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Title: Implementación de modelos de Business Intelligence para la gestión de recursos hídricos en la agricultura
metadata.dc.creator: Alfonso Cortés, Elkin Dadey
metadata.dc.date.created: 2025-09-29
metadata.dc.subject.keywords: Business intelligence
Precisión
Hídrico
Analítica
Machine Learning
metadata.dc.format.*: pdf
metadata.dc.type: Monografía
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.
Description: 
URI: https://repository.unad.edu.co/handle/10596/74223
metadata.dc.subject.category: Investigación
Agricultura
metadata.dc.coverage.spatial: cead_-_josé_celestino_mutis
Appears in Collections:Especialización en Ciencia de Datos y Analítica

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