Análisis de características del ambiente creativo en empresas de Manizales con técnicas KDD

En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de técnicas de Minería de Datos, (DM, por sus siglas en inglés), enmarcadas en el proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), sobre la información de una investigación realizada por la Universidad Nacional de Colombi...

Full description

Autores:
Osorio Zuluaga, Germán Augusto
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2009
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/69919
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/69919
http://bdigital.unal.edu.co/2037/
Palabra clave:
65 Gerencia y servicios auxiliares / Management and public relations
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Minería de datos, Creatividad, Administración del conocimiento, Empresas - Manizales (Colombia)- gestión del conocimiento, Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD)
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:En este trabajo se presentan los resultados de la aplicación de técnicas de Minería de Datos, (DM, por sus siglas en inglés), enmarcadas en el proceso de Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD), sobre la información de una investigación realizada por la Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales en los años 2004 y 2005 en veintitrés empresas de la ciudad, con el fin de determinar el estado de los ambientes creativos para la innovación, desde las dimensiones psicosocial, didáctica y física. Se consideran las técnicas de Análisis de Componentes Principales (PCA), Escalamiento Multidimensional, agrupamiento por K-medias y agrupamiento jerárquico. En las pruebas realizadas, se determinó la ponderación de las variables latentes de las dimensiones didáctica, física y psicosocial que varían un poco respecto de la dada de manera empírica por los investigadores. Adicionalmente se logró determinar que características tienen mayor influencia en la determinación de un adecuado ambiente que favorezca la creatividad, como son la comunicación, la formación, el aspecto funcional, la característica técnica, el reconocimiento, la motivación-satisfacción y la apertura. Igualmente, se pudo determinar que las dimensiones didáctica, física y psicosocial influyen de manera distinta en los sectores y niveles organizacionales. Por otro lado, se demuestra al menos en este caso, la suposición que se tenía sobre la posibilidad de descubrir nuevo conocimiento con el uso de estas técnicas aplicadas en datos de investigaciones anteriores que por razones diversas no las usaron. Finalmente, se muestra las grandes posibilidades de la aplicación de la ingeniería en ciencias sociales y del comportamiento / Abstract: This document presents the results of the application of Data Mining (DM) techniques framed in the process of Knowledge Discovery in Databases (KDD), information on research conducted by Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales in 2004 and 2005 in twenty-three companies in the city, in order to determine the status of creative environments for innovation, from the psychosocial, didactic and physical dimensions. Techniques considered are principal component analysis (PCA), multidimensional scaling, clustering by K-means and hierarchical clustering. In tests, it was determined by weighing that the latent variables of the didactic, physical and psychosocial dimensions, vary slightly on the empirically given by the researchers. Additionally it was determined that characteristics have greater influence in establishing an appropriate environment conducive to creativity, such as communication, training, the functional aspect, the technical feature, recognition, motivation, satisfaction and openness. Similarly, it was determined that the didactic, physical and psychosocial dimensions, impact differently on areas and organizational levels. On the other hand, it is shown at least in this case, our assumption about the possibility of discovering new knowledge through the use of these techniques applied in previous research data which, for various reasons, did not use them. Finally, it is shown the great possibilities of implementing engineering in social and behavioral sciences.