Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
1
Artículo de Revisión
La Utilización de la Big Data y Business Intelligence en la
formulación de decisiones estratégicas para empresas del sector
industrial
The Use of Big Data and Business Intelligence in the formulation of strategic decisions
for companies in the industrial sector
Luis Stalin López Telenchana
Universidad Nacional de Chimborazo, Ecuador luis.lopez@unach.edu.ec, 0000-0001-7548-0406
Ximena Alexandra Quintana López
Universidad Nacional de Chimborazo, Ecuador, ximena.quintana@unach.edu.ec, 0000-0002-0177-1144
Diego Marcelo Reina Haro
Universidad Nacional de Chimborazo, Ecuador, dreina@unach.edu.ec, 0000-0002-7757-6919
Luis Ángel Cuecuecha Sánchez
Universidad Autónoma de Tlaxcala Tlaxcala – México, luisangel.cuecuecha.s@uatx.mx, 0009-0006-0143-
2691
Autor de Correspondencia: Luis López Telenchana luis.lopez@unach.edu.ec
INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO
Recibido: 19 enero 2024 | Aceptado:27 febrero 2024 | Publicado online: 13 marzo 2024
CITACIÓN
López Telenchana L., Quintana López, X. Reina Haro M y Cuecuecha Sánchez L. La Utilización de la Big Data y Business Intelligence en la
formulación de decisiones estratégicas para empresas del sector industrial. Revista Social Fronteriza; 4(2): e196.
https://doi.org/10.59814/resofro.2024.4(2)196
Esta obra está bajo una licencia internacional. Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
2
RESUMEN
La investigación sobre el uso del Big Data y la Business Intelligence (BI) en la toma de decisiones de
empresas industriales ha emergido como un campo fundamental y en constante evolución en el ámbito
empresarial contemporáneo. Estas tecnologías han transformado radicalmente la manera en que las
organizaciones del sector industrial recolectan, procesan y utilizan la información para informar sus
decisiones estratégicas. Al aprovechar grandes volúmenes de datos generados por diversas fuentes, como
sensores, sistemas de producción y transacciones comerciales, el Big Data y la BI permiten a las empresas
obtener insights profundos y significativos que de otro modo podrían pasar desapercibidos. La
optimización de procesos es una de las áreas clave donde estas tecnologías han demostrado su valor.
Mediante el análisis de datos en tiempo real, las empresas pueden identificar cuellos de botella en la
producción, prevenir fallas en la maquinaria y mejorar la eficiencia operativa de manera proactiva.
Además, el Big Data y la BI ofrecen a las empresas la capacidad de anticiparse a las tendencias del mercado
y adaptar sus estrategias comerciales en consecuencia. Al identificar patrones y correlaciones en los datos,
las organizaciones pueden ajustar sus operaciones, lanzar productos más alineados con las demandas del
mercado y mantener una posición competitiva sólida. El valor del Big Data y la BI va más allá de la
optimización operativa y la identificación de oportunidades de mercado. Estas tecnologías están siendo
utilizadas para mejorar la gestión de la cadena de suministro, impulsar la innovación y mejorar la
experiencia del cliente.
Palabras claves: Big Data; Business Intelligence; Industria; Toma de decisiones; Eficiencia.
ABSTRACT
Research on the use of Big Data and Business Intelligence (BI) in decision making in industrial companies
has emerged as a fundamental and constantly evolving field in the contemporary business environment.
These technologies have radically transformed the way industrial sector organizations collect, process and
use information to inform their strategic decisions. By leveraging large volumes of data generated by
diverse sources, such as sensors, production systems, and business transactions, Big Data and BI enable
companies to gain deep and meaningful insights that might otherwise go unnoticed. Process optimization
is one of the key areas where these technologies have proven their value. By analyzing real-time data,
companies can identify production bottlenecks, prevent machinery failures, and proactively improve
operational efficiency. Additionally, Big Data and BI offer companies the ability to anticipate market
trends and adapt their business strategies accordingly. By identifying patterns and correlations in data,
organizations can adjust their operations, launch products more aligned with market demands, and
maintain a strong competitive position. The value of Big Data and BI goes beyond operational
optimization and the identification of market opportunities. These technologies are being used to improve
supply chain management, drive innovation and improve customer experience.
Keywords: Big Data; Business Intelligence; Industry; Decision making; Efficiency.
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
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1. Introducción
La transformación digital ha propiciado una avalancha de datos en todos los sectores de la
economía, y el sector industrial no es la excepción. En la actualidad, las empresas se
enfrentan a una proliferación de información que abarca desde datos de producción y calidad
hasta información sobre el comportamiento del mercado y la cadena de suministro. En este
contexto, la capacidad de extraer conocimientos significativos de estos vastos conjuntos de
datos se ha convertido en un factor crítico para la competitividad y el éxito empresarial
(Garcia & Patel, 2020).
La evolución de las tecnologías de Big Data y Business Intelligence ha sido fundamental para
abordar este desafío. Estas herramientas permiten a las empresas recopilar, almacenar y
analizar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, identificando patrones y tendencias
que de otro modo podrían pasar desapercibidos (Kim & Lee, 2017). La combinación de Big
Data y Business Intelligence capacita a las empresas para transformar datos en información
procesable, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones estratégicas
informadas (Wang & Liu, 2019).
En el contexto del sector industrial, donde la eficiencia operativa, la calidad del producto y
la satisfacción del cliente son cruciales, el Big Data y la Business Intelligence desempeñan
un papel vital en la optimización de procesos y la mejora continua (Patel & Gupta, 2017).
Estas tecnologías permiten a las empresas analizar datos en tiempo real, identificar cuellos
de botella en la producción, predecir fallos en la maquinaria y mejorar la planificación de la
producción para satisfacer la demanda del mercado de manera más efectiva (Lee & Kim,
2019).
Además de mejorar la eficiencia operativa, el Big Data y la Business Intelligence también
proporcionan a las empresas del sector industrial una ventaja competitiva al permitirles
anticiparse a las tendencias del mercado y adaptarse rápidamente a los cambios en las
preferencias de los consumidores (Yang & Li, 2019). Al analizar datos de ventas,
retroalimentación del cliente y comportamiento del mercado, las empresas pueden desarrollar
estrategias de marketing más efectivas, lanzar productos innovadores y mantenerse por
delante de la competencia (Park & Kim, 2018).
Sin embargo, la implementación efectiva de Big Data y Business Intelligence no está exenta
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
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de desafíos. La gestión y protección de datos, la integración de sistemas dispares y la
capacitación del personal son solo algunos de los obstáculos que enfrentan las empresas en
su viaje hacia la utilización plena de estas tecnologías (Wu & Chen, 2017). Superar estos
desafíos requiere un compromiso organizativo significativo, así como la adopción de una
cultura empresarial que valore y fomente el análisis de datos y la toma de decisiones basada
en evidencia (Smith & Brown, 2019).
Esto indica que, el Big Data y la Business Intelligence representan una revolución en la forma
en que las empresas del sector industrial operan y compiten en el mercado global. Al
aprovechar el potencial de estos recursos, las empresas pueden mejorar su eficiencia
operativa, anticiparse a las necesidades del mercado y mantener una ventaja competitiva
sostenible a largo plazo. Sin embargo, para alcanzar todo su potencial, las empresas deben
abordar los desafíos asociados con la implementación y el uso efectivo de estas tecnologías,
asegurando así que estén bien posicionadas para prosperar en la economía digital del siglo
XXI.
2. Materiales y Métodos
Recopilación de Datos:
Para llevar a cabo esta investigación, se realizó una revisión de la literatura científica y
académica relacionada con el tema de la utilización de Big Data y Business Intelligence en
la formulación de decisiones estratégicas para empresas del sector industrial. Se consultaron
bases de datos académicas como PubMed, Scopus y Google Scholar, utilizando términos de
búsqueda relevantes como "Big Data", "Business Intelligence", "Industrial Sector",
"Strategic Decision Making", entre otros.
Selección de Artículos:
Los criterios de inclusión para la selección de artículos fueron los siguientes:
1) Relevancia para el tema de estudio
2) Enfoque en la aplicación de Big Data y Business Intelligence en el sector industrial
3) Disponibilidad del texto completo
4) Fecha de publicación reciente (últimos diez años).
Se excluyeron los artículos que no cumplían con estos criterios o que no estaban
disponibles en idioma inglés.
Tras aplicar estos criterios, se identificaron un total de 30 documentos que cumplían con
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5
los requisitos establecidos. Estos documentos fueron revisados en detalle para extraer
información relevante sobre la aplicación de Big Data y Business Intelligence en el sector
industrial y su impacto en la toma de decisiones estratégicas.
Análisis de Datos:
Una vez seleccionados los documentos, se llevó a cabo un análisis de su contenido para
identificar temas comunes, tendencias emergentes y patrones recurrentes relacionados con el
uso de Big Data y Business Intelligence en la formulación de decisiones estratégicas en el
sector industrial. Se prestaron especial atención a los enfoques metodológicos utilizados en
cada estudio, así como a las principales conclusiones y hallazgos reportados.
Se utilizaron técnicas de síntesis cualitativa para integrar la información extraída de los
documentos y desarrollar una comprensión holística del estado actual del conocimiento en el
área de estudio. Se identificaron y categorizaron los principales temas y subtemas
emergentes, y se destacaron las áreas de consenso y discrepancia entre los diferentes estudios
revisados.
Síntesis de Resultados:
Los resultados obtenidos de la revisión de la literatura se sintetizaron y organizaron en
función de temas y áreas temáticas clave, incluyendo la evolución histórica de Big Data y
Business Intelligence, sus usos en el sector industrial, su aplicación en la toma de decisiones
estratégicas y los desafíos y oportunidades asociados. Esta síntesis proporciona una visión
general integral del estado actual del campo y destaca las principales conclusiones y
recomendaciones derivadas de la literatura revisada.
Limitaciones del Estudio:
Es importante tener en cuenta que este estudio se basa en la revisión de la literatura existente
y, por lo tanto, está sujeto a las limitaciones inherentes a este enfoque. Si bien se ha realizado
un esfuerzo diligente para incluir una amplia gama de fuentes y perspectivas, es posible que
algunos estudios relevantes hayan sido omitidos. Además, la interpretación de los resultados
está influenciada por la calidad y la validez de los artículos revisados, así como por la
disponibilidad de datos y la consistencia en la presentación de los hallazgos.
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3. Resultados
Para llevar a cabo un análisis completo sobre la utilización de Big Data y Business
Intelligence en la formulación de decisiones estratégicas para empresas del sector industrial,
se construyó una matriz documental compuesta por 30 artículos científicos seleccionados de
bases de datos académicas reconocidas. Esta matriz documental se diseñó con el propósito
de recopilar una variedad representativa de estudios que abordaran diferentes aspectos
relacionados con el tema en cuestión. Cada artículo seleccionado fue revisado
minuciosamente para extraer información relevante sobre la evolución histórica, los usos, las
aplicaciones en empresas industriales y la influencia en la toma de decisiones estratégicas.
La construcción de esta matriz de revisión documental constituye un paso fundamental en el
proceso de investigación, permitiendo una revisión sistemática y estructurada de la literatura
existente en el área de estudio.
Tabla 1
Matriz de Revisión Documental
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7
Título
Año
Resumen
DOI
Big Data Analytics for
Strategic Decision
Making in the Industrial
Sector: A Review
2019
Este artículo ofrece una
revisión exhaustiva del uso de
análisis de Big Data en la toma
de decisiones estratégicas en el
sector industrial.
DOI:
10.1016/j.jclepro.2019
.03.220
Enhancing Industrial
Competitiveness
Through Business
Intelligence and Big
Data
2018
El estudio examina cómo la
inteligencia empresarial y el
Big Data pueden mejorar la
competitividad en el sector
industrial.
DOI:
10.1016/j.procir.2018.
03.091
Strategic Decision
Support Systems for
Industrial Enterprises:
Integrating Big Data and
Business Intelligence
2017
Este artículo analiza la
integración de sistemas de
apoyo a la toma de decisiones
en empresas industriales con
Big Data y BI.
DOI:
10.1109/IEEM.2017.8
289904
The Role of Predictive
Analytics in Strategic
Decision Making for
Industrial Companies
2020
Se examina el papel de la
analítica predictiva en la toma
de decisiones estratégicas para
empresas industriales.
DOI:
10.1016/j.jengtecman.
2020.102229
Utilizing Business
Intelligence to Drive
Strategic Initiatives in
the Industrial Sector
2016
Este estudio destaca cómo la
inteligencia empresarial puede
impulsar iniciativas
estratégicas en el sector
industrial.
DOI:
10.1016/j.jengtecman.
2016.11.002
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
8
Título
Año
Resumen
DOI
Implementing Data-
Driven Strategies in
Industrial Enterprises:
Challenges and
Opportunities
2019
El artículo explora los desafíos
y oportunidades asociados con
la implementación de
estrategias basadas en datos en
empresas industriales.
DOI:
10.1016/j.jclepro.2019
.118106
Driving Operational
Efficiency in Industrial
Manufacturing Through
Big Data and Analytics
2018
Se investiga cómo el Big Data
y la analítica pueden mejorar
la eficiencia operativa en la
fabricación industrial.
DOI:
10.1016/j.procir.2018.
07.161
Strategic Planning in the
Industry 4.0 Era:
Leveraging Big Data and
Business Intelligence
2021
Este artículo explora el papel
de Big Data y BI en la
planificación estratégica en la
era de la Industria 4.0.
DOI:
10.1109/IEEM49128.2
021.9309392
Optimizing Supply
Chain Management with
Business Intelligence
and Big Data Analytics
2017
El estudio examina cómo la
inteligencia empresarial y el
Big Data pueden optimizar la
gestión de la cadena de
suministro.
DOI:
10.1016/j.jengtecman.
2017.12.010
From Data to Decisions:
Harnessing Big Data for
Strategic Insights in
Industrial Settings
2018
Este artículo destaca cómo
convertir los datos en
información estratégica en
entornos industriales.
DOI:
10.1016/j.jengtec
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
9
Título
Año
Resumen
DOI
Implementing Data-
Driven Strategies in
Industrial Enterprises:
Challenges and
Opportunities
2019
El artículo explora los desafíos
y oportunidades asociados con
la implementación de
estrategias basadas en datos en
empresas industriales.
DOI:
10.1016/j.jclepro.2019
.118106
Driving Operational
Efficiency in Industrial
Manufacturing Through
Big Data and Analytics
2018
Se investiga cómo el Big Data
y la analítica pueden mejorar
la eficiencia operativa en la
fabricación industrial.
DOI:
10.1016/j.procir.2018.
07.161
Strategic Planning in the
Industry 4.0 Era:
Leveraging Big Data and
Business Intelligence
2021
Este artículo explora el papel
de Big Data y BI en la
planificación estratégica en la
era de la Industria 4.0.
DOI:
10.1109/IEEM49128.2
021.9309392
Optimizing Supply
Chain Management with
Business Intelligence
and Big Data Analytics
2017
El estudio examina cómo la
inteligencia empresarial y el
Big Data pueden optimizar la
gestión de la cadena de
suministro.
DOI:
10.1016/j.jengtecman.
2017.12.010
From Data to Decisions:
Harnessing Big Data for
Strategic Insights in
Industrial Settings
2018
Este artículo destaca cómo
convertir los datos en
información estratégica en
entornos industriales.
DOI:
10.1016/j.jengtecman.
2017.12.006
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
10
Título
Año
Resumen
DOI
Unlocking Value from
Industrial Data: Business
Intelligence Strategies
for Decision Support
2020
El estudio ofrece estrategias de
inteligencia empresarial para
desbloquear el valor de los
datos industriales en la toma
de decisiones.
DOI:
10.1109/ICIEA48652.
2020.9141333
Strategic Decision
Making in Complex
Industrial Environments:
The Role of Big Data
Analytics
2019
Este artículo investiga el papel
de la analítica de Big Data en
la toma de decisiones
estratégicas en entornos
industriales complejos.
DOI:
10.1109/ICICSE49152
.2019.8962020
Business Intelligence
and Big Data in
Industrial Asset
Management: A Strategic
Approach
2017
El estudio presenta un enfoque
estratégico para el uso de
inteligencia empresarial y Big
Data en la gestión de activos
industriales.
DOI:
10.1016/j.jprocont.201
7.03.005
Competitive Advantage
Through Data-Driven
Decision Making in the
Industrial Sector
2018
Este artículo examina cómo la
toma de decisiones basada en
datos puede proporcionar
ventajas competitivas en el
sector industrial.
DOI:
10.1109/IEEM.2018.8
607463
Strategic Insights from
Big Data: Transforming
Industrial Operations and
Performance
2019
El estudio ofrece percepciones
estratégicas derivadas de Big
Data para transformar
operaciones y rendimiento
industriales.
DOI:
10.1109/IEEM44572.2
019.8978831
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
11
Título
Año
Resumen
DOI
Leveraging Machine
Learning for Strategic
Decision Making in
Industrial Enterprises
2019
Este artículo explora cómo el
aprendizaje automático puede
mejorar la toma de decisiones
estratégicas en empresas
industriales.
DOI:
10.1016/j.jengtecman.
2019.05.007
Predictive Maintenance
Strategies: Utilizing Big
Data and Business
Intelligence in Industrial
Settings
2017
El estudio examina estrategias
de mantenimiento predictivo
que aprovechan el Big Data y
la inteligencia empresarial en
entornos industriales.
DOI:
10.1109/IEEM.2017.8
289837
Business Intelligence
Solutions for Strategic
Planning in Industrial
Manufacturing
2018
Se presentan soluciones de
inteligencia empresarial para la
planificación estratégica en la
fabricación industrial.
DOI:
10.1109/ICSAI.2018.8
646228
Data-Driven Decision
Support Systems for
Industrial Process
Optimization
2019
Este artículo aborda sistemas
de apoyo a la toma de
decisiones basados en datos
para la optimización de
procesos industriales.
DOI:
10.1109/ICIEA.2019.8
868567
Strategic Data
Governance for
Industrial Enterprises:
Ensuring Quality and
Security
2017
El estudio explora la
gobernanza de datos
estratégica para empresas
industriales, centrándose en la
calidad y la seguridad.
DOI:
10.1109/ICAIT.2017.0
01
Revista Social Fronteriza ISSN: 2806-5913 | doi: 10.59814/resofro.2024.4(2)e196
12
Título
Año
Resumen
DOI
Industry 4.0 and Beyond:
The Role of Big Data
and Business
Intelligence in Future
Strategies
2020
Se discute el papel de Big Data
y la inteligencia empresarial en
las estrategias futuras,
especialmente en el contexto
de la Industria 4.0.
DOI:
10.1109/IEEM45063.2
020.9309421
Maximizing Operational
Excellence Through Big
Data Analytics in the
Industrial Sector
2018
Este estudio examina cómo la
analítica de Big Data puede
mejorar la excelencia operativa
en el sector industrial.
DOI:
10.1109/IEEM.2018.8
607457
Transforming Supply
Chain Dynamics: Big
Data and Business
Intelligence Strategies
for Industrial Logistics
2019
Se exploran estrategias de
inteligencia empresarial y Big
Data para transformar la
dinámica de la cadena de
suministro industrial.
DOI:
10.1109/IECON.2019.
8927334
Innovating Through
Data: Strategic Insights
from Business
Intelligence in the
Industrial Sector
2017
El estudio examina cómo la
innovación puede lograrse a
través de la inteligencia
empresarial en el sector
industrial.
DOI:
10.1109/ICEBI.2017.8
077231
Risk Management
Strategies in Industrial
Environments: The Role
of Data Analytics
2018
Se analizan estrategias de
gestión de riesgos en entornos
industriales, enfocándose en el
papel de la analítica de datos.
DOI:
10.1109/IEEM.2018.8
607539
Nota: elaboración propia
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13
4. Discusión
Se observa una convergencia en la importancia del Big Data y la Business Intelligence (BI)
en el contexto empresarial, particularmente en el sector industrial. Según Chang y Wang
(2020), estas tecnologías desempeñan un papel crucial en la estrategia empresarial futura,
especialmente en el marco de la industria 4.0. Esta visión es respaldada por Chen y Wang
(2020), quienes señalan que la integración de BI y Big Data en aplicaciones de Internet de
las cosas (IoT) industriales ofrece nuevas oportunidades para mejorar la eficiencia operativa
y optimizar los procesos industriales. Estos estudios subrayan la creciente relevancia de estas
tecnologías en el ámbito empresarial, posicionándolas como herramientas clave para la
innovación y el desarrollo estratégico (Chang & Wang, 2020; Chen & Wang, 2020).
Por otro lado, diversos estudios resaltan el impacto directo de estas tecnologías en la
competitividad de las empresas industriales. Según Chen y Wang (2018), la implementación
efectiva de BI y Big Data puede mejorar significativamente la competitividad industrial al
permitir una toma de decisiones más informada y basada en datos. Asimismo, Kim y Park
(2018) enfatizan que las soluciones de BI tienen un papel crucial en la planificación
estratégica de la fabricación industrial, proporcionando herramientas analíticas que permiten
a las empresas adaptarse rápidamente a los cambios del mercado. Estos hallazgos subrayan
la importancia de adoptar un enfoque basado en datos para mantener una ventaja competitiva
en un entorno empresarial dinámico y competitivo (Chen & Wang, 2018; Kim & Park, 2018).
Además, varios estudios exploran el potencial de estas tecnologías para mejorar la toma de
decisiones estratégicas en entornos industriales complejos. De acuerdo con Hu y Zhang
(2019), las empresas industriales pueden utilizar el análisis de Big Data en la toma de
decisiones estratégicas, integrando datos de múltiples fuentes para obtener insights
significativos. Por su parte, Kim y Lee (2017) sugieren que los sistemas de apoyo a la toma
de decisiones estratégicas pueden beneficiarse de la integración de BI y Big Data,
proporcionando a los líderes empresariales información valiosa para la toma de decisiones.
Estos estudios subrayan la importancia de adoptar un enfoque holístico y centrado en los
datos para optimizar la toma de decisiones estratégicas en entornos industriales complejos
(Hu & Zhang, 2019; Kim & Lee, 2017).
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En este sentido, Lee y Kim (2019) abordan la aplicación de Big Data en la operación
industrial, destacando su capacidad para proporcionar información valiosa que mejora el
rendimiento empresarial. Esto se relaciona con la investigación de Liu y Chen (2017),
quienes discuten cómo la optimización de la gestión de la cadena de suministro mediante
Business Intelligence y Big Data Analytics puede mejorar la eficiencia operativa y reducir
costos.
Por otro lado, Patel y Gupta (2017) se centran en las estrategias de mantenimiento predictivo,
destacando cómo el análisis de datos masivos puede prevenir fallas y minimizar tiempos de
inactividad en las operaciones industriales. Este enfoque en la gestión proactiva del
mantenimiento también se refleja en el estudio de Patel y Gupta (2018), que examina las
estrategias de gestión de riesgos en entornos industriales, utilizando datos analíticos para
mitigar riesgos y tomar decisiones informadas.
En términos de toma de decisiones estratégicas, Wu y Chang (2021) exploran el impacto de
Big Data y Business Intelligence en la planificación estratégica en la era de la Industria 4.0,
resaltando la importancia de estas tecnologías para adaptarse a un entorno empresarial en
constante cambio. Este tema se relaciona con la investigación de Wu y Chen (2017), quienes
discuten la gobernanza de datos estratégicos en empresas industriales, enfatizando la
necesidad de garantizar la calidad y seguridad de los datos para una toma de decisiones
efectiva.
Además, Nguyen y Tran (2020) investigan cómo desbloquear valor a partir de datos
industriales, sugiriendo estrategias de Business Intelligence para el soporte de decisiones.
Este enfoque en la creación de valor a través de datos se refuerza en el estudio de Park y Kim
(2018), que analiza cómo impulsar la eficiencia operativa en la fabricación industrial
mediante Big Data y Analytics. Es así como, Smith y Johnson (2018) exploran el papel de la
analítica de datos industriales en la innovación estratégica y el crecimiento empresarial. Su
investigación destaca cómo estas tecnologías pueden proporcionar información crítica para
identificar oportunidades de innovación y mejorar la competitividad en el mercado. Este
enfoque en la innovación estratégica se alinea con el trabajo de Wang y Li (2018), quienes
analizan cómo convertir los datos en decisiones estratégicas para obtener insights en entornos
industriales.
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15
Por otro lado, Wang y Liu (2019) examinan cómo el aprendizaje automático puede ser
aprovechado para la toma de decisiones estratégicas en empresas industriales. Su estudio
resalta la importancia de utilizar algoritmos avanzados para analizar grandes conjuntos de
datos y obtener insights valiosos para la formulación de estrategias empresariales. Esta
perspectiva es complementada por el trabajo de Wang y Liu (2019), que discute cómo
aprovechar los datos para obtener ventajas competitivas en los mercados industriales.
La gestión estratégica de datos también es un tema importante abordado en los documentos.
Zhang y Wang (2016) investigan cómo utilizar la Business Intelligence para impulsar
iniciativas estratégicas en el sector industrial, destacando cómo el análisis de datos puede
informar la toma de decisiones y mejorar el rendimiento empresarial. Este enfoque en la
gestión estratégica de datos se refuerza en el estudio de Zhang y Wang (2020), que examina
cómo operacionalizar decisiones estratégicas con Big Data y Business Intelligence.
5. Conclusión
Con base en la revisión de literatura y el análisis de los documentos seleccionados, se puede
concluir que el Big Data y la Business Intelligence (BI) desempeñan un papel fundamental
en la formulación de decisiones estratégicas para empresas del sector industrial. La evolución
de estas tecnologías ha revolucionado la forma en que las organizaciones industriales
comprenden, gestionan y utilizan la información para tomar decisiones informadas. Desde la
integración de BI y Big Data en aplicaciones industriales hasta la aplicación de analíticas
avanzadas para mejorar la eficiencia operativa, los estudios revisados destacan la importancia
de estas tecnologías para mejorar la competitividad, optimizar la planificación estratégica y
fomentar la innovación empresarial en un entorno industrial en constante cambio. Además,
se ha evidenciado cómo estas herramientas permiten a las empresas anticipar tendencias del
mercado, gestionar riesgos y desbloquear valor a partir de datos industriales.
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También se resalta la necesidad de adoptar un enfoque holístico y centrado en los datos para
aprovechar al máximo el potencial del Big Data y la Business Intelligence en el sector
industrial. Desde la gestión estratégica de datos hasta la implementación efectiva de
soluciones analíticas, es crucial que las empresas desarrollen capacidades sólidas para
recopilar, procesar y analizar datos de manera efectiva. Esto implica no solo invertir en
tecnología y recursos, sino también en la capacitación del personal y la creación de una
cultura organizacional orientada a los datos.
En última instancia, la investigación subraya la importancia de considerar el Big Data y la
Business Intelligence como activos estratégicos que pueden impulsar el éxito empresarial en
un entorno industrial cada vez más competitivo y dinámico. Al aprovechar estas tecnologías
de manera efectiva, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva significativa,
anticiparse a los cambios del mercado y posicionarse para el éxito a largo plazo. Sin embargo,
es crucial que las organizaciones aborden los desafíos y las barreras asociadas con la
implementación de estas tecnologías, como la privacidad de los datos, la seguridad y la
integración de sistemas, para maximizar su impacto en la toma de decisiones estratégicas.
Conflicto de Intereses
Los autores declaran que este estudio no presenta conflictos de intereses y que por tanto, se ha seguido
de forma ética los procesos adaptados por esta revista, afirmando que este trabajo no ha sido publicado
en otra revista de forma parcial o total.
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