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dc.contributor.advisorVarona Tabora, María Alejandra
dc.coverage.spatialcead_-_facatativa
dc.creatorBallen Ariza, María Alejandra
dc.date.accessioned2026-03-17T19:38:57Z
dc.date.available2026-03-17T19:38:57Z
dc.date.created2026-02-19
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/79601
dc.description
dc.description.abstractEsta monografía analiza el impacto del análisis de datos en el monitoreo y manejo de plagas y enfermedades en la floricultura colombiana, con el propósito de comprender su aporte a una gestión fitosanitaria más eficiente y sostenible. El estudio se desarrolló mediante una revisión sistemática de literatura siguiendo las directrices de la metodología PRISMA 2020, lo que garantizó un proceso riguroso, transparente y reproducible en la selección y análisis de las fuentes. La búsqueda se realizó en bases de datos académicas, repositorios institucionales e informes sectoriales y normativos, aplicando criterios explícitos de inclusión y exclusión, lo que permitió seleccionar 18 estudios relevantes evaluados según su pertinencia temática, rigor metodológico y aplicabilidad al contexto de la floricultura colombiana. Los resultados evidencian que el sector floricultor colombiano se encuentra en una fase de transición en materia de monitoreo fitosanitario, donde coexisten métodos tradicionales con herramientas digitales emergentes. La literatura revisada demuestra que la incorporación de técnicas de análisis de datos, especialmente la analítica predictiva y el aprendizaje automático, contribuye a mejorar la detección temprana de plagas y enfermedades, optimizar el uso de agroquímicos, reducir costos operativos y fortalecer la toma de decisiones basada en evidencia. No obstante, también se identifican limitaciones asociadas a la calidad y disponibilidad de los datos, la infraestructura tecnológica y la formación del talento humano, concluyendo que el análisis de datos constituye un eje estratégico para fortalecer la gestión fitosanitaria y la sostenibilidad de la floricultura colombiana cuando su implementación es sistemática y contextualizada. Palabras clave: Agricultura inteligente, análisis de datos, floricultura, gestión fitosanitaria, plagas, sostenibilidad.
dc.formatpdf
dc.titleAnálisis de datos en la floricultura colombiana: monitoreo y reporte de plagas y enfermedades para una gestión eficiente y sostenible
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsAgricultura inteligente
dc.subject.keywordsAnálisis de datos
dc.subject.keywordsFloricultura
dc.subject.keywordsGestión fitosanitaria
dc.description.abstractenglishThis monograph analyzes the impact of data analysis on the monitoring and management of pests and diseases in the Colombian floriculture sector, aiming to understand its contribution to more efficient and sustainable phytosanitary management. The study was conducted through a systematic literature review following the PRISMA 2020 guidelines, ensuring a rigorous, transparent, and reproducible process for the selection and analysis of sources. The search was carried out in academic databases, institutional repositories, and sectoral and regulatory reports using explicit inclusion and exclusion criteria, resulting in the selection of 18 relevant studies evaluated according to thematic relevance, methodological rigor, and applicability to the Colombian floriculture context. The results indicate that the Colombian floriculture sector is undergoing a transitional phase in phytosanitary monitoring, where traditional practices coexist with emerging digital tools. The reviewed literature shows that the integration of data analysis techniques, particularly predictive analytics and machine learning, improves early detection of pests and diseases, optimizes pesticide use, reduces operational costs, and strengthens evidence-based decision-making. However, challenges related to data quality and availability, technological infrastructure, and human resource training persist, confirming that data analysis represents a strategic axis for strengthening phytosanitary management and sustainability in Colombian floriculture when implemented systematically and contextually. Keywords: Data analysis, floriculture, smart agriculture, plant health management, pests, sustainability.
dc.subject.categoryCiencia de Datos y Analítica


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