El Análisis de Big Data: Innovación en Valor para MiPymes colombianas
En este ensayo se expone porque las MiPymes colombianas están inmersas en contextos globales de Big Data y cómo pueden efectuar la transición de Big Data al Análisis de Big Data, a través de la adopción de una cuarta V de Valor. Por otra parte, se describe como el Análisis de Big Data es apropiado p...
- Autores:
-
Ruiz Arevalo, Andres Julian
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
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- OAI Identifier:
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- Acceso en línea:
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- Big Data
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En este ensayo se expone porque las MiPymes colombianas están inmersas en contextos globales de Big Data y cómo pueden efectuar la transición de Big Data al Análisis de Big Data, a través de la adopción de una cuarta V de Valor. Por otra parte, se describe como el Análisis de Big Data es apropiado para los diferentes sectores económicos de las MiPymes colombianas, tomando como ejemplo específico a los sectores líderes en cuanto a contribución del PIB colombiano en el año 2021 y por último, se describe cómo las tecnologías tradicionales para el procesamiento de datos pueden significar un reto, en la implantación del análisis de Big Data. |
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Librado, HumbertoRuiz Arevalo, Andres Julianhttps://orcid.org/ 0000-0001-8431-8611https://scholar.google.com/citations?hl=es&user=1XoXza0AAAAJUniversidad Santo Tomas2022-04-04T22:51:03Z2022-04-04T22:51:03Z2022-04-22Ruiz Arévalo, A. (2022). El Análisis de Big Data: Innovación en Valor para MiPymes colombianas. [Trabajo de grado, Universidad Santo Tomás, Colombia]. Repositorio Institucionalhttp://hdl.handle.net/11634/43880reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn este ensayo se expone porque las MiPymes colombianas están inmersas en contextos globales de Big Data y cómo pueden efectuar la transición de Big Data al Análisis de Big Data, a través de la adopción de una cuarta V de Valor. Por otra parte, se describe como el Análisis de Big Data es apropiado para los diferentes sectores económicos de las MiPymes colombianas, tomando como ejemplo específico a los sectores líderes en cuanto a contribución del PIB colombiano en el año 2021 y por último, se describe cómo las tecnologías tradicionales para el procesamiento de datos pueden significar un reto, en la implantación del análisis de Big Data.This essay exposes why Colombian MiPymes are immersed in global contexts of Big Data and how they can make the transition from Big Data to Big Data Analysis, through the adoption of a fourth V of Value. Otherwise, it is described how Big Data Analysis is appropriate for the different economic sectors of Colombian MiPymes, taking as a specific example the leading sectors in terms of contribution to Colombian GDP in the year 2021 and finally, it is described how traditional technologies for data processing can be a challenge in the implementation of Big Data analysis.Profesional en Negocios InternacionalesPregradoapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásPregrado Negocios InternacionalesFacultad de Negocios InternacionalesAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Acceso cerradoinfo:eu-repo/semantics/closedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_14cbEl Análisis de Big Data: Innovación en Valor para MiPymes colombianasBig DataBig Data AnlysisColombian MiPymesBig DataInternetBases de DatosProceso de datosBig DataAnálisis de Big DataMiPymes colombianasTrabajo de gradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisCRAI-USTA BogotáAmazon. (s.f.). Amazon. Obtenido de Conceptos relacionados con el almacenamiento de datos: https://aws.amazon.com/es/data-warehouse/Colombia, M. d. (2019). MiPymes representan más de 90% del sector productivo nacional y generan el 80% del empleo en Colombia.Dane. (15 de febrero de 2022). Portafolio. Obtenido de Comercio y otros sectores que jalonaron el PIB en 2021: https://www.portafolio.co/economia/comercio-y-otros-sectores-que-jalonaron-el-pib-en-2021-561765Digital, V. d. (27 de agosto de 2018). Grupo Bancolombia Capital Inteligente. Obtenido de Internet de las Cosas: ¿cómo lo ha adoptado Colombia?: https://www.bancolombia.com/wps/portal/empresas/capital-inteligente/tendencias/innovacion/iot-como-lo-ha-adoptado-colombiaEllars, S. (12 de septiembre de 2013). InsideBIGDATA. Obtenido de Beyond Volume, Variety and Velocity is the Issue of Big Data Veracity: https://insidebigdata.com/2013/09/12/beyond-volume-variety-velocity-issue-big-data-veracity/F. Chang, J. D. (2008). Bigtable : A Distributed Storage System for Structured Data. ACM Trans. Comput. Syst., vol. 26, 1-26.G. Decandia, D. H. (2007). Dynamo : Amazon ’ s Highly Available Key-value Store. 205-220.Hadoop, A. (s.f.). Obtenido de https://hadoop.apache.org/James Manyika, M. C. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute,.Krishnan, K. (2013). Data Warehousing in the Age of Big Data. Morgan Kaufmann.L. Atzori, A. I. (2010). The Internet of Things: A survey. Comput. Networks vol. 54, 2787-2805.Letouzé, E. (2012). Big Data for Development : Challenges & Opportunities,.Nexusintegra. (s.f.). Nexusintegra. Obtenido de Por qué la escalabilidad de la base de datos es el desafío futuro (y casi presente) para los desarrolladores: https://nexusintegra.io/es/por-que-la-escalabilidad-base-de-datos-es-el-desafio-para-los-desarrolladores/Pang Ning Tan, M. S. (2005). Introduction to Data Mining.Zhang, C. L. (2014). 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