Empleo de sistemas de inteligencia de negocio para la visualización y análisis eficiente de información en las organizaciones | Revista Publicando
Empleo de sistemas de inteligencia de negocio para la visualización y análisis eficiente de información en las organizaciones
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Merchán Carreño, E. J., Mero Suárez, K. V., & Castro Blanco, Y. (2019). Empleo de sistemas de inteligencia de negocio para la visualización y análisis eficiente de información en las organizaciones. Revista Publicando, 6(22), 63-76. Recuperado a partir de https://revistapublicando.org/revista/index.php/crv/article/view/1317

Resumen

A nivel empresarial existe una necesidad creciente de analizar gran cantidad de datos que se generan de las actividades diarias, provenientes muchas veces de diversas fuentes y con alta probabilidad de inconsistencias. Debido a esto se requiere de un tratamiento apropiado, que permita su comprensión de manera rápida y sencilla. Con el objetivo de considerar cómo los sistemas de inteligencia de negocio contribuyen al análisis eficiente de información en las organizaciones, en este artí­culo se realiza una revisión bibliográfica. Como resultado se pudo constatar que estos tipos de sistemas tienen la capacidad de extraer conocimiento a partir de fuentes de datos. Se concluyó con el estudio, que mediante su empleo se garantiza la toma de decisiones efectivas al brindar información de forma precisa, detallada y oportuna en tiempo real; además, que permiten generar pronósticos y reportes analí­ticos, lo que hace que se facilite y perfeccione la labor de los responsables de su análisis.

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Abrego, D., Sánchez, Y. y Medina, J. M. (2017). Influencia de los sistemas de información en los resultados organizacionales. Contadurí­a y Administración, 62(2), 303-320. https://doi.org/10.1016/j.cya.2016.07.005

Acosta, M. Y., Arteaga, I. G., González, C. y López, D. M. (2011). Sistema Experto para el desarrollo de soluciones de interoperabilidad en Sistemas de Información para Laboratorios Clí­nicos basado en el Estándar Internacional HL7. Revista Virtual Universidad Católica del Norte, 1(32), 73–103.

Ahumada, E. y Perusquia, J. M. A. (2016). Inteligencia de negocios: estrategia para el desarrollo de competitividad en empresas de base tecnológica. Contadurí­a y Administración, 61(01), 127-158. https://doi.org/10.1016/j.cya.2015.09.006

Altamiranda, J. A., Aguilar, J. y Hernández, L. (2015). Sistema de reconocimiento de patrones de sustancias quí­micas cerebrales basado en minerí­a de datos. Computación y Sistemas, 19(1), 89-107. https://doi.org/10.13053/cys-19-1-1409

Amat, O., Banchieri, L. C. y Campa, F. (2016). La implantación del cuadro de mando integral en el sector agroalimentario: el caso del grupo alimentario guissona. Revista Facultad de Ciencias Económicas, 24(1), 25-36. https://doi.org/10.18359/rfce.1619

Arciniégas, L. C., Camacho, M. í., Duarte, E. L. y Naranjo, A. (2016). Medición del desempeño de la red de suministros de medicamentos en un hospital público de tercer nivel en la ciudad de Bogotá, a través del cuadro de mando integral. Ingeniare, (20), 75-90.

Argí¼ello, E. y Quesada, C. (2015). Implementación del Cuadro de Mando Integral en pequeñas empresas: una revisión de literatura. Revista de Ciencias Económicas, 33(2), 79-120. https://doi.org/10.15517/rce.v33i2.22227

Bures, V., Otcenaskovs, T. y Jasikova, V. (2012). The evaluation of external data resource for business intelligence applications: the example of the Czech Republic. Journal of Systems Integration, 3(1), 32-44. http://dx.doi.org/10.20470/jsi.v3i1.110

Bustos, L. S., Moreno, R. y Duque, N. D. (2011). Modelo de una bodega de datos para el soporte a la investigación bioinformática. Scientia et Technica, 3(49), 145–152. http://dx.doi.org/10.22517/23447214.1501

Cabrera, C. H. (2014). Sedea: prototipo de sistema experto para el diagnóstico de enfermedades autoinmunes de órgano basado en internist. Universidad y Salud, 16(2), 207 - 218.

Cairo, A. (2017). Visualización de datos: una imagen puede valer más que mil números, pero no siempre más que mil palabras. El Profesional de la Información, 26(6), 1025. https://doi.org/10.3145/epi.2017.nov.02

Camargo, J. J., Joyanes, L. y Giraldo, L. M. (2016). La inteligencia de negocios como una herramienta en la gestión académica. Revista Cientí­fica, 1(24). https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.RC.2016.24.a11

Castaño, N. J., Céspedes, F. A., Isaza, O. y Betancur, J. F. (2014). Sistema bioinformático ganadero para la toma de decisiones en procesos de transferencia de embriones. Ventana Informática, 30, 217-231.

Castorena, J. A., Silva, A. E., Domí­nguez, A. J. y Rodrí­guez, D. L. (2018). El uso de herramientas tecnológicas de minerí­a de datos en el análisis de datos climatológicos. RECI Revista Iberoamericana de las Ciencias Computacionales e Informática, 7(13). https://doi.org/http://dx.doi.org/10.23913/reci.v7i13.75

Castro, Y., Brizuela, E. I. L. y Pellicer, Y. S. (2014). Almacén de Datos para la Gestión Energética en el Ministerio de la Agricultura. Revista de Arquitectura e Ingenierí­a, 8(3), 1-13.

Cervera, A., y Caicedo, G. (2015). Sistema Experto para regular tensión en Redes de Distribución. Ingenierí­a y Competitividad, 17(1), 23-34. https://doi.org/10.25100/iyc.v17i1.2198

Chiriboga, W. A., Cárdenas, M. P., Carreño, W. V., Murillo, G. del P., Pico, B. R. y Mesias, J. (2016). Aplicación informática para la integración y alimentación de datos del Balanced Scorecard de la Universidad Técnica Estatal de Quevedo. Revista Didasc@lia: Didáctica y Educación, 7(4), 289-298.

Cordero D. M. y Rodrí­guez, G. (2017). La inteligencia de negocios: una estrategia para la gestión de las empresas productivas. Ciencia Unemi, 10(23), 40-48.

Cravero, A. L., Sepúlveda, S. E., Mazón, J. N. y Trujillo, J. C. (2013). Un enfoque de ingenierí­a de requerimientos basada en el alineamiento de almacenes de datos y la estrategia del negocio. Ingeniare. Revista chilena de ingenierí­a, 21(3), 314–327. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052013000300002

Cunha, A. L., Cunha, A. A. y Almeida, F. M. (2011). Caracterización del uso de indicadores de desempeño no financieros en el sector hotelero. Estudios y Perspectivas en Turismo, 20(4), 876 – 890.

Dean, J. (2014). Big Data, Data Mining, and Machine Learning (Vol. 8). New Jersey and Canada: John Wiley & Sons, Inc.

Delgado, L., Cortez, A. y Ibáñez, E. (2015). Aplicación de metodologí­a Buchanan para la construcción de un sistema experto con redes bayesianas para apoyo al diagnóstico de la Tetralogí­a de Fallot en el Perú. Industrial Data, 18(1), 135-148. http://dx.doi.org/10.15381/idata.v18i1.12076

de Mul, M., Alons, P., Der Velde, P. van, Konings, I., Bakker, J. y Hazelzet, J. (2012). Development of a clinical data warehouse from an intensive care clinical information system. Computer Methods and Programs in Biomedicine, 105(1), 22-30. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2010.07.002

Espino, A., Nogueira, D., Sánchez, R. y Aguilera, A. (2015). La sostenibilidad ambiental como perspectiva del Cuadro de Mando Integral. Ingenierí­a Industrial, 36(3), 328-339.

Estrada, R. I., Zamarripa, R. A., Zúñiga, P. G. y Martí­nez, I. (2016). Aportaciones desde la minerí­a de datos al proceso de captación de matrí­cula en Instituciones de Educación Superior particulares. Revista Electrónica Educare, 20(3), 1-21. https://doi.org/10.15359/ree.20-3.11

Flores, V. y Hadfeg, Y. (2017). Un método para generar explicaciones de resultados de un Sistema Experto, usando Patrones de discurso y Ontologí­a. RISTI-Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informaí§í£o, (21), 99-114. http://dx.doi.org/0.17013/risti.21.99-114

Gálvez, A. C., Castañeda, M. y Tarazona, G. M. (2017). Modelo de integración inteligencia de negocios y gestión del conocimiento. Redes de Ingenierí­a, (Especial), 109-118.

Ganga, F., Ramos, E., Leal, A. y Pérez, K. (2015). Administración estratégica: aplicación del Cuadro de Mando Integral a una organización no gubernamental. Revista de Ciencias Sociales, XXI(1), 136-159.

Gorbea, S. (2013). Tendencias transdisciplinarias en los estudios métricos de la información y su relación con la gestión de la información y del conocimiento. Perspectivas em Gestao & Conhecimento, 3(1), 13-27.

Gorbea, S. y Madera, M. de J. (2017). Diseño de un data warehouse para medir el desarrollo disciplinar en instituciones académicas. Investigación Bibliotecológica. Archivonomí­a, Bibliotecologí­a e Información, 31(72), 161-181. http://dx.doi.org/10.22201/iibi.0187358xp.2017.72.57828

Gutiérrez, C. G., Mauriz, J. L. y Culebras, J. M. (2015). El cuadro de mando integral como instrumento de gestión en la nutrición clí­nica. Nutrición Hospitalaria, 32(1), 403–410.

Hernández, G. A. (2017). Arquitectura de software para la construcción de un sistema de cuadro de mando integral como herramienta de inteligencia de negocios. Tecnologí­a Investigación y Academia, 5(2), 143-152.

Inmon, W. H. (2005). Building the Data Warehouse. The Data Warehouse Environment. In: The Structure of the Data Warehouse (Fourth Edition). NuevaYork: Wiley Publishing, Inc. 29-59.

Leyton, C. E., Huerta, P. C. y Paúl, I. R. (2015). Cuadro de mando en salud. Salud Pública de México, 57(3), 234–241.

López, H. (2016). Resumen de tesis: Aplicación de técnicas de minerí­a de datos e inteligencia artificial a datos de espectrometrí­a de masas para el descubrimiento de conocimiento. Inteligencia Artificial. Revista Iberoamericana de Inteligencia Artificial, 19(57), 22-25. https://doi.org/10.4114/ia.v19i57.1144

Mariñelarena, L., Errecalde, M. L. y Castro, A. (2017). Extracción de conocimiento con técnicas de minerí­a de textos aplicadas a la psicologí­a. Revista Argentina de Ciencias del Comportamiento, 9(2), 65-76.

Mariño, S. I. (2014). Los sistemas expertos para apoyar la gestión inteligente del conocimiento. Ví­nculos, 11(1), 101–108. https://doi.org/10.14483/issn.2322-939X

Medina, F. y Gómez, C. (2014). Funcionalidades de la minerí­a de datos. Revista Ingenierí­a y Región, 12, 31–40. http://dx.doi.org/10.25054/22161325.728

Montiel, L. y Riveros, V. (2014). Los sistemas expertos en el ámbito educativo. Omnia, 20(1), 11-28.

Morocho, í. A., Andrade, D. J., Vinueza, S. X. y Calderón, M. A. (2017). Cuadro de mando integral para el control y gestión de las instituciones de educación superior ecuatorianas. Reciamuc, 1(4), 620-648. https://doi.org/10.26820/reciamuc/1.4.2017.620-648

Nolasco, J. S. (2017). Impacto de la inteligencia de negocios en el logro de decisiones más precisas en las empresas mineras. Revista Gerencia, 2(2), 2-12.

Padilla, D., Acevedo, J. A., Lage, A. y Figaredo, F. (2014). El Cuadro de Mando Integral en el Centro de Inmunologí­a Molecular. Ingenierí­a Industrial, 35(2), 240-253.

Peñaherrera, S. X., Ortiz, S. O. y Herrera, J. B. (2017). Balanced Scorecard aplicado en empresas de calzado de la provincia de Tungurahua: caso MELAN. Revista Publicando, 4(2), 701-719.

Peña, J. J., Chan, O. A. y Balam, C. d. C. (2018). Sistema experto en apoyo a toma de decisiones para aprobación de lí­neas de crédito. Pistas Educativas, 39(127), 402-411.

Pérez, A. y Moreno, M. (2014). Un Observatorio Tecnológico con un enfoque de Inteligencia de Negocio. Ciencias de la Información, 45(3), 11-18.

Pérez, P. y Garcí­a, L. (2014). La construcción de un cuadro de mando integral de tecnologí­as de la información en una empresa. Visión de futuro, 18(2), 154-171.

Pirovano, G. (2015). Propuesta de aplicación del cuadro de mando integral para la finca Yanapanakuna. Revista Perspectivas, 18(35), 119–146.

Prieto, C. I., Palau, M. J., Martina, P., Achiary, C., et. al. (2016). Cystic Fibrosis Cloud database: Un sistema informático para el almacenamiento y manejo de datos clí­nicos y microbiológicos del paciente con fibrosis quí­stica. Revista Argentina de Microbiologí­a, 48(1), 27-37. http://dx.doi.org/10.1016/j.ram.2015.11.002

Reddy, G. S., Srinivasu, R., Chander, M. P. y Rikkula, S. R. (2010). Data Warehousing, Data Mining, Olap and Oltp technologies are essential elements to support decision-making process in industries. International Journal on Computer Science and Engineering, 2(9), 2865-2873.

Ricardo Dario, B. (2009). HEFESTO: Metodologí­a propia para la Construcción de un Data Warehouse. Córdoba, Argentina.

Rico, A. y Sánchez, D. (2018). Diseño de un modelo para automatizar la predicción del rendimiento académico en estudiantes del IPN. RIDE Revista Iberoamericana para la Investigación y el Desarrollo Educativo, 8(16). https://doi.org/10.23913/ride.v8i16.340

Rigby, D. y Bilodeau, B. (2015). Management tools & Trends 2015. Recuperado 9 de enero de 2018, a partir de http://www.bain.com/publications/articles/management-tools-and-trends-2015.aspx

Rivero, K. y Galarza, J. (2017). El cuadro de mando integral como una alternativa para el seguimiento y control de la estrategia en las instituciones de educación superior. Revista Cubana Educación Superior, (3), 85-95.

Rodrigues, P., Lima, L. y Aibar, B. (2017). La incertidumbre percibida del entorno y el apoyo de la alta dirección en la implementación del Cuadro de Mando Integral. Revista Contabilidade e Controladoria, 9(2), 11-22. http://dx.doi.org/10.5380/rcc.v9i2.50275

Rodrí­guez, M. G., Salazar, F. I. y Jara, L. S. (2017). Análisis e inteligencia de negocios con evaluación de indicadores claves de desempeño. I+ D Tecnológico, 13(2), 67-75.

Rosado, A. A. y Verjel, A. (2015). Minerí­a de datos aplicada a la demanda del transporte aéreo en Ocaña, Norte de Santander. Revista Tecnura, 19(45), 101-113. https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2015.3.a08

Rosado, A. A. y Verjel, A. (2017). Aplicación de la Minerí­a de Datos en la educación en lí­nea. Revista Colombiana de Tecnologí­as de Avanzada, 1(29), 92-98.

Rosario, Y., Jiménez, K., Argí¼elles, D. y de Oca, A. M. (2015). Sistema experto para la elección del tipo de recuperación en canteras de materiales de construcción. Revista Cubana de Ciencias Informáticas, 9(3), 33- 48.

Sánchez, J. M., Vélez, M. L. y Araújo, P. (2016). Balanced scorecard para emprendedores: desde el modelo canvas al cuadro de mando integral. Revista Facultad de Ciencias Económicas, 24(1), 37-47. https://doi.org/10.18359/rfce.1620

Sedeño, A. (2015). La visualización de datos como recurso social: posibilidades educativas y de activismo. Razón y Palabra, 19(92), 1–14.

Silva, R. R., Pino, F. N. y Alejo, O. J. (2018). Influencia de la inteligencia de negocio en el Marketing Turí­stico. Universidad y Sociedad, 10(1), 329-333.

Simón, A., Torres, M., Garcí­a, L. y Ravelo, R. (2015). Evolución de la Gestión del Conocimiento en el Grupo Empresarial CIMEX. Revista Internacional de Gestión del Conocimiento y la Tecnologí­a, 3(2).

Sosa, M. D. (2007). Inteligencia artificial en la gestión financiera empresarial. Pensamiento y Gestión, (23), 153-186.

Suárez, E. B., De Marco, M. y Prat, M. (2015). Sistema de información: Cuadro de Mando Integral en una empresa eléctrica integrada. Cuadernos del CIMBAGE, (17), 19–36.

Terán, O. E., Sánchez, I. y Ruí­z, M. E. (2012). Cuadro de mando integral como herramienta para identificar el comportamiento del capital humano. Omnia, 18(1), 121-134.

Torres, L. (2015). La gestión de información y la gestión del conocimiento. Revista Archivo Médico de Camagí¼ey, 19(2), 96–98.

Torres, C. A. y Córdova, J. A. (2014). Diseño de sistema experto para toma de decisiones de compra de materiales. Cuadernos de Administración, 30(52), 20–30. https://doi.org/10.25100/cdea.v30i52

Tribiño, J. (2015). Inteligencia de Negocios. Una herramienta de apoyo para la toma de decisiones en operaciones militares. Ensayos Militares, 1(2), 161-178.

Valero, J. L. (2014). La visualización de datos. Ambitos: Revista internacional de comunicación, (25), 105–119.

Vanegas, E. y Guerra, L. M. (2013). Sistema de inteligencia de negocios para el apoyo al proceso de toma de decisiones. Ingenierí­a UC, 20(3), 25-34.

Visbal, D. A., Mendoza, A. A. y Orjuela, S. J. (2017). Predicción de la eficiencia de las instituciones de educación superior colombianas con análisis envolvente de datos y minerí­a de datos. Pensamiento & Gestión, (42), 140-161. http://dx.doi.org/10.14482/pege.42.10467

Yang, Y., Fu, C., Chen, Y. W., Xu, D. L. y Yang, S. L. (2016). A belief rule based expert system for predicting consumer preference in new product development. Knowledge-Based Systems, 94, 105-113.

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