Explorando por Autor "Alvear Leyton, Alexis"

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Acceso Abierto
Ciencia de datos para la innovación
(Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC), 2023) Alvear Leyton, Alexis; Pérez, Nancy V.; Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC)
El desarrollo científico y tecnológico ha favorecido el acceso a más y mejor información. La disponibilidad de dispositivos tecnológicos hace posible medir múltiples variables en tiempo real y procesar grandes volúmenes de información mediante algoritmos computacionales para facilitar la toma de decisiones. Todo este fenómeno se conoce como “Big Data”. Por su parte, la ciencia de datos o “data science”, se ocupa de analizar, simular, crear modelos y patrones para comprender el comportamiento de fenómenos complejos, mediante el uso de diversas herramientas matemáticas y estadísticas. De esta forma, el Big Data transforma los datos en información y Data Science transforma la información en conocimiento. La aplicación combinada de estas técnicas favorece el desarrollo de esta disciplina en diversos campos: permite comprender el comportamiento de diversos fenómenos y de esta forma generar conocimiento relevante. Este nuevo conocimiento, a su vez, permite explorar nuevas ideas y soluciones, y mediante la interdisciplina, desarrollar innovaciones y con la ayuda de la tecnología, tomar mejores decisiones. En este contexto, a través de la experiencia de una institución de educación superior latinoamericana, se ha podido observar cómo abordar este desafío a través del desarrollo proyectos de innovación y transferencia tecnológica que, mediante análisis científico de datos y su puesta en valor, ha creado diversas plataformas que le han permitido al Estado, a la academia, a las empresas y a la población en general, acceder a estudios especializados, proyecciones, análisis y seguimiento de indicadores para apoyar la descentralización, mejorar la eficiencia de las empresas, aumentar el crecimiento económico, impulsar políticas públicas focalizadas y mejorar la calidad de vida de los habitantes.
Acceso Abierto
La Inteligencia de Mercados en la era de la ciencia de datos: Un instrumento esencial para la toma de decisiones estratégicas en las organizaciones
(Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC), 2023) Pérez, Nancy V.; Guzmán, Ana; Alvear Leyton, Alexis; Marquesin, Bélen; Asociación Latino-Iberoamericana de Gestión Tecnológica y de la Innovación (ALTEC)
En la era de la globalización y la digitalización, la Inteligencia de Mercados (IM) se ha convertido en un activo crucial para las organizaciones que buscan mantenerse competitivas y adaptarse a un entorno en constante cambio. Este trabajo explora en detalle los fundamentos, la metodología y las herramientas digitales asociadas con la IM, destacando su importancia para la toma de decisiones estratégicas efectivas. La IM recopila, analiza y aplica información valiosa en un mercado caracterizado por su dinamismo y competencia intensa. Al comprender el entorno comercial y las necesidades del público objetivo, las organizaciones pueden desarrollar estrategias más efectivas para diferenciarse de la competencia y mantener una ventaja competitiva. En este trabajo se detallan diversas herramientas digitales basadas en tecnologías de la información y la comunicación (TIC) que se utilizan en la práctica de la IM. Estas herramientas desempeñan un papel crucial al proporcionar datos e información en tiempo real, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas y ágiles. Este trabajo enfatiza la necesidad de implementar la IM de manera permanente y continua, con el compromiso de la alta dirección, para asegurar la supervivencia y el éxito de cualquier modelo de negocio en la economía moderna. La IM se posiciona, así como un instrumento de información esencial y estratégico para la toma de decisiones, especialmente en la era de la Ciencia de Datos, donde el análisis de datos y la información precisa son fundamentales para el éxito de una organización.