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En la actualidad, implementar análisis de datos es necesario para mejorar la recolección, evaluación, análisis y organización de datos que permiten el descubrimiento de patrones, correlaciones y tendencias que mejoran la gestión del conocimiento, el desarrollo de estrategias y la toma de decisiones en la organización. Por lo tanto, este estudio tiene como objetivo proporcionar una evaluación precisa y detallada del estado actual del análisis de datos en el sector minorista, identificando áreas específicas de mejora para fortalecer la gestión del conocimiento en las organizaciones. La investigación es aplicada con un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental a nivel descriptivo y proposicional. Se utilizó la técnica de encuesta y, como instrumento de recolección de datos, un cuestionario dirigido a 351 empleados de empresas del sector minorista con respecto a la variable análisis de datos con las dimensiones de extracción de datos, análisis predictivo y aprendizaje automático y la variable gestión del conocimiento con las dimensiones creación de conocimiento y almacenamiento de conocimiento. Los resultados muestran que el 52.99% de los colaboradores indican que el nivel de extracción de datos es terrible, el 57.83% indica que el nivel de análisis predictivo es incorrecto, y el 54.99% expresa que el nivel de aprendizaje automático es promedio, lo que contribuye a la implementación de recursos y soluciones innovadoras que promueven la inclusión de un enfoque de alta tecnología para abordar los problemas de gestión de la información y contribuir al desarrollo del conocimiento en una institución.
Pariona-Luque et al. (Vie,) estudiaron esta cuestión.