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Big data, organizational learning, and sensemaking:Theorizing interpretive challenges under conditions of dynamic complexity

机译:大数据,组织学习和意义制定:在动态复杂性条件下理解解释性挑战

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摘要

In this conceptual article, the relations between sensemaking, learning, and big data in organizations are explored. The availability and usage of big data by organizations is an issue of emerging importance, raising new and old themes for diverse commentators and researchers to investigate. Drawing on sensemaking, learning, and complexity perspectives, this article highlights four key challenges to be addressed if organizations are to engage the phenomenon of big data effectively and reflexively: responding to the dynamic complexity of big data in terms of ‘simplexity’; analyzing big data using interdisciplinary processes; responsible reflection on ideologies of learning and knowledge production when handling big data; and mutually aligning sensemaking with big data topics to map domains of application. The article concludes with additional implications arising from considering sensemaking in conjunction with big data analytics as a critical way of understanding unique aspects of learning and technology in the twenty-first century.
机译:在这篇概念文章中,探讨了组织中的感性,学习和大数据之间的关系。组织对大数据的可用性和使用是一个日益重要的问题,它提出了新的和旧的主题,供不同的评论员和研究人员进行研究。本文从感性,学习和复杂性的角度出发,重点介绍了如果组织要有效,自如地参与大数据现象,则要解决的四个关键挑战:以“简单性”应对大数据的动态复杂性;使用跨学科过程分析大数据;在处理大数据时负责任地反思学习和知识生产的思想;并与大数据主题相互配合以映射应用程序领域。本文的结论是将思考与大数据分析结合起来作为理解二十一世纪学习和技术独特方面的一种重要方式而产生的其他含义。

著录项

  • 作者

    Calvard, Tom;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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