Big data y analítica para potenciar la toma de decisiones estratégicas en Pymes del distrito de David, durante marzo-abril 2024
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Resumen en español
El objetivo de este estudio es proponer un modelo de adopción de Big Data y analítica para mejorar la toma de decisiones estratégicas en las PYMES del Distrito de David, provincia de Chiriquí. La metodología empleada incluyó un análisis cuantitativo y cualitativo basado en encuestas y entrevistas realizadas a 48 propietarios y gerentes de PYMES en la región. Además, se llevó a cabo una revisión exhaustiva de la literatura para identificar las mejores prácticas y tecnologías adecuadas para la implementación de Big Data y analítica en pequeñas y medianas empresas. La población del estudio consistió en 48 PYMES del Distrito de David, seleccionadas por su relevancia y representatividad en la economía local. Estas empresas abarcaban diversos sectores, incluyendo comercio, servicios y manufactura, proporcionando una perspectiva amplia y diversa sobre las necesidades y desafíos enfrentados en la adopción de tecnologías avanzadas de datos. El principal hallazgo de la investigación fue que, a pesar de reconocer los beneficios potenciales de Big Data y analítica, muchas empresas aún no han adoptado estas tecnologías debido a barreras como la falta de conocimiento, recursos limitados y la percepción de complejidad en su implementación. Sin embargo, los datos mostraron que aquellas empresas que ya habían comenzado a utilizar análisis de datos experimentaron mejoras significativas en la precisión y rapidez de sus decisiones estratégicas, así como; en la eficiencia operativa y satisfacción del cliente. La principal conclusión del estudio es la adopción de un modelo de Big Data y analítica adaptado a las características y necesidades específicas de las PYMES del Distrito de David puede transformar significativamente su capacidad en la toma de decisiones. El modelo propuesto incluye componentes tecnológicos accesibles, capacitación del personal y estrategias de gestión del cambio para facilitar la integración de estas tecnologías en las operaciones diarias de las empresas. Este enfoque integral no solo reduce las barreras de entrada, sino que; también, maximiza los beneficios potenciales, contribuyendo al desarrollo económico de la región y mejorando la competitividad y sostenibilidad. En conclusión, la implementación del modelo propuesto de Big Data y analítica tiene el potencial de mejorar considerablemente la toma de decisiones estratégicas, optimizando sus procesos operativos, reduciendo costos y aumentando la satisfacción del cliente, lo que en última instancia impulsará el crecimiento económico y la innovación en la región
Resumen en ingles
The objective of this study is to propose a model for the adoption of Big Data and analytics to improve strategic decision making in SMEs in the District of David, province of Chiriquí. The methodology used included a quantitative and qualitative analysis based on surveys and interviews carried out with 48 owners and managers of SMEs in the region. Additionally, a comprehensive literature review was conducted to identify best practices and technologies suitable for the implementation of Big Data and analytics in small and medium-sized businesses. The study population consisted of 48 SMEs from the David District, selected for their relevance and representativeness in the local economy. These companies spanned diverse sectors, including trade, services and manufacturing, providing a broad and diverse perspective on the needs and challenges faced in the adoption of advanced data technologies. The main finding of the research was that, despite recognizing the potential benefits of Big Data and analytics, many companies have not yet adopted these technologies due to barriers such as lack of knowledge, limited resources and the perception of complexity in their implementation. However, the data showed that those companies that had already started using data analytics experienced significant improvements in the accuracy and speed of their strategic decisions, as well as in operational efficiency and customer satisfaction. The main conclusion of the study is that the adoption of a Big Data and analytics model adapted to the specific characteristics and needs of SMEs in the David District can significantly transform their decision-making capacity. The proposed model includes accessible technological components, staff training and change management strategies to facilitate the integration of these technologies into the daily operations of companies. This comprehensive approach not only reduces barriers to entry, but also maximizes potential benefits, contributing to the economic development of the region and improving competitiveness and sustainability. In conclusion, the implementation of the proposed Big Data and analytics model has the potential to significantly improve strategic decisión making, optimizing your operational processes, reducing costs and increasing customer satisfaction, which will ultimately drive economic growth and innovation in the region.