Factores críticos para la implementación de proyectos que utilizan datos masivos (Big Data) en organizaciones operadoras de la industria del petróleo y gas en Colombia
ilustraciones, gráficas, tablas
- Autores:
-
Suárez Chaparro, Mauricio Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- 600 - Tecnologías (Ciencias aplicadas)
Factores críticos
Petroleo y Gas
Datos masivos
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El objetivo de este trabajo es determinar los factores críticos de éxito que necesitan las empresas operadoras de petróleo y gas en Colombia para implementar una nueva tecnología Big Data. La pregunta de investigación se responde a través de una metodología mixta, utilizando cuestionarios y validando por un grupo de expertos, los factores encontrados en la literatura. Los factores son agrupados en un marco de referencia tecnológico, organizacional y ambiental TOE, donde se identificaron 10 factores críticos para implementar proyectos Big Data en la industria del petróleo y gas en Colombia.New information technologies are booming, it is presumed that by using these new technologies such as Big Data it is possible to create value and benefit for organizations, however, in the oil and gas industry in Colombia it has not been exploited enough and there are many failures in the industry when implementing these technologies. The objective of this work is to determine the critical success factors that oil and gas operating companies in Colombia need to implement a new Big Data technology. The research question is answered through a mixed methodology, using questionnaires, and validating by a group of experts, the factors found in the literature. The factors are grouped in a TOE technological, organizational, and environmental reference framework, where 10 critical factors were identified to implement Big Data projects in the oil and gas industry in Colombia.MaestríaMaestría en Administración de EmpresasEstrategia y Organizaciones69 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ciencias Económicas - Maestría en AdministraciónEscuela de Administración y Contaduría PúblicaFacultad de AdministraciónBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotá600 - Tecnologías (Ciencias aplicadas)Factores críticosPetroleo y GasDatos masivosBig DataOil and gasFactores críticos para la implementación de proyectos que utilizan datos masivos (Big Data) en organizaciones operadoras de la industria del petróleo y gas en ColombiaCritical factors for the implementation of projects that use massive data (Big Data) in operating organizations of the oil and gas industry in ColombiaTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMGrupo Banco Mundial. (2019). Rentas del petróleo (% del PIB). THE WORLD BANK. http://datos.bancomundial.org/indicador/NY.GDP.PETR.RT.ZS?contextual=default&end=2015&locations=MX&name_desc=true&start=1970&view=chartHaroon, S., Viswanathan, A., Shenoy, R., Alphax, D., & Llc, C. (2018). SPE-192629-MS Desde Insight para Foresight : Saber aplicar la inteligencia artificial en la industria del Petróleo y Gas Resumen Introducción Inteligencia Artificial está impulsando la cuarta revolución industrial Los seres humanos predicen continuamente.Haroon, S., Viswanathan, A., & Shenoy, R. (2019). From insight to foresight: Knowing how to apply artificial intelligence in the oil & gas industry. Society of Petroleum Engineers - Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference 2018, ADIPEC 2018.Hernández-Leal, E. J., Duque-Méndez, N. D., & Moreno-Cadavid, J. (2017). Big Data: una exploración de investigaciones, tecnologías y casos de aplicación. TecnoLógicas, 20(39), 15–38. https://doi.org/10.22430/22565337.685Hofer, C. W., & Schendel, D. (1977). Strategy Formulation: Analytical Concepts. West Publishing Company. https://books.google.com.co/books?id=jI5yMwEACAAJLaudon, K. C., & Laudon, J. P. (2004). Sistemas de información gerencial: administración de la empresa digital. Pearson Educación.Leidecker, J. K., & Bruno, A. V. (1984). Identifying and using critical success factors. Long Range Planning, 17(1), 23–32. https://doi.org/10.1016/0024-6301(84)90163-8Lyman, P., & Varian, H. (2003). How Much Information? 2003: Executive Summary. Library, 112. http://groups.ischool.berkeley.edu/archive/how-much-info-2003/index.htmMahesh, D. D., Vijayapala, S., & Dasanayaka, S. W. S. B. (2018). Factors affecting the intention to adopt big data technology : A study based on financial services industry of Sri Lanka. MERCon 2018 - 4th International Multidisciplinary Moratuwa Engineering Research Conference, 420–425. https://doi.org/10.1109/MERCon.2018.8421917Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. HMH Books. https://books.google.es/books?id=HpHcGAkFEjkCMoreno, A. G. (2019). A la espera de un Big Bang de datos Autor Guadalupe Moreno. DIGITAL ECONOMY COMPASS 2019 A, 3–6.Oracle. (2015). ¿Qué es Big Data? | Oracle Colombia. ¿Qué es Big Data? https://www.oracle.com/co/Big-Data/guide/what-is-Big-Data.htmlOussous, A., Benjelloun, F. Z., Ait Lahcen, A., & Belfkih, S. (2018). Big Data technologies: A survey. Journal of King Saud University - Computer and Information Sciences, 30(4), 431–448. https://doi.org/10.1016/j.jksuci.2017.06.00Patgiri, R., & Ahmed, A. (2016). Big Data: Los V del cambiador del juego Paradigma. 17–24.Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science and its Relationship to Big Data and Data-Driven Decision Making. Big Data, 1(1), 51–59. https://doi.org/10.1089/big.2013.1508Rockart, J. F. (1979). Chief executives define their own Data needs. Harvard business review, 57(2), 81—93. http://europepmc.org/abstract/MED/10297607Saavedra, N. F., & Inocencio, F. Y. J. (2014). Necesidades de Innovación y Tecnología para la industria del petróleo y gas en Colombia. Revista de ingeniería, 40, 50–56.Sagiroglu, S., & Sinanc, D. (2013). Big Data: A review. 2013 International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), 42–47. https://doi.org/10.1109/CTS.2013.6567202Schroeck, M., Shockley, R., Smart, J., Romero, D., & Tufano, P. (2012). Analytics: el uso de Big Data en el mundo real. IBM Institute for Business Value, Oxford, Informe ejecutivo.Schwab, K. (2016). La cuarta revolución industrial. 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Journal of Management Control, 31(1–2), 123–152. https://doi.org/10.1007/s00187-020-00298-wWiduri, R., Handoko, B. L., & Prabowo, I. C. (2019). Adoption of information technology in public accounting firm. ACM International Conference Proceeding Series, 198–202. https://doi.org/10.1145/3335484.3335500EspecializadaFactores críticos para la implementación de proyectos que utilizan datos masivos (Big Data) en organizaciones operadoras de la industria del petróleo y gas en ColombiaORIGINALANEXOS A Y B-FCE-BIG DATA.pdfANEXOS A Y B-FCE-BIG DATA.pdfAnexos trabajo de Grado Maestría en Administraciónapplication/pdf3342095https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/80044/3/ANEXOS%20A%20Y%20B-FCE-BIG%20DATA.pdff09bafe521241d730c37346b93e0e9cfMD53Tercera_Entrega__APA_FCE-BIGDATA_MAE-v9.pdfTercera_Entrega__APA_FCE-BIGDATA_MAE-v9.pdfTesis de Maestría en Administración de Empresasapplication/pdf1721435https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/80044/6/Tercera_Entrega__APA_FCE-BIGDATA_MAE-v9.pdfc85581eb6b392d144119adb7c85e62bdMD56LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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Colombiarepositorio_nal@unal.edu.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