Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados
Este documento ilustra de manera breve el concepto del termino “Big Data” y como la aplicación de esta herramienta de tecnología de la información puede convertirse en un factor decisivo y diferenciador en la búsqueda de generar valor agregado y el incremento de las ventas a empresas del sector reta...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Universidad Militar Nueva Granada
- Repositorio:
- Repositorio UMNG
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/18200
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10654/18200
- Palabra clave:
- Big Data
BIG DATA
COMPRAS
MERCADEO
Big Data
- Rights
- License
- Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018
| id |
UNIMILTAR2_57094390dd2b618a136e1505e9c28362 |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/18200 |
| network_acronym_str |
UNIMILTAR2 |
| network_name_str |
Repositorio UMNG |
| repository_id_str |
|
| dc.title.spa.fl_str_mv |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| dc.title.titleenglish.spa.fl_str_mv |
Commercial use of big data as an information technology tool in mass consumer retailers and its utility for the development and potentialization of markets |
| title |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| spellingShingle |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados Big Data BIG DATA COMPRAS MERCADEO Big Data |
| title_short |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| title_full |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| title_fullStr |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| title_full_unstemmed |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| title_sort |
Uso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercados |
| dc.contributor.advisor.none.fl_str_mv |
Rojas Gutierrez, Cristhian Camilo |
| dc.subject.spa.fl_str_mv |
Big Data |
| topic |
Big Data BIG DATA COMPRAS MERCADEO Big Data |
| dc.subject.lemb.spa.fl_str_mv |
BIG DATA COMPRAS MERCADEO |
| dc.subject.keyword.spa.fl_str_mv |
Big Data |
| description |
Este documento ilustra de manera breve el concepto del termino “Big Data” y como la aplicación de esta herramienta de tecnología de la información puede convertirse en un factor decisivo y diferenciador en la búsqueda de generar valor agregado y el incremento de las ventas a empresas del sector retail y de consumo masivo en Colombia; para ello pasa por la contextualización del origen y la evolución de las instrumentos de tecnología de la información que dieron paso a la Web social, semántica e inteligente y su impacto en relación con el big data; del mismo modo recoge las diferentes definiciones y las principales características de este, su clasificación y los usos de los datos, su integración, los orígenes, la velocidad, la veracidad y su valor real, propuestos por autores académicos y de sectores empresariales durante los últimos 50 años. Lo anterior con el fin de encontrar las estrategias que reúnan el mayor alcance y fuerza para optimizar la capacidad de incrementar los números en lo que a ingresos se refiere. |
| publishDate |
2018 |
| dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2018-12-06T15:56:50Z 2019-12-30T13:55:50Z |
| dc.date.available.none.fl_str_mv |
2018-12-06T15:56:50Z 2019-12-30T13:55:50Z |
| dc.date.created.none.fl_str_mv |
2018-09-15 |
| dc.type.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| dc.type.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f |
| dc.type.spa.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado |
| dc.type.dcmi-type-vocabulary.spa.fl_str_mv |
Text |
| dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
http://hdl.handle.net/10654/18200 |
| url |
http://hdl.handle.net/10654/18200 |
| dc.language.spa.fl_str_mv |
spa |
| dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
| language |
spa |
| dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018 |
| dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ |
| dc.rights.creativecommons.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial-SinDerivadas |
| rights_invalid_str_mv |
Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018 https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/ Atribución-NoComercial-SinDerivadas http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
| dc.format.spa.fl_str_mv |
pdf |
| dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.coverage.spatial.spa.fl_str_mv |
Calle 100 |
| dc.publisher.spa.fl_str_mv |
Universidad Militar Nueva Granada |
| dc.publisher.department.spa.fl_str_mv |
Facultad de Ciencias Económicas |
| dc.publisher.program.spa.fl_str_mv |
Especialización en Alta Gerencia |
| institution |
Universidad Militar Nueva Granada |
| dc.source.bibliographicCitation.spa.fl_str_mv |
Brennan, B., & Schafer, L. (2010). Branded! How Retailers Engage Consumers with Social Media and Mobility. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons INC. Canela, I., Alegre, M. A., & Ariño, M. A. (2017). Como sacar partido al analisis de datos big data. Revista de Negocios IEEM, 46-51. Chluski, A., & Ziora, L. (2015). The role of big data solutions in the management of organizations. Procedia Computer Science, 1006-1012. CONPES DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACION COLOMBIA. (17 de Abril de 2018). https://www.dnp.gov.co/DNPN/Paginas/default.aspx. Obtenido de https://www.dnp.gov.co/DNPN/Paginas/default.aspx: https://www.dnp.gov.co/Paginas/Colombia-primer-pa%C3%ADs-en-Latinoam%C3%A9rica-con-una-pol%C3%ADtica-p%C3%BAblica-para-la-explotaci%C3%B3n-de-datos-Big-Data.aspx Dawar, N. (26 de 08 de 2016). Harvard Business Review en Español. Obtenido de Harvard Business Review en Español: https://hbr.es/ventas-y-marketing/154/preg-ntese-lo-que-el-big-data-puede-hacer-por-sus-clientes-no-por-usted Diebold, J. (2000). Modelos de Factores Dinámicos de Big Data para Mediciones Macroeconómicas y Pronósticos. Pensilvania: Universidad de Pensilvania. Dyche, J., & Levy, E. (2006). Customer Data Integration: Reaching a Single Version of the Truth. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons INC. Félix, B. M., & Tavares, E. (2017). Factores críticos de éxito para adopción de Big Data en el comercio minorista virtual: Estudio Caso del Magazine Luiza. Review of Business Management, 112-127. Franks, B. (2012). Taming the Big Data Tidal Wave. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons Inc. Gottfried, V., & Hangemann, S. (2007). Unleashing Web 2.0. Burlington, MA: Morgan Kaufmann. Jagadish, H., Gehrke, J., Labrinidis, A., Papakonstantinou, Y., Patel, J. M., Ramakrishnan, R., & Shahabi, C. (2014). Big Data and Its Technical Challenges. Communications of the ACM, 86-94. Joyanes, L. (2013). BIG DATA: Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Mexico DF: Alfaomega. Joyanes, L. (2015). Sisitemas de Información en la Empresa. Bogotà: Alfaomega Juncar, J. A. (2001). Internet. Barcelona: Marcombo Boixareu Editores. Kubina, M., Varmus, M., & Kubinova, I. (2015). Use of big data for competitive advantage of company. Procedia Economics and Finance, 561-565. Laney, D. (2001). Three V´s of Big Data (Volume, Variety and Velocity). Application Delivery Strategies, 1-4. Lee, I. (2017). Big Data: Dimensions, evolution, impacts, and challenges. Business Horizons - Kelley School of Business Indiana University, 293-303. Martín, J. (27 de Julio de 2016). CEREM International Business School. Obtenido de CEREM International Business School: https://www.cerembs.co/blog/la-importancia-de-saber-analizar-el-big-data Martin, J. W. (2014). Lean Six Sigma for Supply Chain Management: A 10-Step Solution Process. New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Education. McQueen, B. (2017). Big Data Analytics for Connected Vehicles and Smart Cities. United States, Beaverton: Ringgold Inc. O´Reilley, T. (2005). ¿Qué es la Web 2.0? O´Reilley. |
| bitstream.url.fl_str_mv |
http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/18200/1/license.txt http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/18200/2/AbaunzaVirviescasLauraAlejandra2018.pdf.jpg http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/18200/3/AbaunzaVirviescasLauraAlejandra2018.pdf |
| bitstream.checksum.fl_str_mv |
520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0 8cf2cfad7da7a14109193fac68a4d104 763682706b3958ead162a662e61902c2 |
| bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
| repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional UMNG |
| repository.mail.fl_str_mv |
bibliodigital@unimilitar.edu.co |
| _version_ |
1837098441875914752 |
| spelling |
Rojas Gutierrez, Cristhian CamiloAbaunza Virviescas, Laura Alejandralajelandra@hotmail.comEspecialista en Alta GerenciaCalle 1002018-12-06T15:56:50Z2019-12-30T13:55:50Z2018-12-06T15:56:50Z2019-12-30T13:55:50Z2018-09-15http://hdl.handle.net/10654/18200Este documento ilustra de manera breve el concepto del termino “Big Data” y como la aplicación de esta herramienta de tecnología de la información puede convertirse en un factor decisivo y diferenciador en la búsqueda de generar valor agregado y el incremento de las ventas a empresas del sector retail y de consumo masivo en Colombia; para ello pasa por la contextualización del origen y la evolución de las instrumentos de tecnología de la información que dieron paso a la Web social, semántica e inteligente y su impacto en relación con el big data; del mismo modo recoge las diferentes definiciones y las principales características de este, su clasificación y los usos de los datos, su integración, los orígenes, la velocidad, la veracidad y su valor real, propuestos por autores académicos y de sectores empresariales durante los últimos 50 años. Lo anterior con el fin de encontrar las estrategias que reúnan el mayor alcance y fuerza para optimizar la capacidad de incrementar los números en lo que a ingresos se refiere.TABLA DE CONTENIDO RESUMEN 3 INTRODUCCIÓN 4 JUSTIFICACIÓN 7 Título: USO COMERCIAL DEL BIG DATA COMO HERRAMIENTA DE TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN, APLICADA A LA CAPACIDAD DE INCREMENTAR LAS VENTAS EN LAS EMPRESAS RETAILERS DE CONSUMO MASIVO Y SU UTILIDAD PARA EL DESARROLLO Y POTENCIALIZACIÓN DE MERCADOS 8 OBJETIVO GENERAL 8 OBJETIVOS ESPECIFICOS 8 MARCO TEORICO 9 Origen y evolución de las herramientas de tecnología de la información que dan paso a la Web social, semántica e inteligente y su impacto en relación con el big data. 13 Definición y principales características del big data, la clasificación y usos de los datos, su integración, los orígenes, la velocidad, la veracidad y su valor real. 16 El impacto del big data respecto a la capacidad de incrementar las ventas en las empresas del sector retail de consumo masivo en Colombia como búsqueda de valor agregado para las mismas. 21 CONCLUSIONES 26 BIBLIOGRAFÍA 29This document briefly illustrates the concept of the term "Big Data" and how the application of this information technology tool can become a decisive and differentiating factor in the search for generating added value and the increase in sales to companies in the world. retail and mass consumption sector in Colombia; for this it goes through the contextualization of the origin and evolution of the information technology instruments that gave way to the social, semantic and intelligent Web and its impact in relation to big data; In the same way it collects the different definitions and the main characteristics of this, its classification and the uses of the data, its integration, the origins, the speed, the veracity and its real value, proposed by academic authors and business sectors during the last 50 years. The foregoing in order to find the strategies that gather the greatest scope and strength to optimize the capacity to increase the numbers in terms of income.Cet article illustre brièvement le concept du terme « Big Data » et l'application de cet outil de technologie de l'information peut devenir un facteur clé de différenciation dans la quête pour générer de la valeur ajoutée et l'augmentation des entreprises de vente secteur de la vente au détail et de la consommation de masse en Colombie; car il passe par la contextualisation de l'origine et l'évolution des instruments de la technologie de l'information qui a cédé la place au Web social, sémantique intelligente et son impact par rapport à la grande données; De même reflète les différentes définitions et les caractéristiques principales de cela, les applications de classification et de données, l'intégration, les origines, la vitesse, la précision et sa valeur réelle, proposée par les secteurs universitaires et commerciaux auteurs au cours de la dernière 50 ans Ceci afin de trouver les stratégies qui répondent à la plus haute portée et la force afin d'optimiser la capacité d'augmenter le nombre en ce qui concerne les revenus.pdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de Ciencias EconómicasEspecialización en Alta GerenciaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Big DataBIG DATACOMPRASMERCADEOBig DataUso comercial del big data como herramienta de tecnología de la información en las empresas retailers de consumo masivo y su utilidad para el desarrollo y potencialización de mercadosCommercial use of big data as an information technology tool in mass consumer retailers and its utility for the development and potentialization of marketsinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fBrennan, B., & Schafer, L. (2010). Branded! How Retailers Engage Consumers with Social Media and Mobility. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons INC.Canela, I., Alegre, M. A., & Ariño, M. A. (2017). Como sacar partido al analisis de datos big data. Revista de Negocios IEEM, 46-51.Chluski, A., & Ziora, L. (2015). The role of big data solutions in the management of organizations. Procedia Computer Science, 1006-1012.CONPES DEPARTAMENTO NACIONAL DE PLANEACION COLOMBIA. (17 de Abril de 2018). https://www.dnp.gov.co/DNPN/Paginas/default.aspx. Obtenido de https://www.dnp.gov.co/DNPN/Paginas/default.aspx: https://www.dnp.gov.co/Paginas/Colombia-primer-pa%C3%ADs-en-Latinoam%C3%A9rica-con-una-pol%C3%ADtica-p%C3%BAblica-para-la-explotaci%C3%B3n-de-datos-Big-Data.aspxDawar, N. (26 de 08 de 2016). Harvard Business Review en Español. Obtenido de Harvard Business Review en Español: https://hbr.es/ventas-y-marketing/154/preg-ntese-lo-que-el-big-data-puede-hacer-por-sus-clientes-no-por-ustedDiebold, J. (2000). Modelos de Factores Dinámicos de Big Data para Mediciones Macroeconómicas y Pronósticos. Pensilvania: Universidad de Pensilvania.Dyche, J., & Levy, E. (2006). Customer Data Integration: Reaching a Single Version of the Truth. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons INC.Félix, B. M., & Tavares, E. (2017). Factores críticos de éxito para adopción de Big Data en el comercio minorista virtual: Estudio Caso del Magazine Luiza. Review of Business Management, 112-127.Franks, B. (2012). Taming the Big Data Tidal Wave. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons Inc.Gottfried, V., & Hangemann, S. (2007). Unleashing Web 2.0. Burlington, MA: Morgan Kaufmann.Jagadish, H., Gehrke, J., Labrinidis, A., Papakonstantinou, Y., Patel, J. M., Ramakrishnan, R., & Shahabi, C. (2014). Big Data and Its Technical Challenges. Communications of the ACM, 86-94.Joyanes, L. (2013). BIG DATA: Análisis de grandes volúmenes de datos en organizaciones. Mexico DF: Alfaomega.Joyanes, L. (2015). Sisitemas de Información en la Empresa. Bogotà: AlfaomegaJuncar, J. A. (2001). Internet. Barcelona: Marcombo Boixareu Editores.Kubina, M., Varmus, M., & Kubinova, I. (2015). Use of big data for competitive advantage of company. Procedia Economics and Finance, 561-565.Laney, D. (2001). Three V´s of Big Data (Volume, Variety and Velocity). Application Delivery Strategies, 1-4.Lee, I. (2017). Big Data: Dimensions, evolution, impacts, and challenges. Business Horizons - Kelley School of Business Indiana University, 293-303.Martín, J. (27 de Julio de 2016). CEREM International Business School. Obtenido de CEREM International Business School: https://www.cerembs.co/blog/la-importancia-de-saber-analizar-el-big-dataMartin, J. W. (2014). Lean Six Sigma for Supply Chain Management: A 10-Step Solution Process. New York, Chicago, San Francisco, Athens, London, Madrid, Mexico City, Milan, New Delhi, Singapore, Sydney, Toronto: McGraw-Hill Education.McQueen, B. (2017). Big Data Analytics for Connected Vehicles and Smart Cities. United States, Beaverton: Ringgold Inc.O´Reilley, T. (2005). ¿Qué es la Web 2.0? O´Reilley.EspecializaciónCiencias Económicas - Especialización en Alta GerenciaLICENSElicense.txttext/plain2898http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/18200/1/license.txt520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0MD51THUMBNAILAbaunzaVirviescasLauraAlejandra2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5164http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/18200/2/AbaunzaVirviescasLauraAlejandra2018.pdf.jpg8cf2cfad7da7a14109193fac68a4d104MD52ORIGINALAbaunzaVirviescasLauraAlejandra2018.pdfapplication/pdf323321http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/18200/3/AbaunzaVirviescasLauraAlejandra2018.pdf763682706b3958ead162a662e61902c2MD5310654/18200oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/182002019-12-30 08:55:50.935Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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 |