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Title: Aplicación de la ciencia de datos en la toma de decisiones empresariales en el Sector RETAIL
metadata.dc.creator: Lasso Vivas, Víctor Andrés
metadata.dc.date.created: 2024-10-19
metadata.dc.subject.keywords: Inteligencia Artificial.
Ciencia de Datos
Inteligencia de Datos
Toma de Decisiones
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Proyecto aplicado
Abstract: En un entorno altamente competitivo, cambiante y saturado, los negocios minoristas del país se enfrentan al desafío de obtener ventajas y tomar medidas para evitar pérdidas o incluso luchar contra la desaparición. Al aprovechar las capacidades de la ciencia de datos y las nuevas herramientas de análisis de datos que contribuyen a la toma de decisiones informadas, una pequeña y mediana empresa (PYME) puede tomar decisiones encaminadas al aumento de su eficiencia y rentabilidad a partir del aprovechamiento de los datos generados en sus operaciones diarias. Sin embargo, las PYMEs se enfrentan a desafíos significativos debido al crecimiento en el volumen de datos y la diversidad de fuentes de información, lo que dificulta la comprensión y el uso efectivo de los recursos de datos disponibles. Como resultado, muchos de estos negocios continúan tomando decisiones basadas en la experiencia y la subjetividad de sus administradores. Por tanto, ésta investigación aporta diferentes soluciones para que las pymes superen estos desafíos para la toma de decisiones. Específicamente, en este estudio se abordan los siguientes aspectos: Se revisan los elementos metodológicos, técnicos y tecnológicos que definen la ciencia de datos, con el fin de identificar las características ideales de un entorno de datos propicio para la adopción y el desarrollo de la ciencia de datos. Además, se discute acerca de las ventajas y oportunidades que la aplicación de la ciencia de datos puede brindar al sector minorista, en cuanto, a la toma de decisiones estratégicas, examinando las tendencias actuales en su implementación y evaluando las tácticas, tecnologías y resultados obtenidos en estas aplicaciones. Por otro lado, se propone un método para el uso de la ciencia de datos que emplea la metodología CRISP-DM como marco de análisis y desarrollo de modelos para guiar el proceso de toma de decisiones. En definitiva, la solución se evalúa mediante la aplicación en un caso de estudio, es decir, en un comercio minorista, demostrando su potencial para su implementación práctica dentro de la investigación.
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64309
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_palmira
Appears in Collections:Maestría en Gestión de Tecnología de Información

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