolunteerMatch, a Crisis Text Line és a charity: water.
© Book1 Group - minden jog fenntartva.
Az oldal tartalma sem részben, sem egészben nem másolható és nem használható fel a tulajdonos írásos engedélye nélkül.
Utolsó módosítás időpontja: 2024.11.13 21:05 (GMT)