Publicación:
Modelo de inteligencia de negocios para el procesamiento y análisis eficiente de los datos de mercado de la línea docedata de la empresa Doceprojekto SAS

dc.contributor.advisorGarcía Pérez, Alexander
dc.contributor.authorGómez Prieto, Rocío del Pilar
dc.contributor.researchgroupCIENCIA, TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN::TECNOLOGICO ONTARE MAIRA ALEJANDRA GARCIA JARAMILLO Categoría A1 COL0026879
dc.creator.id52975388
dc.date.accessioned2025-09-10T15:18:49Z
dc.date.issued2025-08-05
dc.description.abstractEl presente trabajo presenta la intervención realizada la línea de negocio Docedata, perteneciente a la empresa Doceprojekto SAS. Docedata es una línea dedicada al levantamiento de información de mercado bajo el modelo de redes de información, en donde establecimientos son agrupados por sector y participan en diferentes estudios, actualmente está vigente la red de Gastronomía, estos datos son analizados bajo modelos de Business Intelligence, para que los participantes en la red y los proveedores de este sector accedan a información de alto valor que aportan a su toma de decisiones. La intervención implicó el desarrollo de un Producto Mínimo Viable de una plataforma que soporta el modelo de inteligencia de negocio y el acceso a los resultados por parte de los usuarios, dado que Doceprojekto SAS venía realizando el análisis de la información y la entrega de resultados con herramientas que limitaron la operación y presentaban ineficiencias en tiempos. Para el desarrollo del proyecto se realizó el levantamiento de requerimientos para el diseño de la plataforma y el modelo BI, el diseño de la arquitectura de la plataforma y de BI, la construcción de la plataforma y por último la validación del modelo de BI con datos históricos de Docedata. Finalmente, después de la intervención, la empresa tendrá una versión inicial funcional de Docedata, sobre la cual podrá construir a futuro una plataformas más robusta para operar el modelo de negocio de redes de información de mercado apalancado en tecnologías de inteligencia artificial.spa
dc.description.abstractThis paper presents the intervention carried out in the Docedata business line, belonging to the company Doceprojekto SAS. Docedata is a line dedicated to the collection of market information under the model of information networks, where establishments are grouped by sector and participate in different studies, currently the Gastronomy network is in force, these data are analyzed under Business Intelligence models, so that the participants in the network and suppliers of this sector have access to high value information that contribute to their decision making. The intervention implied the development of a Minimum Viable Product of a platform that supports the business intelligence model and the access to the results by the users, since Doceprojekto SAS had been performing the analysis of the information and the delivery of results with tools that limited the operation and presented inefficiencies in time. For the development of the project, the requirements for the design of the platform and the BI model, the design of the platform and BI architecture, the construction of the platform and finally the validation of the BI model with historical data from Docedata were carried out. Finally, after the intervention, the company will have an initial functional version of Docedata, on which it will be able to build in the future a more robust platform to operate the business model of market information networks leveraged on artificial intelligence technologies.eng
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Inteligencia de Negociosspa
dc.description.researchareaCIENCIA, TECNOLOGÍA E INNOVACIÓN::TECNOLOGICO ONTARE MAIRA ALEJANDRA GARCIA JARAMILLO Categoría A1 COL0026879::Tecnología de la información y comunicaciones
dc.description.tableofcontentsContenido 1. Introducción ............................................................................................................................ 12 2. Objetivos ................................................................................................................................. 15 2.1 Objetivo general ......................................................................................................................... 15 2.2 Objetivos específicos .................................................................................................................. 15 3. Justificación ............................................................................................................................. 16 4. Marco Institucional .................................................................................................................. 18 4.1 Referentes estratégicos.............................................................................................................. 18 4.2 Estructura Organizacional.......................................................................................................... 19 4.3 Análisis del sector ....................................................................................................................... 21 5. Marco de Referencia ................................................................................................................ 22 5.1 La importancia de los datos en la toma de decisiones empresariales ....................................... 22 5.2 Analítica de datos en la toma de decisiones de mercado .......................................................... 24 5.3 Procesos base para el análisis de datos ..................................................................................... 25 5.4 Impacto de la analítica de datos en la investigación de mercados ............................................ 28 6 Diseño Metodológico ................................................................................................................... 29 6.1 Tipo de investigación ................................................................................................................. 29 6.2 Metodologías utilizadas ............................................................................................................. 30 6.3 Ficha técnica análisis de mercado .............................................................................................. 31 7 Diagnóstico Organizacional .......................................................................................................... 32 Modelo de Inteligencia de Negocios para el procesamiento y análisis eficiente de los datos de mercado de la línea Docedata de la empresa Doceprojekto SAS 9 7.1 Análisis externo .......................................................................................................................... 32 7.1.1 Restaurantes - Matriz DOFA ..................................................................................................... 33 7.1.2 Proveedores industria gastronomía - Análisis de las fuerzas de Porter ............................ 36 7.2 Análisis interno........................................................................................................................... 40 7.3 Análisis de mercado ................................................................................................................... 43 7.3.1 Encuesta a establecimientos ......................................................................................................... 43 7.3.2 Encuesta a Empresas Proveedoras Sector Gastronomía ....................................................... 45 8. Plan de Intervención ................................................................................................................ 48 8.1 Requerimientos funcionales y no funcionales ............................................................................ 48 8.2 Arquitectura de la plataforma y del proceso de BI .................................................................... 57 8.3 Construcción del PMV de solución tecnológica Docedata ......................................................... 67 8.3.1 Mapa del sitio .................................................................................................................... 68 8.3.2 Visual de la plataforma ..................................................................................................... 70 8.4 Validación del PMV con datos históricos de Docedata .............................................................. 75 9. Conclusiones y Recomendaciones............................................................................................ 81
dc.formatpdf
dc.format.mediumRecurso electrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Eanspa
dc.identifier.localBDM-MINE
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.ean.edu.co/
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10882/15218
dc.language.isospa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.publisher.programMaestría en Inteligencia de Negocios Virtualspa
dc.relation.referencesAcei. (2021). Tamaño de La Industria de La Investigación de Mercados En Colombia 2021. https://acei.co/wp-content/uploads/2022/07/Informe-Industria-Investigacion-deMercados-Colombia-2021.pdf ANDI. (2019). Industria de Alimentos: Una industria que innova y construye país. https://www.andi.com.co/uploads/andialimentos.pdf ANDI. (2025). Cámara de la Industria de Alimentos. https://www.andi.com.co/home/camara/16-industria-de-alimentos Briancon, A. (2023). Everything you need to know about data quality. . Briancon, A. Casadiego, R., Balzan, A., Castañeda, T., & Velásquez, P. A. (2025). Market segmentation and perceived value in the gastronomy industry of Medellin, Colombia: an empirical study. Revista Venezolana de Gerencia, 30(109), 430-445. https://doi.org/10.52080/rvgluz.30.109.17 Castro, S. (2024). ¿Cómo se proyecta la industria alimentaria en Colombia? IAlimentos. Crowe. (2022). El resurgir del sector de restaurantes, bares y discotecas. https://www.crowe.com/co/media/crowe/firms/americas/co/crowehorwathco/archivos/el-resurgir-del-sector-derestaurantes-bares-y-discotecas.pdf Doceprojekto SAS. (2022). Doceprojekto SAS. https://www.doceprojekto.com/ Escobar M, & Mercado M. (2019). Big data: un análisis documental de su uso y aplicación en el contexto de la era digital. Revista La Propiedad Inmaterial N° 28, 273-293. Esomar. (2023). Global Data Analytics 2023. Experian. (2021). Data experience - The data-driven strategy behind business growth. Garcés, C. (2023). La dinámica comercial de la industria de alimentos y bebidas aporta un 3% al PIB. La República . https://www.larepublica.co/especiales/sectores-claveen-la-productividad/la-industria-de-alimentos-y-bebidas-aporta-3-al-pib-3757634 Hidalgo, C. (2024). La analítica de datos como estrategia para la toma de decisiones inteligentes. https://usbcali.edu.co/la-analitica-de-datos-como-estrategia-para-la toma-de-decisiones-inteligentes/ Hilson, S. (2023). AI Market Research: Tools, Techniques, and Trends. https://rockcontent.com/blog/ai-market-research/ Logit Research Executed. (2024). How to Address Data Quality Challenges in Market Research. How to Address Data Quality Challenges in Market Research Maldonado, S., & Vairetti, C. (2021). Analytics y Big Data - Ciencia de los datos aplicada al mundo de los negocios (RIL Editores, Ed.). Market Researche Future. (2023). Descripción general del mercado global de inteligencia artificial en alimentos y bebidas. https://www.marketresearchfuture.com/es/reports/artificial-intelligence-in-food-andbeverages-market-31826 Medina, E. J. (2021). Analítica: Tendencia para optimizar la toma de decisiones a nivel empresarial. Dictamen Libre, 29. https://doi.org/10.18041/2619-4244/dl.29.7864 Montoya, E., & Yáñez, D. (2022). Analítica de datos: Una tendencia para la toma de decisiones empresariales en las organizaciones. Niceeat. (2024). El futuro del e-commerce en el sector gastronómico colombiano 2024. https://niceeat.co/es/blog/restaurantes-digitales/el-futuro-del-ecommerce-en-elsector-gastronomico-colombiano Portafolio. (2023). Alimentos de la industria en el escenario global. https://www.portafolio.co/economia/industria-de-alimentos-la-produccion-de colombia-figura-en-el-escenario-mundial-587020 Puromarketing. (2023). Incipiente papel de la inteligencia artificial en la industria de investigación de mercados. https://www.puromarketing.com/14/212899/incipientepapel-inteligencia-artificial-industria-investigacion-mercados Qlik. (2020). ETL or ELT? Choose the Right Process for the Right Outcome. https://res.cloudinary.com/talend/image/upload/v1711567672/qlik/docs/resource library/ebooks/resource-eb-etl-or-elt-choose-the-right-process-for-the-right-outcomeen_ir1xql.pdf RADDAR CKG. (2024). Gastometría Raddar-Enero 2024. Sánchez, V. (2025). Histórico del desempeño del sector de restaurantes y hoteles en Colombia desde 2019 a 2024 . Revista La Barra. https://www.revistalabarra.com/es/noticias/historico-del-desempeno-del-sector-derestaurantes-y-hoteles-en-colombia-desde-2019-2024 Sapp, C., Brabham, D., & Antelmi, J. (2018). 2019 Planning Guide for Data and Analytics. https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/en/doc/documents/361501-2019planning-guide-for-data-andanalytics.pdf?_gl=1*ca1rtw*_ga*MTE1Nzg1NzU2MC4xNzEzOTc2OTQ5*_ga_R1W5 CE5FEV*MTcxMzk3Njk0OS4xLjEuMTcxMzk3NzA2OS40OC4wLjA Serna, H., & Díaz, A. (2015a). SERIE DE MANUALES PARA LA PEQUEÑA Y MEDIANA EMPRESA. https://www.fumc.edu.co/documentos/elibros/Diagnostico_estrategico.pdf Shaw, J. (2022a). Understanding the Role of Big Data in Market Research. https://kadence.com/en-us/understanding-the-role-of-big-data-in-market-research/ https://kadence.com/en-us/understanding-the-role-of-big-data-in-market-research/ Sommerville, I. (2011). Ingeniería de Software (9a ed., pp. 81-117). Suárez, S. (2015). Desafíos y oportunidades de la analítica Big Data aplicada a la actividad publicitaria. https://repositori-api.upf.edu/api/core/bitstreams/122d4cf8 3544-4bfc-9d85-1d0bc1907c7e/content Vega, J. (2020). Datos, Ciencia e Ingeniería. . . . Ingeniare. Revista Chilena de Ingeniería, 28-1, 2-5. Villegas, D. (2019). La importancia de la estadística aplicada para la toma de decisiones en Marketing. Investigación y Negocios. http://www.scielo.org.bo/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S252127372019000200004 Voleo. (2024). Retos y Oportunidades del sector gastronómico en Colombia para el 2025. https://voleo.com.co/retos-y-oportunidades-del-sector-gastronomico-en-colombia para-el-2025/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccess
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_16ec
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/
dc.subject.lembEvaluación de proyectosspa
dc.subject.lembGestión de negociosspa
dc.subject.lembMejoramiento de procesosspa
dc.subject.lembInteligencia de negociosspa
dc.subject.proposalBusiness Intelligenceeng
dc.subject.proposalSector gastronomíaspa
dc.subject.proposalPowerBIspa
dc.subject.proposalInteligencia de Negociosspa
dc.subject.proposalData Marketspa
dc.subject.proposalData Marketeng
dc.titleModelo de inteligencia de negocios para el procesamiento y análisis eficiente de los datos de mercado de la línea docedata de la empresa Doceprojekto SASspa
dc.titleBusiness Intelligence Model for the efficient processing and analysis of market data from the Docedata line of the company Doceprojekto SAS.eng
dc.typeTrabajo de grado - Maestríaspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.otherTrabajo de grado - Maestría
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dspace.entity.typePublication
person.affiliation.nameMaestría en Inteligencia de Negocios - Virtual

Archivos

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
1.92 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: