Gestion de Bigdata en La Organizacion

Tema: Gestión de Big-Data en la Organización
Planteamiento del Problema: ¿El éxito de la Gestión de big-data impulsaría
la rentabilidad en la organización?
Implícito en la pregunta hardware, software y consultoría.
Objetivos:
 Objetivos General:
Demostrar que las aplicaciones y enfoques de big-data
permiten la medición y creación de conocimiento que ayuda en
la toma de decisiones efectivas y obtener un alto rendimiento
en el proceso del negocio.
 Objetivos Específicos:
1. Describir los nuevos paradigmas computacionales
relacionados con la big-data que pueden mejorar o
alterar los procesos y funciones básicas al mismo tiempo
mejorando el resultado e indicadores de rendimiento.
2. Análisis de la bigdata que al mismo tiempo presentan
oportunidades y desafíos en muchas áreas de negocio
donde la gestión del conocimiento puede ayudar a
resolver estos desafíos y Sistema de gestión de
conocimiento pueden ofrecer tanto las herramientas y
comprensión conceptual en el manejo y uso de la
bigdata. (análisis de la gestión en la organización y toma
de decisiones).
3. Contribuir de forma incremental involucrando personal
clave en procesos que apoya su efectividad e
inteligencias analíticas donde usamos esfuerzos
humanos, de información y tecnológicos que generen
resultados de mercado, iniciando la transición de
implementar con éxito una estrategia basada en bigdata.
4. Construir un prototipo de software que permita verificar
la medición y gestión de conocimiento de una manera
efectiva y la exitosa toma de decisiones para un alto
rendimiento en los procesos del negocio.

Hipótesis:

La Gestión de Big data en la organización, implica la
recopilación y almacén de datos además de su procesamiento y entrega
donde unos de los problemas es el procesamiento extenso si es que los
datos son reutilizados para un uso distinto a su origen y el éxito de la
gestión de la big data que genere rentabilidad en la empresa, donde la big
data es una tecnología muy importante para el desarrollo de un nuevo
conocimiento y como soporte de decisiones para la gerencia.

Metodología:

Debido a que se requiere determinar el grado de influencia
de “Uso de Gestión de Bigdata (variable independiente)” sobre
“Organización e inteligencia de negocios (en general, Diseño y Construcción
de Proyectos de Gestión de Conocimiento (variable dependiente)” se optó
por aplicar el diseño de investigación CuasiExperimental de la siguiente
manera:

Hipótesis
Hipótesis de Trabajo (H ):
El uso de Tecnología en
Gestión Big Data, constituye el
factor determinante del éxito en la
aplicación de los modelos de
conocimiento de información y
soporte de decisiones en la
Organización.
1

Hipótesis Nula (H ):
0

El uso de Tecnología en Gestión
Big Data, no constituye el factor
determinante del éxito en la
aplicación de los modelos de
conocimiento de información y
soporte de decisiones en la
Organización.

Identificación de variables:
Variable
Independiente (VI):

Uso de Tecnología de Gestión de
Big Data

Variable Dependiente (VD): Aplicación exitosa de los
modelos de conocimiento de
información y soporte de
decisiones en la Organización.

Grupos de Investigación:
Grupo Experimental (E):

Gerentes, Directores y Altos
Cargos
en
la
Organización
haciendo uso de los modelos
Tradicionales de conocimiento de
información
y
soporte
de
decisiones en la Organización.

Grupo de Control (C):

Ingenieros, haciendo uso de la
Tecnología de Gestión Big Data
para conocimiento de información
y soporte de decisiones en la
Organización.

Diseño:
Para el estudio de las tendencias se realizaran
observaciones, dos para el grupo experimental y dos para
el grupo de control, con la finalidad de garantizar la
explicación del hecho o fenómeno que se estudia.
Si existe algún cambio significativo después de aplicar “la
tecnología de Gestión de Big Data” (X) en el grupo
experimental (E) y no ocurre en el grupo control(C), la
relación causal estaría probada.
Aplicación de Pre-Test:
Antes de la manipulación de la variable independiente o
experimental se tomara una pre-prueba sobre el uso de
Tecnología de Gestión de Big Data a los dos grupos para
medir el estado inicial y compararlo con el resultado final.

Manipulación de Variable Experimental:

Se inicia el tratamiento de la variable independiente (VI)
“Uso de Tecnología de Gestión de Big Data”, en el grupo
experimental E (Altos Cargos en la Organización);
mientras que el grupo de control C (Ingenieros), no se
aplica (ausencia).

Observación y Medición de resultados en los dos
grupos:
Al término de un periodo (Proyecto), se toma una posprueba a ambos grupos, igual o similar a la pre-prueba, y
luego se mide las puntuaciones.
Grupos

Pre-prueba

V. Experimental

Pos-prueba

(R) E

O

1

X

O

2

(R) C

O

1

---

O

2

Diagrama de Observación y Medición de Resultados.

Donde:
(R) E = Grupo experimental seleccionado con asignación
aleatoria.
(R) C = Grupo de control seleccionado con asignación aleatoria.

= Variable Experimental (uso Tecnologías de Gestión de
Big data).

X

O y O = Observaciones-Mediciones de pre-prueba pos-prueba.
1

2