Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones

Autores
Romagnano, María Rosalía Gema; Pantano, J. C.; Ganga, L.; Herrera, Myriam; Becerra, M.; Sarmiento, A.; Aballay, Alicia; Gordillo, M. L.; Lépez, H.
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En la actualidad, en todos los estratos sociales, los datos, la información y el conocimiento se han convertido en uno de los recursos más valiosos para la toma de decisiones. Ante una inquietud o consulta de cualquier tipo, se puede acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el almacenamiento, procesamiento y su posterior análisis, representan uno de los problemas más críticos debido al gran volumen de datos. En las organizaciones, esto representa un desafío, ya que tienen que lidiar diariamente con grandes cantidades de datos que a menudo se generan en las operaciones del día a día. Dichos datos deben ser procesados y convertidos en información, la cual se utilizará para tomar decisiones sobre estrategias a seguir, inversiones a realizar, entre otras acciones. Si no se recolectan los datos adecuados o más relevantes, la información generada no será precisa, los resultados probablemente serán erróneos y, en consecuencia, cualquier decisión tomada no será la mejor ni la más adecuada. Ante esta problemática planteada, algunas ciencias interdisciplinarias, como Sistemas de Información (IS), Inteligencia de Negocios (BI), Minería de Datos (DM), Big Data (BD), Analítica de Negocios (BA) e Ingeniería del Conocimiento (KE), han fusionado sus saberes y esfuerzos de procesamiento para dar apoyo a la toma de decisiones en las actuales organizaciones; que presentan algunas características tales como: almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, adecuarse rápidamente al mercado, tomar decisiones de forma casi inmediata, etc. Por lo tanto, atendiendo a las necesidades por las cuales transitan actualmente las organizaciones, y observando la debilidad en la actual currícula académica, para apoyar al medio local, es que la presente contribución propone determinar cómo los Sistemas de Inteligencia de Negocios (BIS) aportan a los Sistemas de Información Organizacionales (OIS), para la toma de decisiones.
Eje: Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Adquisición del conocimiento
Analítica de negocios
Big data
Inteligencia Artificial
Inteligencia de negocios
Minería de Datos
Sistemas de Información
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/103943
Acceder
id SEDICI_b6f27413a337302d631c92aba9755385
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/103943
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisionesRomagnano, María Rosalía GemaPantano, J. C.Ganga, L.Herrera, MyriamBecerra, M.Sarmiento, A.Aballay, AliciaGordillo, M. L.Lépez, H.Ciencias InformáticasAdquisición del conocimientoAnalítica de negociosBig dataInteligencia ArtificialInteligencia de negociosMinería de DatosSistemas de InformaciónEn la actualidad, en todos los estratos sociales, los datos, la información y el conocimiento se han convertido en uno de los recursos más valiosos para la toma de decisiones. Ante una inquietud o consulta de cualquier tipo, se puede acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el almacenamiento, procesamiento y su posterior análisis, representan uno de los problemas más críticos debido al gran volumen de datos. En las organizaciones, esto representa un desafío, ya que tienen que lidiar diariamente con grandes cantidades de datos que a menudo se generan en las operaciones del día a día. Dichos datos deben ser procesados y convertidos en información, la cual se utilizará para tomar decisiones sobre estrategias a seguir, inversiones a realizar, entre otras acciones. Si no se recolectan los datos adecuados o más relevantes, la información generada no será precisa, los resultados probablemente serán erróneos y, en consecuencia, cualquier decisión tomada no será la mejor ni la más adecuada. Ante esta problemática planteada, algunas ciencias interdisciplinarias, como Sistemas de Información (IS), Inteligencia de Negocios (BI), Minería de Datos (DM), Big Data (BD), Analítica de Negocios (BA) e Ingeniería del Conocimiento (KE), han fusionado sus saberes y esfuerzos de procesamiento para dar apoyo a la toma de decisiones en las actuales organizaciones; que presentan algunas características tales como: almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, adecuarse rápidamente al mercado, tomar decisiones de forma casi inmediata, etc. Por lo tanto, atendiendo a las necesidades por las cuales transitan actualmente las organizaciones, y observando la debilidad en la actual currícula académica, para apoyar al medio local, es que la presente contribución propone determinar cómo los Sistemas de Inteligencia de Negocios (BIS) aportan a los Sistemas de Información Organizacionales (OIS), para la toma de decisiones.Eje: Ingeniería de Software.Red de Universidades con Carreras en Informática2020-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf395-399http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103943spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3714-82-5info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/103151info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:14:34Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/103943Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:14:34.299SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
title Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
spellingShingle Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
Romagnano, María Rosalía Gema
Ciencias Informáticas
Adquisición del conocimiento
Analítica de negocios
Big data
Inteligencia Artificial
Inteligencia de negocios
Minería de Datos
Sistemas de Información
title_short Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
title_full Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
title_fullStr Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
title_full_unstemmed Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
title_sort Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones
dc.creator.none.fl_str_mv Romagnano, María Rosalía Gema
Pantano, J. C.
Ganga, L.
Herrera, Myriam
Becerra, M.
Sarmiento, A.
Aballay, Alicia
Gordillo, M. L.
Lépez, H.
author Romagnano, María Rosalía Gema
author_facet Romagnano, María Rosalía Gema
Pantano, J. C.
Ganga, L.
Herrera, Myriam
Becerra, M.
Sarmiento, A.
Aballay, Alicia
Gordillo, M. L.
Lépez, H.
author_role author
author2 Pantano, J. C.
Ganga, L.
Herrera, Myriam
Becerra, M.
Sarmiento, A.
Aballay, Alicia
Gordillo, M. L.
Lépez, H.
author2_role author
author
author
author
author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Adquisición del conocimiento
Analítica de negocios
Big data
Inteligencia Artificial
Inteligencia de negocios
Minería de Datos
Sistemas de Información
topic Ciencias Informáticas
Adquisición del conocimiento
Analítica de negocios
Big data
Inteligencia Artificial
Inteligencia de negocios
Minería de Datos
Sistemas de Información
dc.description.none.fl_txt_mv En la actualidad, en todos los estratos sociales, los datos, la información y el conocimiento se han convertido en uno de los recursos más valiosos para la toma de decisiones. Ante una inquietud o consulta de cualquier tipo, se puede acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el almacenamiento, procesamiento y su posterior análisis, representan uno de los problemas más críticos debido al gran volumen de datos. En las organizaciones, esto representa un desafío, ya que tienen que lidiar diariamente con grandes cantidades de datos que a menudo se generan en las operaciones del día a día. Dichos datos deben ser procesados y convertidos en información, la cual se utilizará para tomar decisiones sobre estrategias a seguir, inversiones a realizar, entre otras acciones. Si no se recolectan los datos adecuados o más relevantes, la información generada no será precisa, los resultados probablemente serán erróneos y, en consecuencia, cualquier decisión tomada no será la mejor ni la más adecuada. Ante esta problemática planteada, algunas ciencias interdisciplinarias, como Sistemas de Información (IS), Inteligencia de Negocios (BI), Minería de Datos (DM), Big Data (BD), Analítica de Negocios (BA) e Ingeniería del Conocimiento (KE), han fusionado sus saberes y esfuerzos de procesamiento para dar apoyo a la toma de decisiones en las actuales organizaciones; que presentan algunas características tales como: almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, adecuarse rápidamente al mercado, tomar decisiones de forma casi inmediata, etc. Por lo tanto, atendiendo a las necesidades por las cuales transitan actualmente las organizaciones, y observando la debilidad en la actual currícula académica, para apoyar al medio local, es que la presente contribución propone determinar cómo los Sistemas de Inteligencia de Negocios (BIS) aportan a los Sistemas de Información Organizacionales (OIS), para la toma de decisiones.
Eje: Ingeniería de Software.
Red de Universidades con Carreras en Informática
description En la actualidad, en todos los estratos sociales, los datos, la información y el conocimiento se han convertido en uno de los recursos más valiosos para la toma de decisiones. Ante una inquietud o consulta de cualquier tipo, se puede acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el almacenamiento, procesamiento y su posterior análisis, representan uno de los problemas más críticos debido al gran volumen de datos. En las organizaciones, esto representa un desafío, ya que tienen que lidiar diariamente con grandes cantidades de datos que a menudo se generan en las operaciones del día a día. Dichos datos deben ser procesados y convertidos en información, la cual se utilizará para tomar decisiones sobre estrategias a seguir, inversiones a realizar, entre otras acciones. Si no se recolectan los datos adecuados o más relevantes, la información generada no será precisa, los resultados probablemente serán erróneos y, en consecuencia, cualquier decisión tomada no será la mejor ni la más adecuada. Ante esta problemática planteada, algunas ciencias interdisciplinarias, como Sistemas de Información (IS), Inteligencia de Negocios (BI), Minería de Datos (DM), Big Data (BD), Analítica de Negocios (BA) e Ingeniería del Conocimiento (KE), han fusionado sus saberes y esfuerzos de procesamiento para dar apoyo a la toma de decisiones en las actuales organizaciones; que presentan algunas características tales como: almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, adecuarse rápidamente al mercado, tomar decisiones de forma casi inmediata, etc. Por lo tanto, atendiendo a las necesidades por las cuales transitan actualmente las organizaciones, y observando la debilidad en la actual currícula académica, para apoyar al medio local, es que la presente contribución propone determinar cómo los Sistemas de Inteligencia de Negocios (BIS) aportan a los Sistemas de Información Organizacionales (OIS), para la toma de decisiones.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103943
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103943
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-987-3714-82-5
info:eu-repo/semantics/reference/hdl/10915/103151
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
395-399
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846064203292475392
score 13.22299

Publicaciones similares