Examinando por Materia "Inteligencia de negocios"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de viabilidad para la exportación de agraz antioqueño a países asiáticos
    (Universidad EIA, 2024) Castro Díaz, Yamid Alejandro; Hurtado Hernández, Isabella; Marín Tabares, Natalia
    RESUMEN:El presente trabajo propone realizar un estudio exploratorio para analizar la viabilidad sobre exportar agraz antioqueño a países asiáticos, utilizando herramientas de inteligencia de negocios. Esta propuesta se justifica por el crecimiento del comercio internacional de productos agrícolas y la percepción asiática de las frutas como un artículo de lujo. Con este estudio se busca identificar los requisitos técnicos, sanitarios y legales para la exportación del producto, así como determinar el país con mayor potencial de exportación de agraz antioqueño. Se presentan antecedentes de investigaciones relacionadas con la exportación de frutas a Asia Pacífico, así como el potencial del agraz colombiano en estos mercados. Se establece un marco conceptual para los campos legales y de negociación internacional relacionados con la exportación de agraz, así como los certificados necesarios para la exportación de productos en Colombia. A través de una revisión de la literatura y el análisis de variables mercantiles y económicas, se estructura una matriz de preselección de los principales países asiáticos que tienen un potencial de mercado adecuado para Colombia como exportador de agraz, concluyendo en una matriz de selección que sustenta el análisis para identificar cuál de estos es el más ideal por sus condiciones. Se espera que este estudio proporcione información relevante para la toma de decisiones sobre la exportación de agraz antioqueño a países asiáticos, contribuyendo al desarrollo del comercio internacional de productos agrícolas en Colombia.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Aplicación de los sensores beacon en tiendas de ropa offline en Medellín para el desarrollo de estrategias de marketing omnicanal basadas en el comportamiento del consumidor
    (Universidad EIA, 2019) Montoya Vélez, Maria Camila; Muñoz Gutiérrez, Santiago; Jaramillo Isaza, Miguel Fernando
    El siguiente trabajo parte del hecho, que estadísticamente se evidencia la baja participación en ventas por parte del canal digital en el sector comercio en comparación al canal tiendas físicas, sin embargo, el primer canal mencionado es el recurso utilizado por los shoppers para conocer los productos ofrecidos por la marca ya que finalmente la compra es realizada en el canal tienda física. De manera que se busca la unificación de los canales de venta para estudiar de manera más adecuada el comportamiento del consumidor en la decisión de compra. Se propone la aplicación de sensores beacon para la captura de información generada por los usuarios y el envió de publicidad en tiempo real a los mismos. Para esto se propone el desarrollo de un aplicativo que permita conectar la información generada en la página digital de la marca y de la tienda física y así reconocer el consumidor y su comportamiento en los diferentes canales, con una visión 360. Para alcanzar el óptimo análisis y almacenamiento de los datos recolectados, se recomienda la generación de un data warehouse, el cual permite la visualización de la información de una manera más sencilla por medio de servidores intermedios generando dashboards. Sensores beacon y data warehouse permiten la implementación de la inteligencia de negocios en las organizaciones, proporcionando la generación de estrategias de marketing omnicanal oportunas.
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    ÍtemAcceso abierto
    Herramientas para el procesamiento del lenguaje natural dentro de las estrategias de marketing empresarial de cara al consumidor
    (Universidad EIA, 2023) Barrera Ospina, Andrés Felipe; Mejía Beltrán, Carlos Andrés
    RESUMEN: hoy en día, es conocido por el mundo empresarial la importancia, la variedad y el poder que hay alrededor de los datos. Una de las principales amenazas es no tener clara una estrategia para el manejo de estos. La presente investigación tiene un enfoque gerencial y está dirigida a gerentes y directivos que necesitan entender el uso de la inteligencia artificial para la toma de decisiones. No pretende ser un manual técnico para desarrolladores, sino un enfoque de entendimiento donde los negocios requieren de los datos estructurados y no estructurados para la generación de valor. De esta forma, la investigación pretende entender y dar a conocer el estado del arte que tiene la analítica de datos dentro de los tipos de datos no estructurados a través del procesamiento del lenguaje natural. La metodología se basó en presentar los conceptos que están alrededor del procesamiento de lenguaje natural; presentar las herramientas y plataformas que a la fecha de la elaboración de esta investigación permitan realizar el procesamiento de esta información; y, para terminar, identificar aquellos escenarios de uso donde las áreas de mercadeo deban enfocar sus estrategias de marketing para poder impactar de una forma diferente a su consumidor. El resultado es que gerentes tengan un mayor fundamento y puedan interactuar con herramientas de inteligencia artificial y machine learning usando un lenguaje natural. El diseño metodológico usado para la investigación fue no experimental, donde se enfocó en una revisión de fuentes secundarias que permitieron comprender y entender el estado del arte de este tema.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Inteligencia de negocios para las empresas del sector de materiales de construcción
    (Universidad EIA, 2010) Estrada D’amato, Santiago; Peláez Orrego, María Mercedes
    ABSTRACT: The Construction Materials manufacturers in Colombia need a system of information management that helps them to make accurate business decisions in every organization levels. Business Intelligence presents itself as an alternative to satisfy this need; it encompasses the use of data to derive insight and gain competitive advantage, and has helped thousands of companies around the world to improve their decision making process (Tapscott, 2009). In the process of implementing a Business Intelligence system in the company, it is necessary to follow some stages that guarantee the correct functioning of it. These stages are: align the project and its objectives with the strategy of the company, determine the information sources to extract the data needed, define the project resources, create personal networks between the employees to share knowledge between them, perform technological vigilance extracting the most important facts of the business and its environment, create reports and queries transforming the data collected into usable knowledge, and sustain the model by refreshing the information available, developing new information needs and implementing the feedback received from the users. The information needs in these companies to be developed by the model, may arise from the strategic analysis of the business environment, or from the management basic cycle (Plan – Do – Review – Revise) mostly from the Planning activities in the forecast of future scenarios, and from the Reviewing activities to control the performance of some key indicators in the company. There are two types of information sources where enterprises can find these information needs: internal sources and external sources. Business Intelligence requires dynamic and multidimensional reports to allow the deep analysis of the data. To create them many times spreadsheets are not enough because they are not designed to handle huge quantities of data, therefore, they have some limitations with the size of some files and the process of refreshing the reports. It is recommended to acquire specialized software in BI that integrates the functions of extract, transform and load the information. The information flow in the model follows 5 stages: First, the request for information that should be revised by the BI team. Second, the determination of the information sources to be used. Third, the extraction and transformation of the data. Fourth, the consult of the reports and the generation of feedback by the users. And Fifth, Refreshing the reports when necessary.