Inteligencia de negocios en américa latina: una revisión sistemática de literatura

Business intelligence in Latin America: a systematic literature review

Jazmín Alvarado-Apodaca
Universidad Autónoma de Indígena de México, México
Alan Ramírez-Noriega
Universidad Autónoma de Sinaloa, México
Carolina Tripp-Barba
Universidad Autónoma de Sinaloa, México
Yobani Martínez-Ramírez
Universidad Autónoma de Sinaloa, México
Iván Noel Álvarez Sánchez
Universidad Autónoma de Indígena de México, México

Revista de Investigación en Tecnologías de la Información

Universitat Politècnica de Catalunya, España

ISSN-e: 2387-0893

Periodicidad: Bianual

vol. 11, núm. 24, 2023

editorial@riti.es

Recepción: julio 12, 2023

Aprobación: noviembre 06, 2023



DOI: https://doi.org/10.36825/RITI.11.24.007

Autor de correspondencia: alandramireznoriega@uas.edu.mx

© Revista de Investigación en Tecnologías de la Información (RITI) 2023

Resumen: La inteligencia de negocios se refiere a las tecnologías, procesos y prácticas que utilizan las organizaciones para recopilar, analizar y presentar información comercial para respaldar la toma de decisiones. Su objetivo es transformar los datos sin procesar en información que pueda guiar las decisiones estratégicas, operativas y tácticas dentro de una organización. La presente revisión sistemática de literatura tiene como objetivo conocer las herramientas de inteligencia de negocios más populares, al igual que las estrategias y ventajas de su implementación en las organizaciones de América latina en los últimos 5 años, respondiendo a preguntas de investigación tales como: ¿Cuáles son las herramientas de Inteligencia de negocios más populares?, ¿Cuáles fueron las principales estrategias de inteligencia de negocios aplicadas en organizaciones?, ¿Cuáles fueron las principales ventajas de emplear estrategias de inteligencia de negocios en organizaciones? Para lo cual, se analizaron un conjunto de artículos extraídos de las bases de datos Redalyc, Dialnet y Scielo. Para este trabajo, se empleó la metodología de revisiones de literatura de Kitchenham. Esta investigación concluye que la herramienta más utilizada en la actualidad es Power BI de Microsoft, y que su uso en conjunto con estrategias como dashboard y reporting contribuyen a la toma de decisiones en las organizaciones.

Palabras clave: Inteligencia de Negocios, Herramientas, Organizaciones, Revisión Sistemática.

Abstract: Business intelligence refers to organizations' technologies, processes, and practices to collect, analyze, and present business information to support decision-making. Business intelligence aims to transform raw data into actionable information that can guide an organization's strategic, operational, and tactical decisions. This systematic literature review aims to understand the most popular business intelligence tools and the strategies and advantages of their implementation in Latin American organizations in the last five years, answering research questions such as: What are the most popular business intelligence tools? What were the leading business intelligence strategies applied in organizations? What were the main advantages of using business intelligence strategies in organizations? Articles extracted from the Redalyc, Dialnet, and Scielo databases were analyzed for this. For this work, Kitchenham's literature review methodology was used. This research concludes that the most used tool today is Microsoft's Power BI, and that using them with other strategies, such as dashboard and reporting, contributes to decision-making in organizations.

Keywords: Business Intelligence, Tools, Organizations, Systematic Review.

1. Introducción

La inteligencia de negocios, también conocida como Business Intelligence (BI), es un conjunto de herramientas, tecnologías y procesos que permiten a las organizaciones convertir grandes cantidades de datos en información significativa y útil para la toma de decisiones estratégicas y operativas. Su objetivo principal de la inteligencia de negocios es brindar a tomadores de decisiones una visión de su organización, facilitando la identificación de tendencias, patrones y oportunidades de mejora, y claro, obtener a través de este un nivel de competitividad optimo.

Según los autores en [1] la inteligencia de negocios es un conjunto de conceptos, técnicas basadas en computadoras y herramientas para analizar y transformar los datos empresariales en información significativa y útil que permite a las organizaciones una visión y toma de decisiones estratégicas, tácticas y operativas más efectivas.

En octubre de 1958, Hans Peter Luhn investigador de International Business Machines (IBM), pionero en las ciencias de la información, publico un artículo llamado Business Intelligence System, para referirse a un sistema automático que acepta información en su formato original, disemina los datos adecuada y rápidamente a los lugares correctos, siendo así la primera vez que se utilizaba este término [2].

Dada la importancia de la inteligencia de negocios en los últimos años, la presente investigación propone una revisión sistemática de literatura (RSL). Una RSL es un mecanismo para recolectar, organizar, evaluar y sintetizar toda la evidencia disponible respecto a un fenómeno de interés, ya sea para mejorar la práctica actual o para sugerir nuevas direcciones de investigación [3]. Existen varias metodologías para la RSL tales como [4] y la propuesta por Kitchenham [3]. Para los fines de esta investigación se empleará la última dado que sigue un enfoque más apegado a las Ciencias de la Computación. Es así, como la RSL contribuye a dar respuesta a una serie de preguntas de investigación.

Esta investigación tiene como objetivos determinar cuáles son las herramientas de inteligencia de negocios más populares, cuáles son las estrategias y que ventajas se obtienen con su implementación; estas preguntas enfocadas en la región de Latinoamérica.

El presente documento está organizado de la siguiente forma. La sección 2 presenta la metodología, donde se explica el procedimiento seguido en la investigación. Posteriormente, la sección 3 muestra los resultados obtenidos. En la sección 4 se lleva a cabo una discusión donde se brinda respuesta a las preguntas que guían el estudio. Finalmente, se exponen las conclusiones en la sección 5.

2. Metodología

Para desarrollar este trabajo de estudio de investigación, el procedimiento de RSL se realizó en base a la metodología propuesta por Barbara Kitchenham [3]. Este método describe 3 fases: planificación, realización de la revisión e informe de la revisión.

Tabla 1.
Criterios de Inclusión y exclusión.
Criterios de InclusiónCriterios de exclusión
Publicaciones entre el 1 de enero 2019 al 30 de abril del 2023Publicaciones antes del 2019
Artículos publicados en idioma españolArtículos que no aplican el uso de herramientas de inteligencia de negocios
Solo textos completosArtículos publicados con idioma distinto al español
Artículos que aplican el uso de herramientas de inteligencia de negociosArtículos duplicados

3. Resultados

En esta etapa se describen los artículos seleccionados en el proceso de búsqueda. La Tabla 2 muestra las 3 fases para la obtención de los artículos: búsqueda principal, relevante y seleccionado. En la primera fase se realizó una indagación exhaustiva en bases de datos y fuentes para identificar estudios relacionados con el tema de investigación, estos a través de criterios definidos al inicio de la investigación. En la etapa de relevantes se evaluó la pertinencia de los artículos encontrados en la fase anterior, se revisaron títulos, resúmenes, conclusiones, criterios de inclusión y exclusión. En la última etapa se identifican los estudios que cumplen con los criterios de inclusión y que sean relevantes de acuerdo con la investigación que se está realizando. Los artículos seleccionados son registrados, documentados y analizados, para obtener los datos más destacados.

Tabla 2.
Resultados concentrados de bases de datos.
Años
Bases de datos20192020202120222023
DialnetBúsqueda principal445439378
Relevante132715213
Seleccionado27491
ScieloBúsqueda principal32230
Relevante32130
Seleccionado20100
RedalycBúsqueda principal45220
Relevante34220
Seleccionado10110
TotalBúsqueda principal516143428
Relevante193318263
Seleccionado576101

La Tabla 2 indica los artículos encontrados por año (2019, 2020, 2021, 2022, 2023), en las bases de datos Dialnet, SciELO y Redalyc, cada número de artículos por fases y totales. Dialnet fue la base de datos que aportó más resultados seleccionados con 23, SciELO y Redalyc con 3 artículos cada uno. En la Figura 1 se muestra una gráfica de los totales de todas las bases de datos.

En la Figura 2 se muestra una gráfica de los artículos encontrados por país; se puede observar que Ecuador tiene ocho artículos, Venezuela y Perú con cuatro, y con tres identificamos a Cuba, Colombia y España, el resto de los países tienen un solo artículo. En la Tabla 3 se muestran los 29 artículos seleccionados, cada uno con un identificador para referencias posteriores. La tabla también muestra el título del artículo, autores, año y base de datos correspondientes. En la Tabla 4 se observa la calidad de los artículos incluidos en la elaboración de la revisión sistemática de literatura, estos fueron analizados de acuerdo con las preguntas para evaluar la calidad. La tabla muestra un identificador del artículo, y 5 columnas que comienzan con la letra “P” seguidas de un numero; estas representan las preguntas para llevar a cabo la revisión. Finalmente, se muestra la columna del total de la evaluación de calidad por cada artículo.

Publicaciones por año.
Figura 1.
Publicaciones por año.

Artículos por país.
Figura 2.
Artículos por país.

Tabla 3.
Artículos relacionados con inteligencia de negocios.
IDTítuloAutoresAñoBase de datos
A1Propuesta metodológica para la generación de indicadores claves de desempeño apoyada en tecnología de información [7].María Manzano Ibarra, Ruth Zamora Sánchez, Ricardo Patricio Medina Chicaiza2019Dialnet
A2E-portafolio para la gestión y la toma de decisiones aplicada al eje de investigación de la Universidad Técnica del Norte [8].Marco Carlozama, Lourdes Yépez, Jorge Caraguay2019Dialnet
A3Sistema para la gestión y análisis de datos de una red de sensores inalámbricos basados en un almacén de datos [9].Alejandro Cantero Díaz, María Margarita Goire Castilla, Yasser Quintana Cassulo2019SciELO
A4Clustering, mediterraneidad y comercio internacional: aplicación empírica de los algoritmos Partitioning Around Medoids y K-means [10]Heynz Roberth Gonzáles Argote, Ulises Amaru Ticona Gonzáles2019SciELO
A5Impacto de la georreferenciación colaborativa de actos delictivos en el ciudadano común basado en el Modelo de Aceptación Tecnológica [11].Hernán Naranjo-Ávalos, Félix Fernández-Peña, Pilar Urrutia-Urrutia, Orlando Cholota-Morocho2019Redalyc
A6El papel del Big Data en el reporting y la toma de decisiones [12].Alfonso Fernández2020Dialnet
A7Conexión de registros sanitarios: base poblacional de salud de Andalucía [13].Dolores Muñoyerro Muñiz, Juan Antonio Goicoechea Salazar, Francisco Javier García-León, Antonio Laguna Téllez, Daniel Larrocha Mata, Manuel Cardero2020Dialnet
A8Data Mart para los estándares del componente estudiado del modelo de evaluación externa CACES [14].Telmo Vintimilla Rodríguez, Martín Geovanny Zhindón Mora2020Dialnet
A9Implementación de Data Mart, en Power BI, para el análisis de ventas a clientes, en los Econegocios “Gransol” [15].Diego Marcelo Bermeo Moyano, Milton Alfredo Campoverde Molina2020Dialnet
A10Soluciones corporativas de inteligencia de negocios en las pequeñas y medianas empresas [16].Esteban Ismael Cordero-Naspud, Juan Carlos Erazo-Álvarez, Cecilia Ivonne Narváez-Zurita, Diego Marcelo Cordero Guzmán2020Dialnet
A11Análisis del rendimiento académico de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas, posibilidades de deserción y propuestas para su retención [17].Norka Bedregal-Alpaca, Doris Tupacyupanqui-Jaén, Víctor Cornejo-Aparicio2020Dialnet
A12Aplicación de metodología. CRISP-DM para segmentación geográfica de una base de datos públicos [18].Javier Jesús Espinosa Zúñiga2020Dialnet
A13La Inteligencia de negocios con Power Pivot usada en el Instituto Superior Tecnológico Huaquillas: Business intelligence with Power Pivot used at Instituto Superior Tecnológico Huaquillas [19].Jessica Pilar Alejandro Becerra, Marcia Aguirre Ochoa, María Eugenia Romero Torres, Leonardo Estrella Ríos2021Dialnet
A14Propuesta de un Data Warehouse para el análisis de la circulación bibliográfica en la biblioteca de la Universidad Nacional de Educación [20].Lourdes Gabriela Orellana Guerra, Milton Campoverde Molina2021Dialnet
A15Evaluación de impacto de las aplicaciones tecnológicas desarrolladas como proceso de vinculación en los sectores de la provincia de Cotopaxi [21].Mónica Silvana Caiza Tapia, Leonardo David Quinapanta Telenchana, Edwin Edison Quinatoa Arequipa2021Dialnet
A16Mercado de Datos para el proceso de perfeccionamiento educativo en Cuba [22].Irela González Piñera, Amarelys Álvarez Pérez, Arodys Eugenio Domínguez Vaillant2021Dialnet
A17Inteligencia de Negocios para los Programas de las Secretarías de Salud, Educación y Planificación en una Entidad Territorial [23].María-Alejandra Varona-Taborda, Jorge-Cesar Mosquera-Ramírez, César-Augusto Medina-Moreno, Diego-Fernando Lemus-Muñoz, Carlos-Julián Muñoz-Hernández, Christian-Gustavo Arias-Iragorri2021SciELO
A18Inteligencia de Negocios para las Organizaciones [24].Cristóbal Josúe Viteri-Cevallos, Dayana Yasmín Murillo Párraga2021Redalyc
A19Seguimiento a las campañas de workover de la vao: Ecopetrol [25].Stephanie Alejandra González Hernández2022Dialnet
A20Implementación de Balanced Scorecard basado en herramientas de inteligencia de negocios para PYMEs ecuatorianas [26].José Rodolfo Palacios Miranda, Alejandra Mercedes Colina-Vargas, Marco Antonio Espinoza-Mina2022Dialnet
A21Power BI como estrategia para la prevención y toma de decisiones en pacientes con enfermedad coronaria. Primeros pasos [27].Elizabeth Mercedes Méndez-Salas, Jorge Lugo-García2022Dialnet
A22Generación de indicadores educativos estudiantiles mediante dashboard para un instituto de educación universitaria [28]Evelin Rubiela Castro Chauca, Ariel José Romero Fernández, Ana Lucía Sandoval Pillajo, Edwin Fabricio Lozada Torres2022Dialnet
A23Business intelligence para mejorar el proceso de toma de decisiones en una cooperativa de ahorro y crédito [29].Javier Aníbal Enríquez Vallejo, Ariel José Romero Fernández, Ana Lucía Sandoval Pillajo, Ramiro Delgado Rodríguez2022Dialnet
A24Análisis de las herramientas tecnológicas utilizadas para gestionar la información de los procesos en los sectores productivos y comunitarios en Cotopaxi, Ecuador [30].Anabel Estefanía Yánez Alvarado, Diana Carolina Sánchez Pérez, Edwin Edison Quinatoa Arequipa2022Dialnet
A25Desarrollo de una plataforma tecnológica basada en tableros de gestión para la digitalización del sistema de gestión empresarial SIGET PROS en un entorno académico [31].Julián Esteban Guardia Silva, Edwin Alexander Moncada Acevedo, Gastón Darío Rodríguez Santana, Jorge Henry Betancur Amariles2022Dialnet
A26Uso eficiente de datos y transferencias de conocimiento en los sistemas de información [32].María Tasa Catanzaro, Ronny Lagos, Wilson Sucari2022Dialnet
A27Tablero de Control Dashboard para Procesos Logísticos en el sector comercial [33].Dubián Elid Piedrahita Zapata, Juliana Álvarez Rojas, Viviana Alejandra Aguirre Úsuga, David Alberto García Arango2022Dialnet
A28Proceso de machine learning para determinar la demanda social de puestos de empleo de profesionales de TI [34].Zoraida Mamani Rodriguez2022Redalyc
A29Análisis de interacciones de los actores de la red de conocimiento en salud ambiental del Observatorio Nacional de Salud de Colombia [35].Sandra Patricia Misnaza Castrillón, Mayra Alejandra Jiménez Manjarres, Diana Santana Rodríguez, Milena Edith Borbón Ramos, Carlos Andrés Castañeda Orjuela2023Dialnet

Tabla 4.
Calidad de los artículos.
IDP1P2P3P4TOTAL
A110.5113.5
A20.51113.5
A311114
A40.5110.53
A50.51113.5
A611114
A70.51113.5
A80.5110.53
A90.5000.51
A1011114
A1111114
A120.51113.5
A1311114
A140.5110.53
A1511114
A1611114
A1711114
A181110.53.5
A190.51113.5
A200.51113.5
A210.50.5113
A2211114
A230.5110.53
A240.51113.5
A250.51113.5
A2611114
A270.5110.53
A28110.513.5
A290.510.513

4. Discusión

En esta sección se responde a las preguntas de investigación planteadas, de acuerdo con los artículos seleccionados.

Herramientas de BI más populares de acuerdo con la revisión sistemática.
Figura 3.
Herramientas de BI más populares de acuerdo con la revisión sistemática.

Estrategias de BI más populares.
Figura 4.
Estrategias de BI más populares.

Ventajas de implementación de herramientas BI.
Figura 5.
Ventajas de implementación de herramientas BI.

5. Conclusiones

La inteligencia de negocios transforma los datos en conocimientos procesables que guían las decisiones, estrategias y operaciones diarias de una organización. Ayuda a las organizaciones a navegar por las complejidades de los entornos empresariales modernos y les permite adaptarse, crecer y prosperar. Por tal motivo, las investigaciones relacionadas con la inteligencia de negocios cobran importancia en el mundo actual. En esta revisión sistemática de literatura se analizaron 206 documentos, de los cuales 29 fueron seleccionados para responder a las preguntas de investigación planteadas.

La herramienta de inteligencia de negocios más utilizada y popular de los trabajos revisados fue la de Microsoft Power BI. Esto sugiere que las organizaciones confían en esta herramienta para transformar datos en conocimientos procesables. El hallazgo respalda la idea de que la principal ventaja de implementar inteligencia de negocios es la toma de decisiones. Sin embargo, es importante destacar que esta mejora se logra mediante la obtención de información valiosa y en tiempo real.

Para enriquecer aún más esta investigación, se planea ampliar la revisión para incluir artículos de otras regiones del mundo, esto nos permitirá obtener una compresión más global de la implementación de inteligencia de negocios. Además, se considera la posibilidad de realizar un análisis más detallado que incluya datos sobre sectores que actualmente utilizan la inteligencia de negocios, rankings basados en características de las herramientas de BI. Estas futuras investigaciones ayudarán a mantenerse al día con la evolución constante de la inteligencia de negocios.

6. Referencias

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[11] Naranjo-Avalos, H., Fernández-Peña, F., Urrutia-Urrutia, P., Cholota-Morocho, O. (2019). Impacto de la Georreferenciación Colaborativa de Actos Delictivos en el Ciudadano Común Basada en el Modelo de Aceptación Tecnológica. Ciencia Unemi, 12 (31), 83–94. https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol12iss31.2019pp83-94p

[12] Fernández, A. (2020). El papel del Big Data en el reporting y la toma de decisiones. Revista de Contabilidad y Dirección, 31, 21–36.

[13] Muñoyerro-Muñiz, D., Goicoechea-Salazar, J. A., García-león, F. J., Laguna-Téllez, A., Larrocha-Mata, D., Cardero-Rivas, M. (2020). Conexión de registros sanitarios: base poblacional de salud de Andalucía. Gaceta Sanitaria, 34 (2), 105–113. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2019.03.003

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[31] Guardia Silva, J. E., Moncada Acevedo, E. A., Rodríguez Santana, G. D., Betancur Amariles, J. H. (2022). Desarrollo de una plataforma tecnológica basada en tableros de gestión para la digitalización del sistema de gestión empresarial SIGET PROS en un entorno académico. RISTI - Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, 47, 23–37. https://doi.org/10.17013/risti.47.23-37

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Notas de autor

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