Solución de software para micromercados inteligentes con analítica de datos
DOI:
https://doi.org/10.32645/13906852.1321Palabras clave:
Analítica de datos, Dashboard, Big Data, Inteligencia de negocios, ETLResumen
La presente investigación tiene como objetivo proponer una solución de software con analítica de datos mediante tableros inteligente de control (dashboard) aplicado a Micromercados. El enfoque de la investigación es mixto, de tipo descriptivo y de campo. Se aplicaron entrevistas a propietarios de Micromercados en la ciudad de Tulcán, para analizar los sistemas que administran sus negocios y el uso o no de tecnologías emergentes existentes en la actualidad como Big Data, Business Intelligence, Cluod Computing, IoT, entre otros. Se aplicaron tambien encuestas a clientes que utilizan los servicios, para determinar la satisfacción de usuario. Los resultados evidenciaron que los propietarios de Micromercados en un 50 % carecen de sistemas que les apoyen en la toma de decisiones estratégicas y empresariales. De igual manera se identificó que el servicio brindado a los usuarios no esa enfocado con nuevas estrategias y giro de negocio. Con el propósito de analizar datos para transformarlos en información y a su vez en conocimiento se propone una solución de analítica de datos considerando conceptos de repositorio unificado o Data Warehouse y la metodología de Ralph Kimball para el almacenamiento, análisis y procesamiento de datos que se obtengan de cualquier fuente de información, se diseñó además el proceso ETL y mediante la herramienta open suorce Tableau se elaboró tableros de control para la creación de dashboards, se aplicó por ultimo estrategias de Inteligencia de Negocios con la finalidad de entregar información precisa, en tiempo real, de fácil interpretación y que contribuya a satisfacer los requerimientos empresariales dentro del sector de Micromercados.
Descargas
Referencias
Baño, F., Palacios, Á., Viscaino, F., & Baño, H. (2018). Sistema de soporte a la toma de decisiones, para mejorar la gestión educativa. Educación Media de la dirección distrital 02d03 – Guaranda. Ciencias de la Ingeniería y aplicadas, 95-106.
Bertino, E., & Kimball, R. (2018). Dimensional Modeling: In a Business Intelligence Environment. Synthesis Lectures on Data Management, 14.
Briones, W., & Ortega, A. (2024). Inteligencia de negocios aplicada al proceso de registro de signos distintivos del Servicio Nacional de Derechos Intelectuales. Ciencia y Tecnología.
Colina Vargas, A. (2019). El gobierno de datos: un referente entre el gobierno de TI y la inteligencia de negocios. Revista Científica Ecociencia, 1-19.
Collantes, J. (2019). Tableau para la Inteligencia de Negocios del Área de Análisis de Información TI. Tesis de Pregrado Universidad Peruana Los Andes.
Data, P. (2024). Power Data. Obtenido de Power Data: https://www.powerdata.es/big-data#:~:text=Big%20Data%20es%20un%20t%C3%A9rmino,organizaciones%20hacen%20con%20los%20datos.
Egocheaga Oscco, J., Chavez Veli, A., & Gamboa Cruzado, J. (2021). Inteligencia de Negocios para la Toma de Decisiones en Ventas: Una Revisión Sistemática.
Enríquez Herrera, J., & Morillo Cortez, J. (2022). Business intelligence’ aplicado a visitas turísticas en áreas naturales de Ecuador durante los años 2019, 2020 y 2021. Criterios, 13-25.
Fiquitiva Segura, N., & Lopez Ruiz, M. (2015). PROTOTIPO DE APLICATIVO PARA ESPECIFICAR REQUERIMIENTOS DE SOFTWARE. Creative Commons.
Forero Castañeda, D., & Jorge Armando, S. (2020). INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS BASADA EN LA METODOLOGÍA KIMBALL. Tia, 13.
Golfarelli, M., & Rizzi, S. (2018). Data Warehouse Design: Modern Principles and Methodologies. McGraw Hill Professional.
Hernández Medina, E. (2021). Analítica: Tendencia para optimizar la toma de decisiones a nivel empresarial. Dictamen Libre, 12.
Huamán Rojas, J. A., Treviños Noa, L., & Medina Flores, W. (2022). Epistemología de las investigaciones cuantitativas y cualitativas. Horizontes de la ciencia, 27-47.
Los Santos, R., & Norma, P. (2016). Dashboard para el Tutor. Revista ECORFAN-Spain, 6–10.
Ordoñez Pineda, J. J., & Fornos García, V. (2017). Metodología de investigación enfocado en el análisis Cualitativo–Cuantitativo aplicado a los Factores que condicionan la deserción escolar de los alumnos de secundaria Somotillo. Revista Iberoamericana de Bioeconomía y Cambio Climático.
Pereira Villazón, T., Portilla Manjón, I., & Rodríguez Salcedo, N. (2019). Big data y Relaciones Públicas: Una revisión bibliográfica del estado de la cuestión. Revista de comunicación, 151-165.
Rivadera, G. (2010). La metodología de Kimball para el diseño de almacenes de datos (Data warehouses). Cuadernos de la Facultad n. 5, 16.
Silva Peñafiel, G., Zapata Yánez, V., Morales Guamán, K., & Toaquiza Padilla, L. (2019). Análisis de metodologías para desarrollar Data Warehouse aplicado a la toma de decisiones. Ciencia Digital, 397-418.
Silva, L. (2017). Business intelligence: un balance para su implementación. Revista INNOVAG, 27-36.
Vega Vargas, J. (2020). Datos, Ciencia e Ingeniería. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 2-5.
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2024 Jhony Vicente Enriquez Herrera, Denis Oscar Peregueza Yapud
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
El autor mantiene los derechos morales e intelectuales de su obra, autorizando a la editorial de la revista Visión Empresarial la difusión y divulgación de su contenido con fines estrictamente académicos y de investigación, sin fines de lucro.
