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dc.contributor.advisorHernández Giraldo, Andrés Felipe
dc.coverage.spatialcead_-_josé_celestino_mutis
dc.creatorPallares Vega, Luis Alberto
dc.creatorAcevedo Duran, Deysi Yulieth
dc.date.accessioned2025-08-29T22:33:08Z
dc.date.available2025-08-29T22:33:08Z
dc.date.created2025-08-06
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/73478
dc.description
dc.description.abstractEn un entorno empresarial marcado por la transformación digital, la integración de Business Intelligence, Machine Learning y Big Data representa un eje clave para la competitividad en la Industria 4.0. Esta monografía analiza cómo estas tecnologías, más allá de su uso individual, se potencian mutuamente al abordar temáticas como la automatización, la personalización, la visualización de datos y la predicción de tendencias, elementos esenciales en la toma de decisiones estratégicas. El estudio emplea un enfoque cualitativo y documental, sustentado en una revisión sistemática de literatura y casos reales en sectores como manufactura, salud, retail y finanzas. Se identifican y comparan las técnicas y herramientas más relevantes, al tiempo que se profundiza en los principales retos —como la resistencia al cambio y la integración de datos heterogéneos— y los beneficios obtenidos, tales como la eficiencia operativa y la mejora en la toma de decisiones basada en datos. La monografía ofrece una perspectiva actualizad
dc.formatpdf
dc.titleIntegración de Business Intelligence, Machine Learning y Big Data en la Industria 4.0: Impacto en la administración estratégica y la toma de decisiones empresariales
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsIndustria 4.0
dc.subject.keywordsBig Data
dc.subject.keywordsBusiness Intelligence
dc.subject.keywordsMachine Learning
dc.subject.keywordsInternet de las Cosas
dc.description.abstractenglishIn a business environment shaped by digital transformation, the integration of Business Intelligence, Machine Learning, and Big Data is a key driver of competitiveness in Industry 4.0. This monograph analyzes how these technologies, beyond their individual applications, reinforce each other when addressing topics such as automation, personalization, data visualization, and trend prediction—essential elements for strategic decision-making. The study adopts a qualitative and documentary approach, based on a systematic literature review and real-world cases in sectors such as manufacturing, healthcare, retail, and finance. It identifies and compares the most relevant techniques and tools, while examining the main challenges—such as resistance to change and integration of heterogeneous data—and the benefits achieved, including operational efficiency and improved data-driven decision-making. This monograph offers an updated and critical perspective, aimed at professionals and students interested in data science an
dc.subject.categoryIndustria 4.0
dc.subject.categoryBig Data
dc.subject.categoryMachine Learning
dc.subject.categoryBusiness Intelligence
dc.subject.categoryCiencia de Datos
Appears in Collections:Especialización en Ciencia de Datos y Analítica

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