Evolución e impacto del Big Data en el sector empresarial

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2022.7.25.12.227-242

Palabras clave:

evolución, etl, big data, toma de decisiones, algoritmos

Resumen

El presente artículo incluyó como objetivo general conocer la evolución histórica del Big Data en el sector empresarial. El tipo de investigación posee una estructura cualitativa narrativa este diseño buscó generar una explicación y análisis sobre la evolución del concepto de Big Data a lo largo del tiempo, mediante la recolección y revisión de publicaciones bibliográficas de artículos de índole científico, como ProQuest, Google Académico, EBSCO, así como muchas otras. De la misma forma, la estrategia fue el acopio de fuentes bibliográficas y la herramienta utilizada fue la matriz de referencias de indagaciones científicas. En el resultado, se aprendió más sobre Big Data y cómo ha cambiado con el tiempo y cómo implementarlo como extraer, transformar, cargar (ETL) para lograr una mayor compresión de los datos y poder tomar decisiones más eficientes en las industrias que usan datos allí. Además, el análisis identificó diversos temas de investigación, como la administración de peligros financieros y de consumidores, la minería de textos y los algoritmos evolutivos de escrito y los algoritmos evolutivos. El análisis concluye con un estudio de las repercusiones para los diversos espacios de la administración servible y de las lagunas existentes por el tiempo, tanto en la indagación como en la práctica.

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Biografía del autor/a

Gilberto Romer Apaza Ramos, Universidad César Vallejo, UCV

Nacido en Lima, Perú, el 16 de octubre del año 1999. Ingeniería de Sistemas por la Universidad César Vallejo (UCV); con certificado en SCRUM fundamentals ID: 871623; Cybersecurity Essentials; CRI; Redes empresariales; Seguridad y Automatización; con formación en análisis, resolución de fallos en tecnologías de software; programación orientada a objetos; Big Data y Machine Learning.

Edinson Manuel Ñamo Alayo, Universidad César Vallejo, UCV

Nacido en Lima, Perú, el 23 de noviembre del año 1989. Ingeniería de Sistemas por la Universidad César Vallejo (UCV); Data Enginner en Bluetab Solutions, Perú; asignado en las operaciones del Banco BBVA, Perú; encargado de las funciones de desarrollo de ingestas y analítica de datos; así como desarrollo de soluciones distribuidas que optimizan los procesos del banco.

Citas

Arriagada-Benítez, M. (2020). Ciencia de Datos: hacia la automatización de las decisiones. Ingeniare: Revista Chilena de Ingeniería, 28(4), 556-557, e-ISSN: 0718-3305. Chile: Universidad de Tarapacá.

Batistič, S., & van der, P. (2019). History, Evolution and Future of Big Data and Analytics: A Bibliometric Analysis of Its Relationship to Performance in Organizations. British Journal of Management, 30(2), 229-251, e-ISSN: 1045-3172. Recovered from: https://doi.org/10.1111/1467-8551.12340

Breville, C. (2018). An Exploration of IT Managers' Experiences Meeting Big Data Demands. United States: ProQuest, LLC.

Dai, B., & Liang, W. (2022). The Impact of Big Data Technical Skills on Novel Business Model Innovation Based on the Role of Resource Integration and Environmental Uncertainty. Sustainability, 14(5), 1-16, e-ISSN: 2071-1050. Recovered from: http://dx.doi.org/10.3390/su14052670

Dezi, L., Santoro, G., Gabteni, H., & Pellicelli, A. (2018). The role of big data in shaping ambidextrous business process management: Case studies from the service industry. Business Process Management Journal, 24(5), 1163-1175. e-ISSN: 1463-7154. Recovered from: http://dx.doi.org/10.1108/BPMJ-07-2017-0215

Dijo, A. (2019). Building Big Data Analytics as a Strategic Capability in Industrial Firms: Firm Level Capabilities and Project Level Practices. United States: ProQuest, LLC.

Dong-Hui, J., & Hyun-Jung, K. (2018). Integrated Understanding of Big Data, Big Data Analysis, and Business Intelligence: A Case Study of Logistics. Sustainability, 10(10), 1-15, e-ISSN: 2071-1050. Recovered from: http://dx.doi.org/10.3390/su10103778

Elorriaga, A., Merchan, I., & Vink, N. (2018). El Social Big Data: una oportunidad empresarial y laboral. Estudios sobre el Mensaje Periodístico, 24(2), 1213-1222, e-ISSN: 1988-2696. Recuperado de: http://dx.doi.org/10.5209/ESMP.62210

Georgiadis, G. & Poels, G. (2022). Towards a privacy impact assessment methodology to support the requirements of the general data protection regulation in a big data analytics context: A systematic literature review. Computer Law & Security Review, 44, 1-21, e-ISSN: 0267-3649. Recovered from: http://dx.doi.org/10.1016/j.clsr.2021.105640

Gupta, D., & Rani, R., (2019). A study of big data evolution and research challenges. Journal of Information Science, 45(3), 322-340, e-ISSN: 0165-5515. Recovered from: http://dx.doi.org/10.1177/0165551518789880

Lancaster, R. (2019). Big data, data science, and the U.S. department of defense (DOD). United States: ProQuest, LLC.

Mwamba, F. (2019). The Adoption of Big Data in Case Management for Health Care. United States: University of Maryland University College.

Ragazzo, C., & Monteiro, G. (2018). Big Data e Concorrência: Quando Big Data é Uma Variável Competitiva em Mercados Digitais e Deve Ser Considerada na Análise Concorrencial?. Economic Analysis of Law Review, 9(3), 150-177, e-ISSN: 2178-0587. United States: ProQuest, LLC.

Rathod, J., & Kumar, R. (2021). Analyzing the impact of big data and business analytics in enhancing demanddriven forecasting in retailing. International Journal of Entrepreneurship, 25(2), 1-8, e-ISSN: 1939-4675. United States: ProQuest.

Tramullas, J. (2020). Temas y métodos de investigación en ciencia de la información, 2000-2019. Revisión bibliográfica. Profesional de la Información, 29(4), 1-18, e-ISSN: 1699-2407. Recuperado de: http://dx.doi.org/10.3145/epi.2020.jul.17

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Publicado

05-08-2022

Cómo citar

Apaza Ramos, G. R., & Ñamo Alayo, E. M. (2022). Evolución e impacto del Big Data en el sector empresarial. Revista Scientific, 7(25), 227–242. https://doi.org/10.29394/Scientific.issn.2542-2987.2022.7.25.12.227-242