Analytics: Trend to optimize decision-making at the business level
DOI:
https://doi.org/10.18041/2619-4244/dl.29.7864Keywords:
Analytics, Data science, Business intelligence, Business decisionsAbstract
This article addresses the current need to do analytics in the industry, it exposing the elements that enable the development of the ability to make decisions based on data. For this, the strategic questions are discussed: What does it mean to generate analytical capacity at the business level? What do companies require to made analytics? What analytical talent is currently in demand on the industry? And What knowledge and skills are required in the analytics teams?
References
Álvarez Jareño, J. A. & Coll-Serrano, V. (2018). “Científico de datos”, la profesión del presente. Métodos de Información 9(16), pp. 113-129. http://dx.doi.org/10.5557/IIMEI9-N16-113129.
Chen, H., Chiang, R. H. & Storey, V. C. (2012). Business Intelligence and La analítica: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly 36(4), pp. 1165-1188. https://doi.org/10.2307/41703503.
Colina Vargas, A. M. (2019). El gobierno de datos: un referente entre el gobierno de TI y la inteligencia de negocios. Revista Científica Ecociencia 6(1), pp. 1-19. https://doi.org/10.21855/ecociencia.61.186.
Davenport, T. (2020). Beyond Unicorns: Educating, Classifying, and Certifying Business Data Scientists. Harvard Data Science Review 2(2). https://doi.org/10.1162/99608f92.55546b4a.
Della, M. & Esposito, F. (2020). How universities fill the talent gap: The data scientist in the Italian case. African Journal of Business Management 14(2), pp. 53-64. https://doi.org/10.5897/AJBM2019.8885.
González, C. & Vergara, E. (2017). Evolución de los entornos big data y los retos para el arquitecto de datos. Economía industrial 405, pp. 21-31.
Ho, A., Nguyen, A., Pafford, J. L. & Slater, R. (2019). A Data Science Approach to Defining a Data Scientist. SMU Data Science Review 2(3), Article 4.
Lope Salvador, V., Mamaqi, X. & Vidal Bordes, F. J. (2020). La inteligencia artificial. Revista Icono14 18(1), pp. 58-88. https://doi.org/10.7195/ri14.v18i1.1434.
Lemus-Delgado, D. & Pérez Navarro, R. (2020). Ciencias de datos y estudios globales: aportaciones y desafíos metodológicos. Colombia Internacional (102), pp. 41-62. https://doi.org/10.7440/colombiaint102.2020.03.
Luces, M. (2019). Competencias del ingeniero en informática en la cuarta revolución industrial. Revista Venezolana de Computación 6(2), pp. 1-9.
Márquez Díaz, J. (2020). Inteligencia artificial y big data como soluciones frente a la Covid-19. Revista de Bioética y Derecho (50), pp. 315-331. https://doi.org/10.1344/rbd2020.50.31643.
Mckinsey Global Institute. (2016). The Age of Analytics: Competing in a Data-Driven World. London: McKinsey.
Patil, D. & Mason, H. (2015). Data Driven. Sebastopol,: O'Reilly Media, Inc.
Portilla Romero, J. D. (2017). Gobierno de datos, un potenciador de los sistemas de gestión de calidad. SIGNOS - Investigación en Sistemas de Gestión, 9(2), pp. 159-172. https://doi.org/10.15332/s2145-1389.2017.0002.10.
Pujol M., N. & Porven, R., J. (2018). Ciencia de datos: una revisión del estado del arte. UCE Ciencia. Revista de postgrado 6(3), pp. 1-10.
Quijada, C. (2020). Business Intelligence: un factor crítico para la competitividad de las empresas. Realidad Empresarial 9, pp. 45-48. https://doi.org/10.5377/reuca.v0i9.10068.
Sharma, R., Mithas, S. & Kankanhalli, A. (2014). Transforming decision-making processes: a research agenda for understanding the impact of business analitica on organizations. European Journal of Information Systems 23(4), pp. 433-441. https://doi.org/10.1057/ejis.2014.17.
Treviño-Reyes, R., Rivera-Rodríguez, F. & Garza-Alonso, J. (2020). La analítica de datos como ventaja competitiva en las organizaciones. Vinculategica EFAN 6(2), pp. 1063-1074.
Thompson, J. & Rogers, S. (2017). La analítica: How to Win with Intelligence. Basking Ridge: Technics Publications.
Vega, J. (2020). Datos, ciencia e ingeniería. Ingeniare. Revista chilena de ingeniería, 28(1), pp. 2-3. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-33052020000100002.
Willis A. J. (2019). Statistics = Analytics? Quality Engineering 32(2), pp. 133-144. https://doi.org/10.1080/08982112.2019.1633670.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2021 Dictamen Libre
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
