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    Implementación de modelos de Business Intelligence para la gestión de recursos hídricos en la agricultura

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    edalfonsoc.pdf (715.9Kb)
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    Date
    2025-09-29
    Author
    Alfonso Cortés, Elkin Dadey
    Advisor
    Morales Liberato, Edith Johana

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Implementación de modelos de Business Intelligence para la gestión de recursos hídricos en la agricultura AU - Alfonso Cortés, Elkin Dadey Y1 - 2025-09-29 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74223 AB - La creciente presión sobre los recursos hídricos debido al cambio climático y la expansión de la actividad agrícola ha hecho evidente la necesidad de optimizar el uso del agua en los sistemas de producción. La agricultura, responsable de aproximadamente el 76 % del consumo global de agua dulce, enfrenta el desafío de mejorar su eficiencia sin comprometer la productividad ni la sostenibilidad. En este contexto, el uso de modelos de Business Intelligence (BI) ofrece una vía prometedora para transformar datos agroclimáticos y operativos en decisiones estratégicas. Esta monografía explora cómo el BI puede apoyar la gestión hídrica en la agricultura, mediante la revisión de estudios y experiencias que integran sensores IoT, plataformas en la nube, dashboards interactivos y análisis predictivo. Se presentan casos donde herramientas como Power BI, junto con plataformas comerciales y desarrollos basados en software y hardware libre, permiten monitorear, anticipar y ajustar procesos clave como el riego, la fertilización y la planificación agronómica. Los resultados evidencian que la aplicación de BI no solo mejora el aprovechamiento del recurso hídrico y reduce el desperdicio, sino que también fortalece la toma de decisiones en distintos niveles de la producción, mejora la rentabilidad operativa y promueve una agricultura más resiliente y tecnificada. ER - @misc{10596_74223, author = {Alfonso Cortés Elkin Dadey}, title = {Implementación de modelos de Business Intelligence para la gestión de recursos hídricos en la agricultura}, year = {2025-09-29}, abstract = {La creciente presión sobre los recursos hídricos debido al cambio climático y la expansión de la actividad agrícola ha hecho evidente la necesidad de optimizar el uso del agua en los sistemas de producción. La agricultura, responsable de aproximadamente el 76 % del consumo global de agua dulce, enfrenta el desafío de mejorar su eficiencia sin comprometer la productividad ni la sostenibilidad. En este contexto, el uso de modelos de Business Intelligence (BI) ofrece una vía prometedora para transformar datos agroclimáticos y operativos en decisiones estratégicas. Esta monografía explora cómo el BI puede apoyar la gestión hídrica en la agricultura, mediante la revisión de estudios y experiencias que integran sensores IoT, plataformas en la nube, dashboards interactivos y análisis predictivo. Se presentan casos donde herramientas como Power BI, junto con plataformas comerciales y desarrollos basados en software y hardware libre, permiten monitorear, anticipar y ajustar procesos clave como el riego, la fertilización y la planificación agronómica. Los resultados evidencian que la aplicación de BI no solo mejora el aprovechamiento del recurso hídrico y reduce el desperdicio, sino que también fortalece la toma de decisiones en distintos niveles de la producción, mejora la rentabilidad operativa y promueve una agricultura más resiliente y tecnificada.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74223} }RT Generic T1 Implementación de modelos de Business Intelligence para la gestión de recursos hídricos en la agricultura A1 Alfonso Cortés, Elkin Dadey YR 2025-09-29 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74223 AB La creciente presión sobre los recursos hídricos debido al cambio climático y la expansión de la actividad agrícola ha hecho evidente la necesidad de optimizar el uso del agua en los sistemas de producción. La agricultura, responsable de aproximadamente el 76 % del consumo global de agua dulce, enfrenta el desafío de mejorar su eficiencia sin comprometer la productividad ni la sostenibilidad. En este contexto, el uso de modelos de Business Intelligence (BI) ofrece una vía prometedora para transformar datos agroclimáticos y operativos en decisiones estratégicas. Esta monografía explora cómo el BI puede apoyar la gestión hídrica en la agricultura, mediante la revisión de estudios y experiencias que integran sensores IoT, plataformas en la nube, dashboards interactivos y análisis predictivo. Se presentan casos donde herramientas como Power BI, junto con plataformas comerciales y desarrollos basados en software y hardware libre, permiten monitorear, anticipar y ajustar procesos clave como el riego, la fertilización y la planificación agronómica. Los resultados evidencian que la aplicación de BI no solo mejora el aprovechamiento del recurso hídrico y reduce el desperdicio, sino que también fortalece la toma de decisiones en distintos niveles de la producción, mejora la rentabilidad operativa y promueve una agricultura más resiliente y tecnificada. OL Spanish (121)
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    Business intelligence Google Scholar
    Precisión Google Scholar
    Hídrico Google Scholar
    Analítica Google Scholar
    Machine Learning Google Scholar
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    cead_-_josé_celestino_mutis
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    Description of the content
    La creciente presión sobre los recursos hídricos debido al cambio climático y la expansión de la actividad agrícola ha hecho evidente la necesidad de optimizar el uso del agua en los sistemas de producción. La agricultura, responsable de aproximadamente el 76 % del consumo global de agua dulce, enfrenta el desafío de mejorar su eficiencia sin comprometer la productividad ni la sostenibilidad. En este contexto, el uso de modelos de Business Intelligence (BI) ofrece una vía prometedora para transformar datos agroclimáticos y operativos en decisiones estratégicas. Esta monografía explora cómo el BI puede apoyar la gestión hídrica en la agricultura, mediante la revisión de estudios y experiencias que integran sensores IoT, plataformas en la nube, dashboards interactivos y análisis predictivo. Se presentan casos donde herramientas como Power BI, junto con plataformas comerciales y desarrollos basados en software y hardware libre, permiten monitorear, anticipar y ajustar procesos clave como el riego, la fertilización y la planificación agronómica. Los resultados evidencian que la aplicación de BI no solo mejora el aprovechamiento del recurso hídrico y reduce el desperdicio, sino que también fortalece la toma de decisiones en distintos niveles de la producción, mejora la rentabilidad operativa y promueve una agricultura más resiliente y tecnificada.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Monografía
    Content relationship
    Investigación
    Agricultura
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74223
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [247]
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