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dc.date.accessioned 2020-09-07T12:14:37Z
dc.date.available 2020-09-07T12:14:37Z
dc.date.issued 2020
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103943
dc.description.abstract En la actualidad, en todos los estratos sociales, los datos, la información y el conocimiento se han convertido en uno de los recursos más valiosos para la toma de decisiones. Ante una inquietud o consulta de cualquier tipo, se puede acceder rápidamente a grandes volúmenes de datos. Sin embargo, el almacenamiento, procesamiento y su posterior análisis, representan uno de los problemas más críticos debido al gran volumen de datos. En las organizaciones, esto representa un desafío, ya que tienen que lidiar diariamente con grandes cantidades de datos que a menudo se generan en las operaciones del día a día. Dichos datos deben ser procesados y convertidos en información, la cual se utilizará para tomar decisiones sobre estrategias a seguir, inversiones a realizar, entre otras acciones. Si no se recolectan los datos adecuados o más relevantes, la información generada no será precisa, los resultados probablemente serán erróneos y, en consecuencia, cualquier decisión tomada no será la mejor ni la más adecuada. Ante esta problemática planteada, algunas ciencias interdisciplinarias, como Sistemas de Información (IS), Inteligencia de Negocios (BI), Minería de Datos (DM), Big Data (BD), Analítica de Negocios (BA) e Ingeniería del Conocimiento (KE), han fusionado sus saberes y esfuerzos de procesamiento para dar apoyo a la toma de decisiones en las actuales organizaciones; que presentan algunas características tales como: almacenar y gestionar grandes cantidades de datos, adecuarse rápidamente al mercado, tomar decisiones de forma casi inmediata, etc. Por lo tanto, atendiendo a las necesidades por las cuales transitan actualmente las organizaciones, y observando la debilidad en la actual currícula académica, para apoyar al medio local, es que la presente contribución propone determinar cómo los Sistemas de Inteligencia de Negocios (BIS) aportan a los Sistemas de Información Organizacionales (OIS), para la toma de decisiones. es
dc.format.extent 395-399 es
dc.language es es
dc.subject Adquisición del conocimiento es
dc.subject Analítica de negocios es
dc.subject Big data es
dc.subject Inteligencia Artificial es
dc.subject Inteligencia de negocios es
dc.subject Minería de Datos es
dc.subject Sistemas de Información es
dc.title Aporte de los sistemas de inteligencia de negocios a los sistemas de información organizacionales para la toma de decisiones en
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-987-3714-82-5 es
sedici.creator.person Romagnano, M es
sedici.creator.person Pantano, J. C. es
sedici.creator.person Ganga, L. es
sedici.creator.person Herrera, M. es
sedici.creator.person Becerra, M. es
sedici.creator.person Sarmiento, A. es
sedici.creator.person Aballay, A. es
sedici.creator.person Gordillo, M. L. es
sedici.creator.person Lépez, H. es
sedici.description.note Eje: Ingeniería de Software. es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2020-05
sedici.relation.event XXII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2020, El Calafate, Santa Cruz) es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.relation.isRelatedWith http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103151 es


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