Solución de inteligencia de negocios para impulsar la competitividad y toma de decisiones en el sector artesanal de purísima del rincón Guanajuato.
BUSINESS INTELLIGENCE SOLUTION TO BOOST COMPETITIVENESS AND DECISION MAKING IN THE ARTISAN SECTOR OF PURÍSIMA DEL RINCÓN, GUANAJUATO.
DOI:
https://doi.org/10.33110/inceptum.v17i32.419Resumen
El sector artesanal en Purísima del Rincón, está luchando diariamente por ser más eficiente, competitivo e incrementar su participación en los mercados. Las capacidades técnicas que poseen los negocios para promover sus artículos es muy limitada, carecen de elementos, productivos, tecnológicos y digitales que les permitan posicionarse en el mercado. Por otro lado, deben dar respuesta de manera más ágil a las demandas de sus clientes Es por ello, que el presente artículo tiene como directriz dar a conocer una solución de inteligencia de negocios como una alternativa tecnológica que contribuya para que el sector artesanal potencialice sus capacidades, modelando escenarios, generando pronósticos de venta, visualización y reportes analíticos que apoyen para tomar mejores decisiones, diseñando perfiles de clientes, rastrear datos en tiempo real, así mismo reaccionar a los comportamientos de los clientes, establecer y diseñar campañas de promoción fundamentadas en los datos, esto ayudara para crear y conservar empleos dentro de este tipo de negocios.
Descargas
Citas
Alanís, M. (2022). Principios conceptuales de Inteligencia de Negocios. En M. Alanís (Ed). Excel para inteligencia de negocios (2-11). Tecnológico de Monterrey.
Bustos, Carlos (2009). La producción artesanal. Visión Gerencial, (1),37-52ISSN: 1317-8822. Disponible en: https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=465545880009.
Dario B. R. (2009). Almacén de Datos: Investigación y Sistematización de Conceptos. Inteligencia de Negocios. Parte I. En: Proceso de BI. Córdoba, Argentina. Tercera edición, 5-8
Data México. (2020). Purísima del Rincón Guanajuato y su actividad económica. https://datamexico.org/es/profile/geo/purisima-del-rincon
Deckler, G. (2019). Introucción a la Inteligencia de Negocios y a Power BI Raman (Ed), Learn Power BI. 9-29. Packt Publishing.
Instituto Nacional de Estadística y geografía. (2020). Informe de unidades económicas 2019. https://www.inegi.org.mx/programas/ce/2019/#Datos_abiertos
Intriago, E., & Castro, Yudi (2016). Sistemas de Inteligencia de Negocio para apoyar la toma de decisiones en Medicina Veterinaria. REDVET. Revista Electrónica de Veterinaria, 17(12),1-11https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=63649052005
Joyanes Aguilar, L. (2019). Inteligencia de Negocios. Inteligencia de Negocios. D. Fernández (Ed), Inteligencia de Negocios y Analítica de Datos (2-51). Alfaomega.
Mintzberg, H. (1991). Mintzberg y la dirección. Madrid, España: Ediciones Díaz de Santos, S.A.
Ricardo Dario, B. (2009). Datawarehousing: Investigación y Sistematización de Conceptos. Business Intelligence. Parte I. https://www.dataprix.com/files/DWH_Metodologia_HEFESTO-V1.0.pdf
Sharda, R., Delen, D., & Turban, Efraim. (2017). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. Pearson
Viteri Ceballos, C & Murillo Párraga, D. (2021). Inteligencia de Negocios para las Organizaciones. Koinonía, 6, No. 12, pp 304-333. https://doi.org/10.35381/r.k.v6i12.1291
Descargas
Publicado
Versiones
- 2023-06-06 (4)
- 2023-04-19 (3)
- 2023-02-14 (2)
- 2023-01-18 (1)
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2023 INCEPTUM

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Todos las contribuciones hechas a INCEPTUM Revista de Investigación en Ciencias de la Administración se publican y distribuyen bajo la licencia CC BY-NC 4.0 ( licencia internacional Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 ). , lo que le permite a los lectores leer, descargar, copiar y redistribuir el material en cualquier medio o formato, con la condición de que se reconozca la autoría y no se haga uso del material con propósitos comerciales.