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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73478| Title: | Integración de Business Intelligence, Machine Learning y Big Data en la Industria 4.0: Impacto en la administración estratégica y la toma de decisiones empresariales |
| metadata.dc.creator: | Pallares Vega, Luis Alberto Acevedo Duran, Deysi Yulieth |
| metadata.dc.date.created: | 2025-08-06 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Industria 4.0 Big Data Business Intelligence Machine Learning Internet de las Cosas |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Monografía |
| Abstract: | En 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 |
| Description: | |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73478 |
| metadata.dc.subject.category: | Industria 4.0 Big Data Machine Learning Business Intelligence Ciencia de Datos |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_celestino_mutis |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica |
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| File | Description | Size | Format | |
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