Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Factores que influencian la adopción de las soluciones de analítica y ciencia de datos en una empresa del sector de retail(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-03) Richle Gianotti, Renzo Ernesto; Yrigoyen Montestruque, José IsaacLa adopción de soluciones de analítica y ciencia de datos emerge como una necesidad estratégica para resolver problemas de negocio, mejorar la toma de decisiones y mantener la competitividad en el mercado. Un estudio de Gartner indica que para finales de este año 2024 la mayoría de empresas adoptará el uso de estas soluciones, sin embargo el índice de éxito en la adopción será tan solo del 15%, es decir que la mayoría fallará en capitalizar plenamente sus beneficios. Debido a lo previamente expuesto, la presente investigación tiene como objetivo descubrir los factores que influyen en la adopción de soluciones de datos en una importante empresa retail peruana con una oficina de datos establecida. El estudio se basará en la teoría del comportamiento planificado (TPB) para identificar los factores que facilitan o inhiben la adopción. Por otro lado, la metodología de investigación emplea métodos mixtos en dos fases secuenciales. La fase cualitativa identifica los factores que afectan la adopción mediante entrevistas en profundidad y análisis de contenido. La fase cuantitativa analiza datos obtenidos de encuestas a una muestra más grande de empleados que han pasado por la adopción de proyectos de análisis de datos, cuyo análisis busca comprender los factores que más influyen en la adopción. Finalmente, los hallazgos permitirán proponer estrategias efectivas para superar barreras y promover una adopción más extendida de soluciones de datos, contribuyendo así al éxito de la estrategia de transformación digital de la empresa y enriqueciendo el campo académico con nuevos conocimientos sobre la implementación de proyectos de ciencia de datos en entornos empresariales.Ítem Texto completo enlazado Influencia de big data y economía circular en el desempeño operacional de la cadena de suministro del sector manufactura peruano(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-11-14) Olivera Flores, Hugo; Martinez Toledo, Ilich Daniel; Obispo Oscco, Juan Carlos; Negrón Naldos, Luis AlfredoLas operaciones industriales, de giros de manufactura y servicio, se han visto impactadas por la digitalización y el enfoque financiero ecosostenibles que demanda el cuidado global. Considerando que se esté ingresando a la recopilación y análisis de macrodatos (estructurados y no estructurados). Actualmente, no solo son buenas prácticas de empresas retail, bancos y seguros, sino que ya son tendencia en el sector manufacturero, pero su única limitante es la inversión en la infraestructura. La presente investigación busca conocer el vínculo entre la cadena de suministro de la economía circular, big data y el desempeño operacional de la cadena de suministro en el sector manufacturero peruano. La investigación tuvo un enfoque cuantitativo, diseño observacional y alcance es relacional-explicativo. Para probar el marco propuesto se tomó un enfoque de análisis factorial confirmatorio (AFC) utilizando datos recopilados a través de una encuesta con 48 preguntas que involucró a 77 empresas, determinando que existe significancia que corroboran las hipótesis que explican la correlación entre big data y la economía circular con el desempeño operacional a un nivel de confiabilidad del 95%. Los resultados de Alfa (fiabilidad) y Omega (fiabilidad compuesta) son mayor a 0.7. Asimismo, en la varianza extraída todos los constructos presentaron valores mayores a 0.5. En el análisis del modelo estructural (SEM) se presentó un buen ajuste, debido valor de chi-cuadrado entre los grados de libertad fue de 1.474, siendo menor a 3. Es importante señalar, en la medida que este modelo se implemente dentro de la manufactura mejorará la flexibilidad para cambiar el volumen de fabricación y tiempo de entrega a través de obtener conocimientos y apoyar su proceso de toma de decisiones. Esto implica que los directivos deben prestar suficiente atención a la infraestructura informática y la integración con otros sistemas de manera innovadora, en tiempo real y más eficiente, permitiendo la interacción de todas las áreas para un mejor análisis de los datos.Ítem Texto completo enlazado Adoption of big data analytics and its impact on organizational performance in higher education mediated by knowledge management(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-12-10) Marchena Sekli, Giulio Franz; De la Vega Hernández, Iván ManuelDue to SARS-CoV-2 pandemic, higher education institutions are challenged to continue providing quality teaching, consulting, and research production through virtual education environments. In this context, a large volume of data is being generated, and technologies such as big data analytics are needed to create opportunities for open innovation by obtaining valuable knowledge. The purpose of this paper was to investigate the factors that influence the adoption of big data analytics, as well as to evaluate the relationship it has with performance and knowledge management, taking into consideration that this technology is in its initial stages and that previous research has provided varied results depending on the sector in focus. To address these challenges, a theoretical framework was developed to empirically test the relationship of these variables. A total of 265 members of universities in Latin America were surveyed and structural equation modeling was used for hypothesis testing. The findings identified compatibility, an adequate organizational data environment, and external support as factors required to adopt big data analytics and their positive relationship is tested with knowledge management processes and organizational performance. This study provides practical guidance for decision-makers involved in or in charge of defining the implementation strategy of big data analytics in higher education institutions.Ítem Texto completo enlazado Signos Vitales: cuerpo, subjetividad y tecnologías digitales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-07-07) Miyagusuku Nakamoto, Adriana Cristina; Luyo Torres, Graciela Verónica; Mitrovic Pease, Alejandro MijailGuiado a partir de la lógica del capitalismo de plataformas y su modo de operar a través de dispositivos de recolección de datos, Signos Vitales se centra específicamente en el proceso de datificación, en la cual el cuerpo y sus movimientos se convierten en fuentes de información. La presente tesis ha sido abordada desde una investigación teórica-artística como resultado de una indagación sobre la aparente desmaterialización vinculada al fenómeno del Big Data, la experiencia de lo virtual y los modos de subjetividad que se desprenden de la representación a través de datos. El objetivo de la tesis es reflexionar sobre nuestra relación con las tecnologías digitales y los mecanismos detrás de la actual orientación tecnológica desde una aproximación escultórica-cinética interactiva. Esta investigación sintetiza una navegación por una comprensión material de procesos abstractos, para potencialmente redirigir en el futuro.