La generación de valor mediante el uso de data science en la planificación de la demanda de tiendas por departamento
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Date
2021-07-20
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Pontificia Universidad Católica del Perú
Abstract
La presente investigación pretende analizar cómo la ciencia de datos genera valor en la
planificación de la demanda en tiendas por departamento. La investigación se fundamenta en el
modelo de Sales & Operation Planning de Chase (2016), el cual define cuatro dimensiones clave
para la nueva generación de la planificación de la demanda: personas, procesos, tecnología y
ciencia de datos. Tras la revisión de literatura teórica y empírica, se identificó que es necesario
corregir las desviaciones en las tres primeras dimensiones para, así abordar la referente a ciencia
de datos mediante el modelo de tipo de análisis de Intel (2015) y el modelo de madurez analítico
de Davenport (2018). En este sentido, la tesis plantea un estudio de caso múltiple con un enfoque
cualitativo y un alcance exploratorio, utilizando las entrevistas a profundidad para recabar
información y el software ATLAS.ti para procesarla, codificar y obtener los puntos clave
necesarios para la estructuración de la investigación.
De esta manera, la tesis permite contextualizar la situación del proceso de planificación
de la demanda en las tiendas por departamento, para lo cual se i) describe la situación del capital
y su adopción al cambio organizacional, ii) expone y analiza cómo es el proceso y cómo se mide,
iii) examina la infraestructura tecnológica presente en las tiendas y su integración con el proceso
y iv) explora el nivel de madurez analítico en las tiendas y analiza el efecto de la ciencia de datos
en el proceso. A partir de ello, se pretende proporcionar información valiosa a los tomadores de
decisiones de las tiendas por departamento, respecto a los beneficios del uso de ciencia de datos
y de las condiciones mínimas necesarias para su implementación, con lo cual se obtendrían
resultados óptimos.
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Keywords
Oferta y demanda--Análisis matemático, Ciencia--Procesamiento de datos, Centros comerciales--Perú, Comercio minorista--Perú
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