LA INTELIGENCIA DE NEGOCIOS COMO APOYO A LA TOMA DE DECISIONES EN EL ÁREA DE COMERCIALIZACIÓN DE LA EMPRESA AZUAYNET
Notice bibliographique
Résumé
La globalización de los mercados y la incorporación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación, requiere de las organizaciones una serie de estrategias que refuercen sus operaciones en respuesta al entorno complejo y competitivo en el que ejercen. En este contexto los sistemas de inteligencia de negocios (BI) desempeñan un papel fundamental, puesto que comprenden aplicaciones y herramientas que facilitan la carga, análisis, extracción y reporte de información valiosa para orientar la correcta toma de decisiones, que en el caso de la empresa Azuaynet es limitada, imprecisa y de bajo alcance en su proceso de comercialización, por lo que el objetivo de este artículo es diseñar una arquitectura tecnológica de inteligencia de negocios que faculte la adecuada toma de decisiones. Los resultados reflejan información relevante para que los directivos puedan gestionar con eficacia y eficiencia la operación comercial. La investigación proporciona una herramienta que garantiza la obtención de un punto de vista global de la actividad comercial para la mejora de su competitividad.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».