Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes
Descripción del Articulo
Cada vez la Inteligencia de Negocios se hace más relevante en las empresas, esto se debe a que los tomadores de decisiones se apoyan en ella para realizar la labor propiamente dicha. En base a esta aserción, es necesario el facilitar el proceso de BI, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando...
| Autores: | , , , |
|---|---|
| Formato: | artículo |
| Fecha de Publicación: | 2021 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ucayali |
| Repositorio: | Investigación universitaria |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:ojs3303.localhost:article/15 |
| Enlace del recurso: | http://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Inteligencia de Negocios Proceso ETC Arquitectura Orientada a Servicios Almacén de Datos Inteligencia Computacional |
| id |
REVIU_74889380b7b22cf17dd2a13007853c8d |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:ojs3303.localhost:article/15 |
| network_acronym_str |
REVIU |
| network_name_str |
Investigación universitaria |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processesGarcía Jara, Rosa MirellyGutiérrez Villanueva, Katty SusanaRodríguez Zevallos, Katherin VanessaEscobedo Bailón, Frank EdmundoInteligencia de NegociosProceso ETCArquitectura Orientada a ServiciosAlmacén de DatosInteligencia ComputacionalCada vez la Inteligencia de Negocios se hace más relevante en las empresas, esto se debe a que los tomadores de decisiones se apoyan en ella para realizar la labor propiamente dicha. En base a esta aserción, es necesario el facilitar el proceso de BI, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando la eficacia y eficiencia. En este artículo se muestran diversas maneras de realizar Inteligencia de Negocios, desde el origen, es decir la extracción de los datos, hasta el último eslabón del proceso relacionado con la toma de decisiones. En tal medida, se presenta alternativas novedosas que con el estudio necesario han demostrado que van más allá de lo que ahora conocemos como BI, permitiendo, no solo realizar la toma de decisiones sino planteando que estas tengan un apoyo automatizado, asimismo, permitir que los datos se procesen prácticamente solos y manejar reportes más reales basándonos en datos de diversas fuentes. El objetivo del estudio es analizar las nuevas tendencias para el desarrollo de los procesos relacionados a la Inteligencia de negocios, para lo cual se ha realizado una meticulosa revisión bibliográfica por medio de la consulta de artículos científicos, libros y conferencias científicas. En primer lugar, se ha desarrollado la descripción de términos, y puesta en escena de la información recaudada por medio de la investigación, dedicado a las diversas tendencias innovadoras para el despliegue de la Inteligencia de Negocios, mostrando nuevas definiciones, arquitecturas y tendencias que se están llevando a cabo en la actualidad. Finalmente, las propuestas de arquitectura SOA, adquisición de datos abiertos, automatización de procesos y reingeniería de almacenes de datos permitirían la optimización de la inteligencia empresarial por medio de sus alternativas.EDITUNU2021-06-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdftext/htmlhttp://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/1510.53470/riu.v11i1.15Investigación Universitaria UNU; Vol. 11 Núm. 1 (2021); 524-5392664-8423reponame:Investigación universitariainstname:Universidad Nacional de Ucayaliinstacron:UNUspahttp://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15/15http://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15/24PerúDerechos de autor 2021 Rosa Mirelly García Jara, Katty Susana Gutiérrez Villanueva, Katherin Vanessa Rodríguez Zevallos, Frank Edmundo Escobedo Bailónhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ojs3303.localhost:article/152022-01-17T19:35:13Z |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| title |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| spellingShingle |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes García Jara, Rosa Mirelly Inteligencia de Negocios Proceso ETC Arquitectura Orientada a Servicios Almacén de Datos Inteligencia Computacional |
| title_short |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| title_full |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| title_fullStr |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| title_full_unstemmed |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| title_sort |
Nuevas tendencias para la optimización de los procesos de Inteligencia de Negocios: New trends for the optimization of Business Intelligence processes |
| dc.creator.none.fl_str_mv |
García Jara, Rosa Mirelly Gutiérrez Villanueva, Katty Susana Rodríguez Zevallos, Katherin Vanessa Escobedo Bailón, Frank Edmundo |
| author |
García Jara, Rosa Mirelly |
| author_facet |
García Jara, Rosa Mirelly Gutiérrez Villanueva, Katty Susana Rodríguez Zevallos, Katherin Vanessa Escobedo Bailón, Frank Edmundo |
| author_role |
author |
| author2 |
Gutiérrez Villanueva, Katty Susana Rodríguez Zevallos, Katherin Vanessa Escobedo Bailón, Frank Edmundo |
| author2_role |
author author author |
| dc.subject.none.fl_str_mv |
Inteligencia de Negocios Proceso ETC Arquitectura Orientada a Servicios Almacén de Datos Inteligencia Computacional |
| topic |
Inteligencia de Negocios Proceso ETC Arquitectura Orientada a Servicios Almacén de Datos Inteligencia Computacional |
| description |
Cada vez la Inteligencia de Negocios se hace más relevante en las empresas, esto se debe a que los tomadores de decisiones se apoyan en ella para realizar la labor propiamente dicha. En base a esta aserción, es necesario el facilitar el proceso de BI, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando la eficacia y eficiencia. En este artículo se muestran diversas maneras de realizar Inteligencia de Negocios, desde el origen, es decir la extracción de los datos, hasta el último eslabón del proceso relacionado con la toma de decisiones. En tal medida, se presenta alternativas novedosas que con el estudio necesario han demostrado que van más allá de lo que ahora conocemos como BI, permitiendo, no solo realizar la toma de decisiones sino planteando que estas tengan un apoyo automatizado, asimismo, permitir que los datos se procesen prácticamente solos y manejar reportes más reales basándonos en datos de diversas fuentes. El objetivo del estudio es analizar las nuevas tendencias para el desarrollo de los procesos relacionados a la Inteligencia de negocios, para lo cual se ha realizado una meticulosa revisión bibliográfica por medio de la consulta de artículos científicos, libros y conferencias científicas. En primer lugar, se ha desarrollado la descripción de términos, y puesta en escena de la información recaudada por medio de la investigación, dedicado a las diversas tendencias innovadoras para el despliegue de la Inteligencia de Negocios, mostrando nuevas definiciones, arquitecturas y tendencias que se están llevando a cabo en la actualidad. Finalmente, las propuestas de arquitectura SOA, adquisición de datos abiertos, automatización de procesos y reingeniería de almacenes de datos permitirían la optimización de la inteligencia empresarial por medio de sus alternativas. |
| publishDate |
2021 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2021-06-30 |
| dc.type.none.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| format |
article |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.none.fl_str_mv |
http://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15 10.53470/riu.v11i1.15 |
| url |
http://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15 |
| identifier_str_mv |
10.53470/riu.v11i1.15 |
| dc.language.none.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.relation.none.fl_str_mv |
http://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15/15 http://revistas.unu.edu.pe/index.php/iu/article/view/15/24 |
| dc.rights.none.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 info:eu-repo/semantics/openAccess |
| rights_invalid_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by/4.0 |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf text/html |
| dc.coverage.none.fl_str_mv |
Perú |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
EDITUNU |
| publisher.none.fl_str_mv |
EDITUNU |
| dc.source.none.fl_str_mv |
Investigación Universitaria UNU; Vol. 11 Núm. 1 (2021); 524-539 2664-8423 reponame:Investigación universitaria instname:Universidad Nacional de Ucayali instacron:UNU |
| instname_str |
Universidad Nacional de Ucayali |
| instacron_str |
UNU |
| institution |
UNU |
| reponame_str |
Investigación universitaria |
| collection |
Investigación universitaria |
| repository.name.fl_str_mv |
|
| repository.mail.fl_str_mv |
|
| _version_ |
1846713924198596608 |
| score |
12.825548 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).