Gestión Inteligente en el Agro: Un Enfoque Basado en Business Intelligence para Asociaciones de Producción Agrícola en Riobamba
Resumen
En el contexto agrícola, la gestión eficiente de recursos es esencial para garantizar la sostenibilidad y rentabilidad de las asociaciones. El Business Intelligence (BI) proporciona un enfoque más efectivo al permitir a estas organizaciones identificar áreas de ineficiencia en sus procesos de producción, distribución y logística. Esta capacidad de análisis ofrece oportunidades para mejorar la asignación de recursos y reducción de costos, lo que, a su vez, contribuye a la competitividad y estabilidad económica de las asociaciones. El objetivo está centrado en analizar la influencia del Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) en la gestión de la Asociación de la Producción Agropecuaria de Riobamba, para el desarrollo socioeconómico regional y el crecimiento significativo del sector agrícola, de manera que, a través de la implementación de Business Intelligence, las asociaciones mejoren su eficiencia y productividad en la toma de decisiones estratégicas. Se utilizó el método hipotético deductivo, investigación no experimental, la técnica encuesta realizada a todas Asociaciones de producción de Riobamba. Los resultados revelan que los asociados no están familiarizados con las técnicas de BI, por tanto, sus niveles de producción no son óptimos ni eficientes, la falta de capital y el conocimiento en el ámbito tecnológico restringe sus posibilidades de incrementar sus beneficios
Palabras clave
Referencias
A, C. (2018). Investigación de campo: características, tipos, técnicas y etapas. Obtenido de https://www. lifeder. com/investigacion-de-campo.
Agudelo, G., Aigneren, M., & Ruiz, J. (2008). DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN EXPERIMENTAL Y NO-EXPERIMENTAL.
Almeida, Arias, & Vargas. (2023). Gestión inteligente de los datos en la agroindustria. Revista Alfa, 7(19), 139-152.
Álvarez Risco, A. (2020). Clasificación de las investigaciones. Universidad de Lima, Facultad de Ciencias Empresariales y Económicas, Carrera de Negocios Internacionales.
Alvino, C. (5 de 5 de 2021). branch. Obtenido de branch: https://branch.com.co/marketing-digital/estadisticas-de-la-situacion-digital-de-ecuador-en-el-2020-2021/
Asocciation, N. R. (07 de 04 de 2023). National Restaurant Asocciation. Obtenido de National Restaurant Asocciation: https://restaurant.org/research-and-media/research/economists-notebook/analysis-commentary/restaurants-added-50,000-jobs-in-march/
Avila, H. F., González, M. M, & Licea, S. M. (2020). La entrevista y la encuesta: ¿métodos o técnicas de indagación empírica? Didasc@ lia: didáctica y educación ISSN 2224-2643, 11(3), 62-79.
Barcelona Culinary Hub. (20 de abril de 2020). Barcelona Culinary Hub. Obtenido de Barcelona Culinary Hub: https://www.barcelonaculinaryhub.com/blog/inteligencia-artificial
Boden, M. (2016). Inteligencia Artificial. Madrid: Turner Publicaciones.
Caballero-Martínez, L. (2017). El camino del éxito de las encuestas y entrevistas. 13.
Cadena, B., Martínez, M., Pérez, V., Costales, J., Vinueza, J., Célleri, R., & Basantes, M. (2015). Plan de Desarrollo y Ordenamiento Territorial del cantón Riobamba. Riobamba, Ecuador: Gobierno Municipal del Cantón Riobamba. PDYOT.
Carrillo Flores, A. L. (2015). Población Y Muestra.
Catelló, M. A. (2018). Campañas publicitarias exitosas y tendencias publicitarias: una relación simbiótica. Colección Mundo Digital de Revista Mediterránea de Comunicación, 293.
Chávez, B., & Carlos, J. (2021). La influencia de la inteligencia artificial en el futuro del marketing. Big Bang Faustiniano , 8.
Chui, M. (6 de diciembre de 2022). Mckinsey & Company. Obtenido de Mckinsey & Company: https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/el-estado-de-la-ia-en-2022-y-el-balance-de-media-decada/es
Condori-Ojeda, P. (2020). Universo, población y muestra. 3.
D´Arconte. (2018). Business intelligence applied in small size for profit companies. Procedia computer science, 131, 45-57.
Davila, F. (2006). LA INTELIGENCIA DEL NEGOCIO. Obtenido de https://gc.scalahed.com/recursos/files/r161r/w25213w/M1CDN112_S3_La_inteligencia_del_negocio.pdf.
de Esteban, F. (23 de diciembre de 2015). Deloitte. Obtenido de Deloitte: https://www2.deloitte.com/es/es/pages/consumer-business/articles/El-futuro-del-marketing-esta-en-la-personalizacion.html
Esteban Nieto, N. (2018). Tipos de investigación.
Gilardini, R., & Pablo, A. (2022). 60— REVISTA DE CIENCIAS EMPRESARIALES · AÑO 7 · NÚMERO 7 —ESTADO DEL ARTE DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN MARKETING Y EL COMPORTAMIENTO DEL CONSUMIDOR. Revista de Ciencias Empresariales, 61 y 68.
Google. (mayo de 2014). Google. Obtenido de Google: https://think.storage.googleapis.com/docs/how-advertisers-can-extend-their-relevance-with-search_research-studies.pdf
Granja, P. (12 de febrero de 2023). Passion Food. Obtenido de Passion Food.
Jiménez-Ramírez, C. B.-F. (2017). Statistical metadata in knowledge discovery. Dyna, 270-277.
Lastre, D., Santana, M. P., & Tumbaco, O. L. (2019). Análisis estadístico de tablas de contingencia y chi cuadrado para medir el flujo migratorio en el Ecuador en el 2018. Ecuadorian Science Journal, 23-30.
López-Roldán, P., & Fachelli, S. (2016). METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN CUANTITATIVA. Barcelona.
MAG. (30 de abril de 2019). Ministerio de Agricultura y Ganadería. Obtenido de https://www.agricultura.gob.ec/el-ministerio/
Mamani, Y. (2018). Business Intelligence: herramientas para la toma de. Abancay.
Mazon-Olivo, B., Pan, A, & Tinoco-Egas, R. (2018). Inteligencia de negocios en el sector agropecuario. En Análisis de Datos Agropecuarios (págs. 246-278). Universidad Técnica de Machala, Machala-Ecuador.
Mejía, J. C. (2 de marzo de 2023). Juan Carlos Mejía Llano: Consultor y Speaker de Marketing Digital y Transformación Digital. Obtenido de Juan Carlos Mejía Llano: Consultor y Speaker de Marketing Digital y Transformación Digital: https://www.juancmejia.com/marketing-digital/que-es-el-marketing-digital-su-importancia-y-principales-estrategias/
Meneses, J. (2013). El cuestionario.
Molina, S. (2021). “Estrategias publicitarias digitales, como herramienta para el posicionamiento de micro emprendimientos del sector gastronómico durante la pandemia en el cantón Latacunga". Ambato.
Morales, F. (2012). Conozca 3 tipos de investigación: Descriptiva, Exploratorio y Explicativa.
Mosqueda, G. (2020). Universidad Nacional Autónoma de México. Obtenido de Universidad Nacional Autónoma de México: http://132.248.48.64/repositorio/moodle/pluginfile.php/1449/mod_resource/content/1/contenido/index.html
Nunes, & Ralisch, R. (2017). Customer relationship management in the agricultural machinery market. Ciencia Rural, 47.
Otero Ortega, A. (2018). Enfoques de la investigación.
Paredes Lescano, C. E., & Quinde Paucar, G. A. (2020). Aplicaciones de la inteligencia artificial en marketing digital: Estudio de viabilidad en la Zona 3. Ambato.
Peláez, A., Rodríguez, J., Ramírez, S., Pérez, L., Vázquez, A., & Gonzales, L. (2013). La entrevista. Universidad autónoma de México.
Puebla, C. (2010). Método Hipotético deductivo.
PuroMarketing. (28 de febrero de 2020). PuroMarketing. Obtenido de PuroMarketing: https://www.puromarketing.com/44/33307/desafio-marketing-gastronomico-consiste-romper-barrera-hiper-personalizacion
Ramos, J. (2023). Herramientas de inteligencia artificial para marketing digital. Berlin: Verlag GD Publishing Ltd. & Co KG.
Rosales-Soto, A., & Arechavala-Vargas, R. (2020). Agricultura inteligente en México: Analítica de datos como herramienta de competitividad. VinculaTégica EFAN 2(6), 1415-1427.
Rouhiainen, L. (2018). Inteligencia Artificial: 101 cosas que debes saber hoy sobre nuestro futuro. Planeta, S.A.
Salazar, M. (2019). Campaña de posicionamiento caso: Café Buendía. Quito.
Salesforce. (2018). Salesforce. Obtenido de Salesforce: https://www.salesforce.com/es/company/news-press/press-releases/2018/12/1812141/
Sánchez, C. A. (2021). Efectos de la inteligencia artificial en las estrategias de marketing: Revisión de literatura. aDResearchESIC, 29 y 38.
Selman, H. (2017). Marketing Digital. Ibukku.
Sossa Azuela, J. H. (2020). Universidad Nacional Autónoma de México. Obtenido de Universidad Nacional Autónoma de México: https://ru.iibi.unam.mx/jsopui/handle/IIBI_UNAM/89
Tapia, J. A., Palacios, M. M. T, Medina, E. H, & Crespo, J. D. O. (2020). Business Intelligence aplicado al sector Salud. Revista Arbitrada Interdisciplinaria KOINONIA, 5(3), 622-650.
Tovar, C. (2017). Investigación sobre la Aplicación de Business Intelligence en la Gestión de las Pymes de Argentina. alermo Business Review, 15, 79-97.
Trieu, V. H. (enero de 2017). Science Direct. En V. H. Trieu, Getting value from Business Intelligence systems (págs. 93, 111-124).
Turismo, M. d. (2013). Turismo. Obtenido de Turismo: https://www.turismo.gob.ec/la-gastronomia-ecuatoriana-al-alcance-de-todos/#
Villalva, M., & Inga, C. (2021). Saberes ancestrales gastronómicos y turismo cultural de la ciudad de Riobamba, provincia de Chimborazo. Chakiñan de Ciencias Sociales y Humanidades, 129-142.
Yan, M., Liu, P., Wen, F., Zhang, C., Zhao , R., Chen, W., & Liu, Y. (2018). Research on precision management of farming season based on big data. EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2018(1), 1-10.
Zambrano Macias, J. I. (2022). Impacto de las campañas publicitarias en redes sociales. Enfoques. Revista de Investigación en Ciencias de la Administración, 388.
DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v9i2.6531
Enlaces de Referencia
- Por el momento, no existen enlaces de referencia
Polo del Conocimiento
Revista Científico-Académica Multidisciplinaria
ISSN: 2550-682X
Casa Editora del Polo
Manta - Ecuador
Dirección: Ciudadela El Palmar, II Etapa, Manta - Manabí - Ecuador.
Código Postal: 130801
Teléfonos: 056051775/0991871420
Email: polodelconocimientorevista@gmail.com / director@polodelconocimiento.com
URL: https://www.polodelconocimiento.com/