Relación de la analítica de datos en la productividad y crecimiento de las organizaciones

Cada vez son más las organizaciones a nivel mundial que entienden la importancia de manejar de forma eficaz la información tanto interna como externa que se produce y genera en torno a la cadena de valor de sus operaciones. Sin embargo, aún son muchos los desafíos de esta disciplina en Latinoamérica...

Full description

Autores:
Anzola Perez, Brayan Valentin Edilberto
Atehortua Murillo, William Nicolás
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Libre
Repositorio:
RIU - Repositorio Institucional UniLibre
Idioma:
OAI Identifier:
oai:repository.unilibre.edu.co:10901/25270
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10901/25270
Palabra clave:
Analítica de Datos
Economía global
Generación del conocimiento
Transformación digital
Ventaja competitiva
Data Analytics
Global economy
knowledge generation
Digital transformation
Competitive advantage
Procesamiento de datos
Analítica de datos - Ventaja competitiva
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openAccess
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Analítica de datos - Ventaja competitiva
description Cada vez son más las organizaciones a nivel mundial que entienden la importancia de manejar de forma eficaz la información tanto interna como externa que se produce y genera en torno a la cadena de valor de sus operaciones. Sin embargo, aún son muchos los desafíos de esta disciplina en Latinoamérica, como es el caso de Colombia, teniendo en cuenta que se ha venido aplicando más desde su enfoque descriptivo que el predictivo; dejando así de aprovechar métodos y técnicas que le permitirían alcanzar una ventaja competitiva. Siendo el objetivo general de este análisis establecer la relación que existe entre la Analítica de Datos en la productividad y crecimiento de las organizaciones. Para ello se asumió un estudio cualitativo, bajo un diseño documental exhaustivo, con referentes de bases reconocidas, a través del cual se logró no solo definir cuáles son los beneficios de su implementación en cualquier tipo de empresa u organización, sino a su vez, visualizar el panorama o escenario futuro que se presenta en la transformación digital y los avances tecnológicos para el desarrollo de la economía global. Dejando claro que la relación de la Analítica de Datos en la productividad y crecimiento de las organizaciones se encuentra en su capacidad de predecir o anticiparse a los cambios de las economías mundiales, adaptándose con facilidad y eficiencia a los nuevos procesos, que terminan siendo en su mayoría, digitalizados sobre una plataforma 4.0. Capitalizando de esta forma su mayor recurso “el Talento Humano”, quienes han de manejar de forma eficaz los datos y propiciar con ello la toma efectiva de decisiones.
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Agrawal, R. y Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules. vldb Conference, Santiago de Chile.
Alteryx herramienta Analítica (2019) Recuperado: https://www.alteryx.com/es-419/whyalteryx/data-analysts
Analítica de datos, opción eficaz en la línea de producción. La Opinión. Publicado el 14 de diciembre de 2022. https://www.laopinion.com.co/empresas/analitica-de-datosopcion-eficaz-en-la-linea-de-produccion
Arboleda, W. H., y Orozco, L. J. (2018). Big Data, herramienta para el desarrollo empresarial. Universidad Pontificia. Recuperado el 02 febrero de 2020 de: http://170.238.227.3/bitstream/handle/11254/956/big%20data%2c%20herramienta
Bañegil Palacios, T. M. & Sanguino Galván, R. (2003). Gestión del conocimiento y estrategia. Revista Madrid, 19, https://www.madrimasd.org/revista/revista19/tribuna/tribuna3.asp
Barón Ramírez, E., García Estrella, C. W. & Sánchez Gárate, S. K. (2021). La inteligencia de negocios y la analítica de datos en los procesos empresariales. Revista Científica De Sistemas E Informática, 1(2), 37-53. https://doi.org/10.51252/rcsi.v1i2.167
Blanco Fernando (2017). Analytics en la toma de decisiones Recuperado: https://www.forbes.com.mx/analytics-en-la-toma-de-decisiones/
Bustamante M. (2023). ¿Qué son las herramientas analíticas? https://posgradosadistancia.com.ar/que-son-las-herramientas-analiticas/
CALA Analytics (2023). Éxitos Analíticos. La gestión inteligente con analítica se refleja en estas exitosas historias que inspiran y demuestran el los datos son de todos y para todos. https://www.cala-analytics.com/exitos-analiticos/
Calvo Giraldo, O. (2018). La gestión del conocimiento en las organizaciones y las regiones: una revisión de la literatura. Tendencias, 19(1), 140-163. doi: http://dx.doi.org/10.22267/rtend.181901.91
Carrascal-Velásquez, B.L., Hoyos-Patiño, J.F., Sayado-Velasquez, L.N., Sayago-Velásquez, J.E. (2020). Ventajas de la facturación electrónica en empresas de Cúcuta-Norte de Santander. Reflexiones contables (Cúcuta), 3(1), 68-81
Carrión Maroto, J. (2009). Introducción conceptual a la Gestión del Conocimiento.
Casado, J. M. (2020). Más allá de la gestión tradicional del conocimiento. 2. C Consulting. https://www.dosc.es/2020/01/30/mas-alla-de-la-gestion-tradicional-delconocimiento/
Castillo Garzón N. (2019). Implementación de herramientas analíticas para mejoramiento en el procesamiento de información y la toma de decisiones. Universidad Militar Nueva Granada. Bogotá, Colombia. https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/35277/CastilloGarzonN ubiaMarcela2019.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Chen, M., Han, J. y Yu, P. (1996). Data Mining: An Overview from Database Perspective. ieee Transactions on Knowledge and Data Engineering.
Choi, J., Yoon, J., Chung, J., Coh, B. Y., & Lee, J. M. (2020). Social media analytics and business intelligence research: A systematic review. Information Processing and Management, 57(6), 102279. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102279
Centros de Transformación Digital Empresarial llegan a Norte de Santander. Diciembre 23 de 2018. https://www.innpulsacolombia.com/innformate/centros-de-transformaciondigital-empresarial-llegan-norte-de-santander
Coronado M., L. A. (2019). Analítica de datos un estudio de caso de su uso para identificar riesgos estratégicos en grandes compañías de Medellín.
Daft, R. L. (2011). Teoría y diseño organizacional (Décima; Cengage Learning, Ed.). Retrieved from https://cucjonline.com/biblioteca/files/original/
Delen, D., & Zolbanin, H. M. (2018). The analytics paradigm in business research. Journal of Business Research, 90(April), 186–195. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.05.013
Edmonson, R. R. (2010). Knowledge management practices within Hong Kong organizations. Journal of Knowledge-based Innovation in China, 2(2), 213-232. https://doi.org/10.1108/17561411011054805
El espectador. (2020). La importancia de la transformación digital, un reto para las empresas colombianas - El Espectador. Obtenido de https://www.youtube.com/watch?v=C7AfhpYcNVE
Espinosa Zúñiga, J. J. (2020). Aplicación de metodología CRISP-DM para segmentación geográfica de una base de datos pública. Ingeniería Investigación y Tecnología, 21(1), 1–13. https://doi.org/10.22201/fi.25940732e.2020.21n1.008
Fink, L., Yogev, N., & Even, A. (2017). Business intelligence and organizational learning: An empirical investigation of value creation processes. Information and Management, 54(1), 38–56. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.03.009
Fong, C. (2005). Los criterios de objetividad científica y las metodologías cuantitativas y cualitativas en el análisis de la ventaja competitiva ¿aún existe un debate? EconoQuantum, vol. 1, núm. 2, pp. 125-139 Universidad de Guadalajara Zapopan, Jalisco, México. Recuperado el 02 febrero de 2020, de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=125015747005.
Gandomi, A., & Haider, M. (2017). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management.
González, J., Becerra, D., & Monroy, R. (2019). Estrategias para la implementación de la facturación electrónica para las mipymes en Cúcuta, Colombia. Universidad Libre de Colombia, 1–20. Retrieved from https:// repository.unilibre.edu.co/handle/10901/17891
Hamel, G. (2002). Leading the Revolution. (HBS Press, Ed.) (First). New York: Plume
Han, J. y Kamber, M. (2001). Data Mining Concepts and Techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers
Huerta-Riveros, P. C., Gaete-Feres, H. G., & Pedraja-Rejas, L. M. (2020). Strategic management, information system and quality the case of a Chilean public university. In Informacion Tecnologica (Vol. 31, Issue 2, pp. 253–265). Centro de Información Tecnológica. https://doi.org/10.4067/S0718-07642020000200253
Huerta-Riveros, P. C., Gaete-Feres, H. G., & Pedraja-Rejas, L. M. (2020). Strategic management, information system and quality the case of a Chilean public university. In Informacion Tecnologica (Vol. 31, Issue 2, pp. 253–265). Centro de Información Tecnológica. https://doi.org/10.4067/S0718-07642020000200253
Ibrahim, M. S., Hanif, A., Jamal, F. Q., & Ahsan, A. (2019). Towards successful business process improvement – An extension of change acceleration process model. PLOS ONE, 14(11), e0225669. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225669
Jaklič, J., Grublješič, T., & Popovič, A. (2018). The role of compatibility in predicting business intelligence and analytics use intentions. International Journal of Information Management, 43(August), 305–318. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.017
Katz, R., Dougall, P., De Urquiza, S., & Fish, R. (2017). Digital Ecosystems: innovation and disruption in Latin America (2nd ed.; gA, Ed.).
Khatibi, V., Keramati, A., & Shirazi, F. (2020). Deployment of a business intelligence model to evaluate Iranian national higher education. Social Sciences & Humanities Open, 2(1), 100056. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2020.100056
Kim, W. C., & Mauborgne, R. (2005). La Estrategia del Océano Azul (E. Norma, Ed.). Harvard Business Review Press.
Komal, M. (2018). A Review Paper on Big Data Analytics Tools. International Journal of Technical Innovation in Modern Engineering & Science, 4(5), 1012-1017. Disponible en http://ijtimes.com/papers/finished_papers/150531123204.pdf
Kumar, A., Luthra, S., Mangla, S. K., & Kazançoğlu, Y. (2020). COVID-19 impact on sustainable production and operations management. Sustainable Operations and Computers, 1, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2020.06.001
Laynez, M. (2017). Estudio del Big Data. Tesis de Licenciatura, Universidad de Sevilla. Recuperado el 02 febrero de 2020 de: https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/64882/estudio%20del%20big%20data
Liu, W., & Pergler, M. (2013). Concrete steps for CFOs to improve strategic risk management. McKinsey Working Papers on Risk.
López Esteban, C., Maz Machado, A., & Almaraz Menéndez, F. (2017). Análisis de la transformación digital de las Instituciones de Educación Superior. Un marco de referencia teórico. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5911340
Margherita, A., & Heikkilä, M. (2021). Business Continuity in the COVID-19 Emergency: A Framework of Actions Undertaken by World-Leading Companies. Business Horizons. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2021.02.020
Martín Mejías, Pedro. (2001). Gestión del Conocimiento en las organizaciones.
Medina León, A., Nogueira Rivera, D., Hernández-Nariño, A., & Rodríguez, R. C. (2019). Procedure for process management: Methods and support tools. Ingeniare, 27(2), 328–342. https://doi.org/10.4067/S0718-33052019000200328
Mehdouani, K., Missaoui, N., & Ghannouchi, S. A. (2019). An approach for Business Process Improvement Based on Simulation Technique. Procedia Computer Science, 164, 225–232. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.176
Meidan, A., García-García, J. A., Escalona, M. J., & Ramos, I. (2017). A survey on business processes management suites. Computer Standards and Interfaces, 51, 71–86. https://doi.org/10.1016/j.csi.2016.06.003
Mercado, M. (2019). Descripción y análisis de los desafíos para la generación de ventajas competitivas, basadas en big data y analytics, en la industria de telecomunicaciones. Universidad de San Andrés Recuperado el 20 de febrero de 2020, de http://repositorio.udesa.edu.ar/jspui/bitstream/10908/16152/1/%5bp%5d%5bw%5d
Mesa Luis Felipe (2018). 3 tipos de datos para mejorar la toma de decisiones. Blog Recuperado: https://www.pragma.com.co/blog/3-tipos-de-analisis-de-datosparamejorar- la-toma-de decisiones.
Mora-Villamizar, D. A., Morales-Pérez, K. T., Barrientos-Monsalve, E. J., & VelázquezCarrascal, B. L. (2019). Análisis de la competitividad entre las empresas los olivos y la esperanza en Cúcuta, Norte de Santander-según las cinco fuerzas de Michael Porter. Revista CONVICCIONES, 6(11), 69-75. Obtenido de: https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index. php/convicciones/article/view/418
Morales Lugo, H. A., Figueroa Millán, P. E., Farías Mendoza, N., & Chávez Valdez, R. E. (2020). Sistema de inteligencia de negocios para soporte de decisiones en la comercialización de plantas ornamentales. 3C Tecnología. Glosas de innovación aplicadas a la Pyme, 9(3), 17–45. https://doi.org/10.17993/3ctecno/2020.v9n3e35.17-45
Morales Serazzi, M. (2021). Analítica de datos y calidad de la información para la toma de decisiones del marketing. [Universidad de Salamanca]. https://doi.org/10.14201/gredos.145794
Niño, H. A. C., Niño, J. P. C., & Ortega, R. M. (2020). Business intelligence governance framework in a university: Universidad de la costa case study. International Journal of Information Management, 50(October 2018), 405–412. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.012
Ortiz, M. D., Joyanes, L., y Giraldo, L.M. (2016). Los desafíos del marketing en la era del big data. ECiencias de la Información, 6(1), 16-45. Recuperado el 02 febrero de 2020 de https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/eciencias/article/view/19005/22714
Páez García, G. J. (2019). Aplicación de técnicas de análisis de datos para obtener líneas de investigación específicas para el Ecuador. Caso de estudio: Computer Science en Scopus. https://repositorio.uisek.edu.ec/bitstream/123456789/3344/1/TesisJavierPaez.pdf
Pascual Adell C., (2022). Historia, bondades y riesgos de la Analítica de Datos. https://www.interempresas.net/TIC/Articulos/387951-Historia-bondades-y-riesgosde-la-Analitica-de-Datos.html
Pérez, M. (2015). Big Data: técnicas, herramientas y aplicaciones. Madrid: RC Libros
Piatetsky-Shapiro, G., Brachman, R. y Khabaza, T. (1996). An Overview of Issues in Developing Industrial Data Mining and Knowledge Discovery Applications. Association for the Advancement of Artificial Intelligence [aaai], mit Press. Recuperado de http://www.aaai. org/Papers/KDD/1996/KDD96-015.pdf
Rikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, 29(April), 37–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001
Morales Lugo, H. A., Figueroa Millán, P. E., Farías Mendoza, N., & Chávez Valdez, R. E. (2020). Sistema de inteligencia de negocios para soporte de decisiones en la comercialización de plantas ornamentales. 3C Tecnología. Glosas de innovación aplicadas a la Pyme, 9(3), 17–45. https://doi.org/10.17993/3ctecno/2020.v9n3e35.17-45
Morales Serazzi, M. (2021). Analítica de datos y calidad de la información para la toma de decisiones del marketing. [Universidad de Salamanca]. https://doi.org/10.14201/gredos.145794
Niño, H. A. C., Niño, J. P. C., & Ortega, R. M. (2020). Business intelligence governance framework in a university: Universidad de la costa case study. International Journal of Information Management, 50(October 2018), 405–412. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.012
Ortiz, M. D., Joyanes, L., y Giraldo, L.M. (2016). Los desafíos del marketing en la era del big data. ECiencias de la Información, 6(1), 16-45. Recuperado el 02 febrero de 2020 de https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/eciencias/article/view/19005/22714.
Páez García, G. J. (2019). Aplicación de técnicas de análisis de datos para obtener líneas de investigación específicas para el Ecuador. Caso de estudio: Computer Science en Scopus. https://repositorio.uisek.edu.ec/bitstream/123456789/3344/1/TesisJavierPaez.pdf
Pascual Adell C., (2022). Historia, bondades y riesgos de la Analítica de Datos. https://www.interempresas.net/TIC/Articulos/387951-Historia-bondades-y-riesgosde-la-Analitica-de-Datos.html
Pérez, M. (2015). Big Data: técnicas, herramientas y aplicaciones. Madrid: RC Libros.
Piatetsky-Shapiro, G., Brachman, R. y Khabaza, T. (1996). An Overview of Issues in Developing Industrial Data Mining and Knowledge Discovery Applications. Association for the Advancement of Artificial Intelligence [aaai], mit Press. Recuperado de http://www.aaai. org/Papers/KDD/1996/KDD96-015.pdf
Rikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, 29(April), 37–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001
Rodríguez Saredo J. (2018). Analítica sobre Big Data [en línea] Tesis de maestría. Montevideo: UR.FI.INCO; PEDECIBA Área Informática, 2018.
Rodríguez, C. I. (2017). Tendencias en business intelligence del Big data al social intelligence. Revista Tecnológica; no. 10. Recuperado el 02 febrero de 2020 de http://redicces.org.sv/jspui/bitstream/10972/3028/1/Articulo10.pdf.
Tenorio, J., Popadiuk, S., y Santos, N. (2020). Knowledge management at Unilever South America - enabling conditions and their interaction with the SECI model. Revista de Negocios Studies on Emerging Countries, 24(2), 7-26. https://doi.org/10.7867/1980- 4431.2019v24n2p7-26
Souibgui, M., Atigui, F., Zammali, S., Cherfi, S., & Yahia, S. Ben. (2019). Data quality in ETL process: A preliminary study. Procedia Computer Science, 159, 676–687. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.223
Timarán-Pereira, S. R., Hernández-Arteaga, I., Caicedo-Zambrano, S. J., Hidalgo-Troya, A. y Alvarado Pérez, J. C. (2016). El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. En Descubrimiento de patrones de desempeño académico con árboles de decisión en las competencias genéricas de la formación profesional (pp. 63-86). Bogotá: Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia. doi: http://dx.doi.org/10.16925/9789587600490
Torres, R., Sidorova, A., & Jones, M. C. (2018). Enabling firm performance through business intelligence and analytics: A dynamic capabilities perspective. Information and Management, 55(7), 822–839. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.03.010
Treviño-Reyes, R., Rivera-Rodríguez, F. & Garza-Alonso, J. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. Vinculategica EFAN 6(2), pp. 1063-1074
Ullon Ramírez, A. E. (2020). Universidad Privada Antenor Orrego Facultad De Ingeniería Escuela Profesional De Ingeniería Industrial. https://hdl.handle.net/20.500.12759/6629
Vaca M., y Vega J. (2019). Generalidades del Big data para el desarrollo sostenible en Colombia. https://cepei.org/wp-content/uploads/2019/09/Generalidades-BigData.pdf
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http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/2/resoluci%c3%b3n_opci%c3%b3n_grado.pdf
http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/3/autorizaci%c3%b3n_publicaci%c3%b3n_articulo.pdf
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spelling Álvarez Guerrero, JesúsAnzola Perez, Brayan Valentin EdilbertoAtehortua Murillo, William NicolásCúcuta2023-06-13T21:52:53Z2023-06-13T21:52:53Z2023-05-29https://hdl.handle.net/10901/25270Cada vez son más las organizaciones a nivel mundial que entienden la importancia de manejar de forma eficaz la información tanto interna como externa que se produce y genera en torno a la cadena de valor de sus operaciones. Sin embargo, aún son muchos los desafíos de esta disciplina en Latinoamérica, como es el caso de Colombia, teniendo en cuenta que se ha venido aplicando más desde su enfoque descriptivo que el predictivo; dejando así de aprovechar métodos y técnicas que le permitirían alcanzar una ventaja competitiva. Siendo el objetivo general de este análisis establecer la relación que existe entre la Analítica de Datos en la productividad y crecimiento de las organizaciones. Para ello se asumió un estudio cualitativo, bajo un diseño documental exhaustivo, con referentes de bases reconocidas, a través del cual se logró no solo definir cuáles son los beneficios de su implementación en cualquier tipo de empresa u organización, sino a su vez, visualizar el panorama o escenario futuro que se presenta en la transformación digital y los avances tecnológicos para el desarrollo de la economía global. Dejando claro que la relación de la Analítica de Datos en la productividad y crecimiento de las organizaciones se encuentra en su capacidad de predecir o anticiparse a los cambios de las economías mundiales, adaptándose con facilidad y eficiencia a los nuevos procesos, que terminan siendo en su mayoría, digitalizados sobre una plataforma 4.0. Capitalizando de esta forma su mayor recurso “el Talento Humano”, quienes han de manejar de forma eficaz los datos y propiciar con ello la toma efectiva de decisiones.Universidad Libre Seccional Cúcuta - Facultad de Ingenierías -- Ingeniería en Tecnología de la Información y las ComunicacionesMore and more organizations worldwide understand the importance of effectively managing both internal and external information that is produced and generated around the value chain of their operations. However, there are still many challenges of this discipline in Latin Relación de la Analítica de Datos en la productividad y crecimiento de las organizaciones Relationship of Data Analytics in the productivity and growth of organizations America, as is the case of Colombia, taking into account that it has been applied more from its descriptive approach than the predictive one; thus ceasing to take advantage of methods and techniques that would allow it to achieve a competitive advantage. Being the general objective of this analysis to establish the relationship that exists between Data Analytics in the productivity and growth of organizations. For this, a qualitative study was assumed, under an exhaustive documentary design, with references from recognized bases, through which it was possible not only to define the benefits of its implementation in any type of company or organization, but also to visualize the panorama or future scenario that is presented in the digital transformation and technological advances for the development of the global economy. Making it clear that the relationship of Data Analytics in the productivity and growth of organizations is found in its ability to predict or anticipate changes in world economies, easily and efficiently adapting to new processes, which end up being in their majority, digitized on a 4.0 platform. Capitalizing in this way its greatest resource "Human Talent", who have to effectively manage the data and thereby promote effective decision making.PDFhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Analítica de DatosEconomía globalGeneración del conocimientoTransformación digitalVentaja competitivaData AnalyticsGlobal economyknowledge generationDigital transformationCompetitive advantageProcesamiento de datosAnalítica de datos - Ventaja competitivaRelación de la analítica de datos en la productividad y crecimiento de las organizacionesRelationship of data analytics in the productivity and growth of organizationsTesis de Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisAguilar-Barreto. A.J. y Hernández Peña, Y. (Eds.) (2018). La investigación social: comprendiendo fenómenos en contexto. Cúcuta, Colombia: Ediciones Universidad Simón Bolívar. Capítulo 7 por Barrera Rodríguez L., Hernández Carrillo G., Hernández Peña Y., Moncada Blanco Y., y Rodríguez Ibáñez R., titulado: “La adopción TICS como eje transformador en las empresas”. https://bonga.unisimon.edu.co/bitstream/handle/20.500.12442/2485/cap7.pdf?seque nce=12&isAllowed=yAgrawal, R. y Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules. vldb Conference, Santiago de Chile.Alteryx herramienta Analítica (2019) Recuperado: https://www.alteryx.com/es-419/whyalteryx/data-analystsAnalítica de datos, opción eficaz en la línea de producción. La Opinión. Publicado el 14 de diciembre de 2022. https://www.laopinion.com.co/empresas/analitica-de-datosopcion-eficaz-en-la-linea-de-produccionArboleda, W. H., y Orozco, L. J. (2018). Big Data, herramienta para el desarrollo empresarial. Universidad Pontificia. Recuperado el 02 febrero de 2020 de: http://170.238.227.3/bitstream/handle/11254/956/big%20data%2c%20herramientaBañegil Palacios, T. M. & Sanguino Galván, R. (2003). Gestión del conocimiento y estrategia. Revista Madrid, 19, https://www.madrimasd.org/revista/revista19/tribuna/tribuna3.aspBarón Ramírez, E., García Estrella, C. W. & Sánchez Gárate, S. K. (2021). La inteligencia de negocios y la analítica de datos en los procesos empresariales. Revista Científica De Sistemas E Informática, 1(2), 37-53. https://doi.org/10.51252/rcsi.v1i2.167Blanco Fernando (2017). Analytics en la toma de decisiones Recuperado: https://www.forbes.com.mx/analytics-en-la-toma-de-decisiones/Bustamante M. (2023). ¿Qué son las herramientas analíticas? https://posgradosadistancia.com.ar/que-son-las-herramientas-analiticas/CALA Analytics (2023). Éxitos Analíticos. La gestión inteligente con analítica se refleja en estas exitosas historias que inspiran y demuestran el los datos son de todos y para todos. https://www.cala-analytics.com/exitos-analiticos/Calvo Giraldo, O. (2018). La gestión del conocimiento en las organizaciones y las regiones: una revisión de la literatura. Tendencias, 19(1), 140-163. doi: http://dx.doi.org/10.22267/rtend.181901.91Carrascal-Velásquez, B.L., Hoyos-Patiño, J.F., Sayado-Velasquez, L.N., Sayago-Velásquez, J.E. (2020). Ventajas de la facturación electrónica en empresas de Cúcuta-Norte de Santander. Reflexiones contables (Cúcuta), 3(1), 68-81Carrión Maroto, J. (2009). Introducción conceptual a la Gestión del Conocimiento.Casado, J. M. (2020). Más allá de la gestión tradicional del conocimiento. 2. C Consulting. https://www.dosc.es/2020/01/30/mas-alla-de-la-gestion-tradicional-delconocimiento/Castillo Garzón N. (2019). Implementación de herramientas analíticas para mejoramiento en el procesamiento de información y la toma de decisiones. Universidad Militar Nueva Granada. Bogotá, Colombia. https://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/handle/10654/35277/CastilloGarzonN ubiaMarcela2019.pdf?sequence=1&isAllowed=yChen, M., Han, J. y Yu, P. (1996). Data Mining: An Overview from Database Perspective. ieee Transactions on Knowledge and Data Engineering.Choi, J., Yoon, J., Chung, J., Coh, B. Y., & Lee, J. M. (2020). Social media analytics and business intelligence research: A systematic review. Information Processing and Management, 57(6), 102279. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2020.102279Centros de Transformación Digital Empresarial llegan a Norte de Santander. Diciembre 23 de 2018. https://www.innpulsacolombia.com/innformate/centros-de-transformaciondigital-empresarial-llegan-norte-de-santanderCoronado M., L. A. (2019). Analítica de datos un estudio de caso de su uso para identificar riesgos estratégicos en grandes compañías de Medellín.Daft, R. L. (2011). Teoría y diseño organizacional (Décima; Cengage Learning, Ed.). Retrieved from https://cucjonline.com/biblioteca/files/original/Delen, D., & Zolbanin, H. M. (2018). The analytics paradigm in business research. Journal of Business Research, 90(April), 186–195. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.05.013Edmonson, R. R. (2010). Knowledge management practices within Hong Kong organizations. Journal of Knowledge-based Innovation in China, 2(2), 213-232. https://doi.org/10.1108/17561411011054805El espectador. (2020). La importancia de la transformación digital, un reto para las empresas colombianas - El Espectador. Obtenido de https://www.youtube.com/watch?v=C7AfhpYcNVEEspinosa Zúñiga, J. J. (2020). Aplicación de metodología CRISP-DM para segmentación geográfica de una base de datos pública. Ingeniería Investigación y Tecnología, 21(1), 1–13. https://doi.org/10.22201/fi.25940732e.2020.21n1.008Fink, L., Yogev, N., & Even, A. (2017). Business intelligence and organizational learning: An empirical investigation of value creation processes. Information and Management, 54(1), 38–56. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.03.009Fong, C. (2005). Los criterios de objetividad científica y las metodologías cuantitativas y cualitativas en el análisis de la ventaja competitiva ¿aún existe un debate? EconoQuantum, vol. 1, núm. 2, pp. 125-139 Universidad de Guadalajara Zapopan, Jalisco, México. Recuperado el 02 febrero de 2020, de https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=125015747005.Gandomi, A., & Haider, M. (2017). Beyond the hype: Big data concepts, methods, and analytics. International Journal of Information Management.González, J., Becerra, D., & Monroy, R. (2019). Estrategias para la implementación de la facturación electrónica para las mipymes en Cúcuta, Colombia. Universidad Libre de Colombia, 1–20. Retrieved from https:// repository.unilibre.edu.co/handle/10901/17891Hamel, G. (2002). Leading the Revolution. (HBS Press, Ed.) (First). New York: PlumeHan, J. y Kamber, M. (2001). Data Mining Concepts and Techniques. San Francisco: Morgan Kaufmann PublishersHuerta-Riveros, P. C., Gaete-Feres, H. G., & Pedraja-Rejas, L. M. (2020). Strategic management, information system and quality the case of a Chilean public university. In Informacion Tecnologica (Vol. 31, Issue 2, pp. 253–265). Centro de Información Tecnológica. https://doi.org/10.4067/S0718-07642020000200253Huerta-Riveros, P. C., Gaete-Feres, H. G., & Pedraja-Rejas, L. M. (2020). Strategic management, information system and quality the case of a Chilean public university. In Informacion Tecnologica (Vol. 31, Issue 2, pp. 253–265). Centro de Información Tecnológica. https://doi.org/10.4067/S0718-07642020000200253Ibrahim, M. S., Hanif, A., Jamal, F. Q., & Ahsan, A. (2019). Towards successful business process improvement – An extension of change acceleration process model. PLOS ONE, 14(11), e0225669. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0225669Jaklič, J., Grublješič, T., & Popovič, A. (2018). The role of compatibility in predicting business intelligence and analytics use intentions. International Journal of Information Management, 43(August), 305–318. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.08.017Katz, R., Dougall, P., De Urquiza, S., & Fish, R. (2017). Digital Ecosystems: innovation and disruption in Latin America (2nd ed.; gA, Ed.).Khatibi, V., Keramati, A., & Shirazi, F. (2020). Deployment of a business intelligence model to evaluate Iranian national higher education. Social Sciences & Humanities Open, 2(1), 100056. https://doi.org/10.1016/j.ssaho.2020.100056Kim, W. C., & Mauborgne, R. (2005). La Estrategia del Océano Azul (E. Norma, Ed.). Harvard Business Review Press.Komal, M. (2018). A Review Paper on Big Data Analytics Tools. International Journal of Technical Innovation in Modern Engineering & Science, 4(5), 1012-1017. Disponible en http://ijtimes.com/papers/finished_papers/150531123204.pdfKumar, A., Luthra, S., Mangla, S. K., & Kazançoğlu, Y. (2020). COVID-19 impact on sustainable production and operations management. Sustainable Operations and Computers, 1, 1–7. https://doi.org/10.1016/j.susoc.2020.06.001Laynez, M. (2017). Estudio del Big Data. Tesis de Licenciatura, Universidad de Sevilla. Recuperado el 02 febrero de 2020 de: https://idus.us.es/bitstream/handle/11441/64882/estudio%20del%20big%20dataLiu, W., & Pergler, M. (2013). Concrete steps for CFOs to improve strategic risk management. McKinsey Working Papers on Risk.López Esteban, C., Maz Machado, A., & Almaraz Menéndez, F. (2017). Análisis de la transformación digital de las Instituciones de Educación Superior. Un marco de referencia teórico. Obtenido de https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=5911340Margherita, A., & Heikkilä, M. (2021). Business Continuity in the COVID-19 Emergency: A Framework of Actions Undertaken by World-Leading Companies. Business Horizons. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2021.02.020Martín Mejías, Pedro. (2001). Gestión del Conocimiento en las organizaciones.Medina León, A., Nogueira Rivera, D., Hernández-Nariño, A., & Rodríguez, R. C. (2019). Procedure for process management: Methods and support tools. Ingeniare, 27(2), 328–342. https://doi.org/10.4067/S0718-33052019000200328Mehdouani, K., Missaoui, N., & Ghannouchi, S. A. (2019). An approach for Business Process Improvement Based on Simulation Technique. Procedia Computer Science, 164, 225–232. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.12.176Meidan, A., García-García, J. A., Escalona, M. J., & Ramos, I. (2017). A survey on business processes management suites. Computer Standards and Interfaces, 51, 71–86. https://doi.org/10.1016/j.csi.2016.06.003Mercado, M. (2019). Descripción y análisis de los desafíos para la generación de ventajas competitivas, basadas en big data y analytics, en la industria de telecomunicaciones. Universidad de San Andrés Recuperado el 20 de febrero de 2020, de http://repositorio.udesa.edu.ar/jspui/bitstream/10908/16152/1/%5bp%5d%5bw%5dMesa Luis Felipe (2018). 3 tipos de datos para mejorar la toma de decisiones. Blog Recuperado: https://www.pragma.com.co/blog/3-tipos-de-analisis-de-datosparamejorar- la-toma-de decisiones.Mora-Villamizar, D. A., Morales-Pérez, K. T., Barrientos-Monsalve, E. J., & VelázquezCarrascal, B. L. (2019). Análisis de la competitividad entre las empresas los olivos y la esperanza en Cúcuta, Norte de Santander-según las cinco fuerzas de Michael Porter. Revista CONVICCIONES, 6(11), 69-75. Obtenido de: https://www.fesc.edu.co/Revistas/OJS/index. php/convicciones/article/view/418Morales Lugo, H. A., Figueroa Millán, P. E., Farías Mendoza, N., & Chávez Valdez, R. E. (2020). Sistema de inteligencia de negocios para soporte de decisiones en la comercialización de plantas ornamentales. 3C Tecnología. Glosas de innovación aplicadas a la Pyme, 9(3), 17–45. https://doi.org/10.17993/3ctecno/2020.v9n3e35.17-45Morales Serazzi, M. (2021). Analítica de datos y calidad de la información para la toma de decisiones del marketing. [Universidad de Salamanca]. https://doi.org/10.14201/gredos.145794Niño, H. A. C., Niño, J. P. C., & Ortega, R. M. (2020). Business intelligence governance framework in a university: Universidad de la costa case study. International Journal of Information Management, 50(October 2018), 405–412. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.012Ortiz, M. D., Joyanes, L., y Giraldo, L.M. (2016). Los desafíos del marketing en la era del big data. ECiencias de la Información, 6(1), 16-45. Recuperado el 02 febrero de 2020 de https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/eciencias/article/view/19005/22714Páez García, G. J. (2019). Aplicación de técnicas de análisis de datos para obtener líneas de investigación específicas para el Ecuador. Caso de estudio: Computer Science en Scopus. https://repositorio.uisek.edu.ec/bitstream/123456789/3344/1/TesisJavierPaez.pdfPascual Adell C., (2022). Historia, bondades y riesgos de la Analítica de Datos. https://www.interempresas.net/TIC/Articulos/387951-Historia-bondades-y-riesgosde-la-Analitica-de-Datos.htmlPérez, M. (2015). Big Data: técnicas, herramientas y aplicaciones. Madrid: RC LibrosPiatetsky-Shapiro, G., Brachman, R. y Khabaza, T. (1996). An Overview of Issues in Developing Industrial Data Mining and Knowledge Discovery Applications. Association for the Advancement of Artificial Intelligence [aaai], mit Press. Recuperado de http://www.aaai. org/Papers/KDD/1996/KDD96-015.pdfRikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, 29(April), 37–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001Morales Lugo, H. A., Figueroa Millán, P. E., Farías Mendoza, N., & Chávez Valdez, R. E. (2020). Sistema de inteligencia de negocios para soporte de decisiones en la comercialización de plantas ornamentales. 3C Tecnología. Glosas de innovación aplicadas a la Pyme, 9(3), 17–45. https://doi.org/10.17993/3ctecno/2020.v9n3e35.17-45Morales Serazzi, M. (2021). Analítica de datos y calidad de la información para la toma de decisiones del marketing. [Universidad de Salamanca]. https://doi.org/10.14201/gredos.145794Niño, H. A. C., Niño, J. P. C., & Ortega, R. M. (2020). Business intelligence governance framework in a university: Universidad de la costa case study. International Journal of Information Management, 50(October 2018), 405–412. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2018.11.012Ortiz, M. D., Joyanes, L., y Giraldo, L.M. (2016). Los desafíos del marketing en la era del big data. ECiencias de la Información, 6(1), 16-45. Recuperado el 02 febrero de 2020 de https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/eciencias/article/view/19005/22714.Páez García, G. J. (2019). Aplicación de técnicas de análisis de datos para obtener líneas de investigación específicas para el Ecuador. Caso de estudio: Computer Science en Scopus. https://repositorio.uisek.edu.ec/bitstream/123456789/3344/1/TesisJavierPaez.pdfPascual Adell C., (2022). Historia, bondades y riesgos de la Analítica de Datos. https://www.interempresas.net/TIC/Articulos/387951-Historia-bondades-y-riesgosde-la-Analitica-de-Datos.htmlPérez, M. (2015). Big Data: técnicas, herramientas y aplicaciones. Madrid: RC Libros.Piatetsky-Shapiro, G., Brachman, R. y Khabaza, T. (1996). An Overview of Issues in Developing Industrial Data Mining and Knowledge Discovery Applications. Association for the Advancement of Artificial Intelligence [aaai], mit Press. Recuperado de http://www.aaai. org/Papers/KDD/1996/KDD96-015.pdfRikhardsson, P., & Yigitbasioglu, O. (2018). Business intelligence & analytics in management accounting research: Status and future focus. International Journal of Accounting Information Systems, 29(April), 37–58. https://doi.org/10.1016/j.accinf.2018.03.001Rodríguez Saredo J. (2018). Analítica sobre Big Data [en línea] Tesis de maestría. Montevideo: UR.FI.INCO; PEDECIBA Área Informática, 2018.Rodríguez, C. I. (2017). Tendencias en business intelligence del Big data al social intelligence. Revista Tecnológica; no. 10. Recuperado el 02 febrero de 2020 de http://redicces.org.sv/jspui/bitstream/10972/3028/1/Articulo10.pdf.Tenorio, J., Popadiuk, S., y Santos, N. (2020). Knowledge management at Unilever South America - enabling conditions and their interaction with the SECI model. Revista de Negocios Studies on Emerging Countries, 24(2), 7-26. https://doi.org/10.7867/1980- 4431.2019v24n2p7-26Souibgui, M., Atigui, F., Zammali, S., Cherfi, S., & Yahia, S. Ben. (2019). Data quality in ETL process: A preliminary study. Procedia Computer Science, 159, 676–687. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.09.223Timarán-Pereira, S. R., Hernández-Arteaga, I., Caicedo-Zambrano, S. J., Hidalgo-Troya, A. y Alvarado Pérez, J. C. (2016). El proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. En Descubrimiento de patrones de desempeño académico con árboles de decisión en las competencias genéricas de la formación profesional (pp. 63-86). Bogotá: Ediciones Universidad Cooperativa de Colombia. doi: http://dx.doi.org/10.16925/9789587600490Torres, R., Sidorova, A., & Jones, M. C. (2018). Enabling firm performance through business intelligence and analytics: A dynamic capabilities perspective. Information and Management, 55(7), 822–839. https://doi.org/10.1016/j.im.2018.03.010Treviño-Reyes, R., Rivera-Rodríguez, F. & Garza-Alonso, J. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. Vinculategica EFAN 6(2), pp. 1063-1074Ullon Ramírez, A. E. (2020). Universidad Privada Antenor Orrego Facultad De Ingeniería Escuela Profesional De Ingeniería Industrial. https://hdl.handle.net/20.500.12759/6629Vaca M., y Vega J. (2019). Generalidades del Big data para el desarrollo sostenible en Colombia. https://cepei.org/wp-content/uploads/2019/09/Generalidades-BigData.pdfTHUMBNAILARTICULO ANALITICA DE DATOS FINAL 27 2023.pdf.jpgARTICULO ANALITICA DE DATOS FINAL 27 2023.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg25791http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/6/ARTICULO%20ANALITICA%20DE%20DATOS%20FINAL%2027%202023.pdf.jpg496306fee1e0a1b6eaf90fcddf761b93MD56resolución_opción_grado.pdf.jpgresolución_opción_grado.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg25305http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/7/resoluci%c3%b3n_opci%c3%b3n_grado.pdf.jpg0f7c4f3a62b138f5de104b8907bf92f5MD57autorización_publicación_articulo.pdf.jpgautorización_publicación_articulo.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg28839http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/8/autorizaci%c3%b3n_publicaci%c3%b3n_articulo.pdf.jpgec8427a37a33304e96083161a37f2860MD58RESUMEN DEL ESCRITO.pdf.jpgRESUMEN DEL ESCRITO.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg22092http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/9/RESUMEN%20DEL%20ESCRITO.pdf.jpg904e46b88f4f1bc3ff72804942add2d5MD59LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/5/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD55ORIGINALARTICULO ANALITICA DE DATOS FINAL 27 2023.pdfARTICULO ANALITICA DE DATOS FINAL 27 2023.pdfArticuloapplication/pdf434638http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/1/ARTICULO%20ANALITICA%20DE%20DATOS%20FINAL%2027%202023.pdf44af7863da7cf3fd1199e8a61b45bf90MD51resolución_opción_grado.pdfresolución_opción_grado.pdfresoluciónapplication/pdf921087http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/2/resoluci%c3%b3n_opci%c3%b3n_grado.pdfb0babf911e5ff3955eb266fca4b83b5fMD52autorización_publicación_articulo.pdfautorización_publicación_articulo.pdfFormato de autorizacionapplication/pdf885472http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/3/autorizaci%c3%b3n_publicaci%c3%b3n_articulo.pdfffcabda2c78cc7b907acef5e185fe17aMD53RESUMEN DEL ESCRITO.pdfRESUMEN DEL ESCRITO.pdfResumenapplication/pdf106928http://repository.unilibre.edu.co/bitstream/10901/25270/4/RESUMEN%20DEL%20ESCRITO.pdfdc4f94f8c3e233d229cf6203e3114f61MD5410901/25270oai:repository.unilibre.edu.co:10901/252702023-08-03 12:44:55.093Repositorio Institucional Unilibrerepositorio@unilibrebog.edu.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