FACULTAD DE
INGENIERÍA
Carrera de Ingeniería Industrial.
“ESTRATEGIAS BUSINESS INTELLIGENCE PARA
IDENTIFICAR NUEVAS OPORTUNIDADES DE
NEGOCIO EN EL SECTOR AUTOMOTRIZ DEL
PERÚ”: Una revisión sistemática entre 2015 - 2020
Trabajo de investigación para optar el grado de:
Bachiller en Ingeniería Industrial
Autores:
NNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
NNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
Asesor:
NNNNNNNNNNNNNNNNNNNN
Lima - Perú
2021
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
DEDICATORIA
A nuestros padres por habernos forjado
como las personas que somos; muchos de
mis logros se los debemos a ellos, entre
los que incluyo este. Nos formaron con
reglas y con algunas libertades, pero al
final de cuentas nos motivaron
constantemente para alcanzar nuestras
metas.
Gracias mamá y papá.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 2
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
AGRADECIMIENTO
Doy gracias a Dios por mi guía
y por estar conmigo a lo largo de mi
vida y darme la paciencia y la sabiduría
para lograr mis metas con éxito.
Gracias a mi maestro, que me guio en
la preparación de
este proyecto de
una manera muy especial.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 3
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Tabla de contenido
DEDICATORIA ...............................................................................................................................................................2
AGRADECIMIENTO ......................................................................................................................................................3
ÍNDICE DE TABLAS ......................................................................................................................................................5
RESUMEN ........................................................................................................................................................................7
ABSTRACT ......................................................................................................................................................................8
CAPÍTULO 1 ....................................................................................................................................................................9
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................................................9
CAPÍTULO 2 ..................................................................................................................................................................12
METODOLOGÍA...........................................................................................................................................................12
CAPÍTULO 3 ..................................................................................................................................................................22
RESULTADOS ...............................................................................................................................................................22
3.1. PROCESO DE SELECCIÓN DE ESTUDIOS .....................................................................................................22
3.2.CARACTERISTICAS DE LOS ESTUDIOS .........................................................................................................22
3.3 ANALISIS GLOBAL DE LOS RESULTADOS ....................................................................................................33
CAPÍTULO 4 ..................................................................................................................................................................39
CONCLUSIONES ..........................................................................................................................................................39
CAPITULO 5 ..................................................................................................................................................................41
REFERENCIAS .............................................................................................................................................................41
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 4
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Estadísticas de búsqueda………………………………………………...............12
Tabla 2. Investigaciones y fuentes…………………………………………………..…...13
Tabla 3. Años y resultados……………………………………………….........................24
Tabla 4. Porcentaje acumulado de publicaciones por país…………………………….….25
Tabla 5. Años y resultados………………………………………………………...............27
Tabla 6. Tipo de artículo por país…………………………………………………..……..27
Tabla 7. Diagrama de Pareto de contribuciones por universidades y/o instituciones….....28
Tabla 8. Temas principales, abordados por los autores ………….…………………..…....29
Tabla 9. Diagrama de Pareto de los programas más utilizados ……………………….......12
Tabla 10. Beneficios según sus áreas. ………………………………………………..…....13
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 5
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Fases del proceso y numero de artículos definidos…………………...............22
Figura 2. Cantidad de investigaciones sobre “Business Intelligence” ………………….23
Figura 3. Resultados de las investigaciones sobre “Business Intelligence……..............24
Figura 4. Porcentaje acumulado de publicaciones por país……………………………26
Figura 5. Cantidades de temas principales temas abordados por los autores…...............33
Figura 6. Principales Softwre BI mencionados por los autores……………………..….34
Figura 7. Temas principales, abordados por los autores……………..….……………..36
Figura 8. Beneficios mencionados por los autores …………………………………….37
Figura 9. Beneficios según sus áreas…………………………………………………...38
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 6
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
RESUMEN
El sector automotriz del Perú es uno de los pocos con rendimientos positivos en
medio de la crisis económica generada por la pandemia del coronavirus, su peso específico
en el PBI es del 12% y su desempeño tiene un efecto multiplicador sobre otras industrias. Es
por ello que el presente trabajo de investigación tiene como objetivo identificar las
estrategias y plataformas Business Intelligence más usadas.
En la introducción se hace una reseña del sector y se explica como el Business
Intelligence potencia la competitividad de las organizaciones, además se repasan las
principales definiciones según los autores citados y el objetivo principal para la presente
investigación.
En la segunda parte se explica la metodología que se utilizó: revisión de la literatura
científica de los últimos 10 años obtenidos del buscador Google académico. Los artículos y
tesis escogidos fueron aquellos que se referían al sector automotriz y al uso de nuevas
tecnologías de la información.
Se concluye que el Business Intelligence es de un amplio uso en las empresas del
sector automotriz y las estrategias empleadas son muy diversas (Datamart, Cubos Olap, Big
Data etc), mientras que las plataformas más populares son Power BI, Tablaut y Sensei.
también se concluye que en cualquier área de las organizaciones se pueden implementar
herramientas Business Intelligence.
PALABRAS CLAVES: Business intelligence, inteligencia de negocios, big data,
automotriz, competitividad, toma de decisiones.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 7
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
ABSTRACT
The automotive sector in Peru is one of the few with positive returns in the midst of
the economic crisis generated by the coronavirus pandemic, its specific weight in GDP is
12% and its performance has a multiplier effect on other industries. That is why this research
work aims to identify the most used Business Intelligence strategies and platforms.
In the introduction a review of the sector is made and it is explained how Business
Intelligence enhances the competitiveness of organizations, in addition, the main definitions
according to the cited authors and the main objective for this research are reviewed.
The second part explains the methodology that was used: a review of the scientific
literature of the last 10 years obtained from the academic Google search engine. The articles
and theses chosen were those that referred to the automotive sector and the use of new
information technologies.
It is concluded that Business Intelligence is widely used in companies in the
automotive sector and the strategies used are very diverse (Datamart, Olap Cubes, Big Data,
etc.), while the most popular platforms are Power BI, Tablaut and Sensei. It is also concluded
that Business Intelligence tools can be implemented in any area of organizations.
KEYWORDS: Business intelligence, business intelligence, big data, automotive,
competitividad, decision making.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 8
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
CAPÍTULO 1
INTRODUCCIÓN
1.1 REALIDAD PROBLEMÁTICA
Cada vez más compañías están usando y aprovechando los datos para innovar sus
procesos, optimizar sus operaciones y mejorar la toma de decisiones en su alta dirección.
Gracias al uso de la analítica, se han incrementado los casos de empresas que han obtenido una
ventaja competitiva en su mercado. Una de las industrias que más se ha beneficiado con las
soluciones analíticas que ofrece el Business Intelligence es la industria automotriz.
Fabricantes y comercializadores de vehículos y repuestos, vienen aprovechando la información
de una gran variedad de fuentes estructuradas y sin estructurar para crear una base de
conocimiento que les permita mejorar en la planificación y diversificación del portafolio,
conocer a sus clientes para mejorar el mercadeo e identificar nuevas oportunidades de negocio,
entre otros usos.
El desafío en el análisis de la información de este sector es que viene en grandes cantidades, lo
que dificulta el inicio de los proyectos y su mantenimiento. Diversos ámbitos de las
corporaciones generan información, se pueden tomar datos de la planta de producción, las
ventas, los clientes, los procesos de proveedores, el mercado, las importaciones, entre otros.
“El manejo de la administración, la gestión y control de la información como un arma
estratégica, forma parte del Business Intelligence, con apoyo de herramientas informáticas y
analíticas que ayudan a las organizaciones a maximizar su rendimiento generando eficacia
operativa. Así mismo, la gestión del conocimiento ayuda a obtener mayor comprensión y
entendimiento del entorno y de los procesos desde la propia experiencia de las personas y
organizaciones.” Dávila (2005).
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 9
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
“Pero no se debe confundir el concepto de inteligencia de negocio con el almacenamiento de
grandes datos de información; Business Intelligence es el puente para que las empresas puedan
hacer útil dicha información mediante herramientas puestas al servicio de los usuarios.”
Howson (2010).
1.2 JUSTIFICACION
El presente trabajo de investigación se justifica debido al importante peso específico
del sector automotriz en la economía del país, es uno de los pocos sectores con rendimientos
positivos en medio de la crisis económica generada por la pandemia del coronavirus. Esto nos
hace considerar importante revisar como las empresas de este rubro hacen uso del Business
Intelligence para mejorar su competitividad a través del procesamiento de datos y creación de
cuadros de control que impactan positivamente en la toma de decisiones de la alta dirección y
los mandos medios de las organizaciones.
“El sector automotor y las actividades conexas representan más del 12% del PBI
peruano y tiene un efecto multiplicador sobre toda la economía del país. Asimismo, los rubros
de suministros de autopartes y servicios técnicos, permiten la operatividad de los cerca de 6
millones de vehículos que conforman nuestro parque automotor, entre autos, camiones, motos,
buses y otros.” Armando Negri (2020).
La literatura académica sobre Business Intelligence en el sector automotriz del Perú
revisada se enfocan principalmente en: Establecer una visión general del sector automotriz,
Identificar las principales estrategias y plataformas Business Intelligence usadas, así como los
beneficios generados a raíz de la implementación en sus respectivas organizaciones.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 10
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Dentro de los estudios relacionados con esta investigación se tiene la realizada por
Paredes (2019), en la tesis titulada “Impacto de una herramienta de Business Intelligence en el
proceso de producción de una empresa automotriz”, presentada para obtener el Título
Profesional de Ingeniera Empresarial en la Universidad Privada del Norte (Lima, Perú),
propone como objetivo general determinar el impacto de una herramienta Business Intelligence
en el proceso de producción. Su hallazgo más importante es que la implementación de
herramientas de Business Intelligence aumento la productividad en un 20%, esto gracias a las
decisiones tomadas a partir de los reportes implementados.
1.3 PREGUNTA DE INVESTIGACIÓN
El presente trabajo plantea la siguiente pregunta de investigación ¿Cuáles son las
estrategias Business Intelligence usadas para identificar nuevas oportunidades de negocio en
el sector automotriz del Perú entre los años 2015 – 2020? Y ¿Cuáles son los principales
beneficios?
1.4 OBJETIVOS
El objetivo principal es identificar las estrategias Business Intelligence usadas en la
búsqueda de nuevas oportunidades de negocio, conocer y cuantificar las principales ventajas o
beneficios en la industria automotriz, según la revisión sistemática de la literatura de diversos
autores entre los años 2015 – 2020.
Para ello, este trabajo se organiza de la siguiente manera. En la segunda sección se
describe la metodología utilizada, desarrollada tras plantear la pregunta de investigación.
Posteriormente se realiza la selección de trabajos y un análisis de los datos. Por último, se
determinan las principales conclusiones, limitaciones y futuras líneas de investigación.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 11
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
CAPÍTULO 2
METODOLOGÍA
En esta parte de la investigación, se busca dar repuestas a las interrogantes: ¿Cuáles son
las estrategias de Business Intelligence para identificar nuevas oportunidades de negocio
usadas en el sector automotriz del Perú entre los años 2015 – 2020? ¿En dónde se publican
dichas investigaciones? ¿Cómo ha sido la evolución de estas investigaciones? ¿Qué países,
universidades muestran una mayor preocupación por este tipo de investigación? ¿Cuáles son
las principales razones que llevan a los autores a investigar el Business Intelligence y su
impacto es la gestión y estrategias de las organizaciones?
La presente investigación ha sido realizada a través de una revisión sistemática de la
literatura científica, utilizando la recolección de información de diferentes autores que han
realizado investigaciones sobre el Business Intelligence y su implementación en el sector
automotriz.
2.1 CRITERIOS DE SELECCIÓN
Nuestro proceso de recopilación y búsqueda se realizó en base a nuestras palabras
claves: Business intelligence, inteligencia de negocios, big data, automotriz, competitividad y
toma de decisiones. El rango de años que delimita nuestra investigación es de 5 años, del 2015
al 2020, se prioriza la revisión de artículos científicos, tesis y publicaciones de organismos
especializados del sector. Todos estos publicados en idioma español cuyo ámbito geográfico
de estudio sea el Perú o algún país de la región.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 12
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
2.2 DESCARTE E INCLUSION
Los criterios de inclusión de esta revisión sistemática son:
-
Las tesis seleccionadas tratan del Business Intelligence y/o los procesos de
implementación en empresas del sector automotriz del Perú.
-
Los artículos científicos desarrollan conceptos teóricos precisos y amplios sobre
el Business Intelligence, o suministran datos cualitativos y cuantitativos de la
industria automotriz, estos incluyen las palabras claves o entenderse su inclusión
tácitamente.
-
Los textos tienen una antigüedad no mayor a 5 años (2015 a 2020).
-
Los artículos científicos cuyo origen no es el Perú, se incluyeron en función a que
la realidad de su país de origen sea similar al nuestro (México, Colombia,
Ecuador y Chile).
Los criterios de descarte empleados son:
-
Aquellas tesis que tratan de la implementación de herramientas de Business
Intelligence en industrias distintas al sector automotriz.
-
Tesis y artículos que no estén publicados en el idioma español y cuya antigüedad
sea mayor a 5 años.
-
Tesis y artículos que hagan referencia a las palabras claves, pero traten de
realidades muy diferentes (Usa, Europa o China).
-
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 13
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
2.3 RECURSOS DE INFORMACION
Las bases de datos consultadas son:
Tabla 1
Estadísticas de búsqueda
Años
Resultados
2015
2016
2017
2018
2019
2020
6
2
3
7
5
5
Fuente: elaboración propia. 2021
Base de datos
Descripción
Scielo
Es un proyecto de biblioteca electronica, iniciativa de la fundacion para el Apoyo a la
Investigacion del Estado de Sao Paulo. Su año de lanzamiento fue 1997.
Redalyc
Es una Red de revistas cientificas de america latina y el caribe, Caribe, España y
Portugal. Es un proyecto academico para la difusion. Su año de lanzamiento fue el
2002.
Ebsco
Su sistema de búsqueda de información científica está basado en una aplicación
informática accesible vía Web, que suministra el texto completo y/o resúmenes de
artículos de revistas científicas, libros de referencia y otros tipos de publicaciones de
un variado conjunto de disciplinas, actualizados periódicamente.
Dialnet
Es uno de los mayores portales bibliográficos del mundo, cuyo principal cometido es
dar mayor visibilidad a la literatura científica hispana
Es el buscador de Google enfocado y especializado en la búsqueda de contenido y
Google Academico bibliografía científico-académica, es el que mayores resultados nos ha dado. Suaño de
lanzamiento fue 2004
En las consultas realizadas encontramos 82 trabajos de investigación de los cuales se
seleccionaron 28 (8 tesis y 20 artículos científicos).
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 14
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
2.4 SELECCIÓN DE DATOS
Tabla 2
Investigaciones y fuentes
N°
1
2
3
Autores
Título
Moreno, A.;
Barraza, N.;
Daicich, O.
BIG DATA,
ENFOQUES
MULTIDISCIPLINARI
OS PARA LA
GESTIÓN DEL
CONOCIMIENTO
Valdez, L.;
Villareal, L.;
Carrera, M.
LA INNOVACIÓN Y
LA TECNOLOGÍA
COMO MEDICIÓN
DE LA
COMPETITIVIDAD
DE PROVEEDORES
DE AUTOPARTES
EN ECONOMÍAS
EMERGENTES
GESTIÓN DE
REPUESTOS PARA
LA VENTA DE
SERVICIOS EN LAS
Neira, J.;
BODEGAS DE UNA
Santelices, M.
EMPRESA
AUTOMOTRIZ
UTILIZANDO
MINERÍA DE DATOS
Resumen
Los resultados de este estudio
muestran el impacto de las
políticas públicas en la gestión
de datos mediante software
proporcionado por empresas
privadas. En el contexto de la
investigación, la importancia
de las figuras “expertas” se
demuestra al conocer la
representación simbólica del
big
data.
Esto
puede
proporcionar validación de las
incertidumbres que pueden
generar los algoritmos que
procesan datos y análisis
utilizando una variedad de
métodos.
La industria automotriz es la
fuerza impulsora del país y es
muy importante mantenerse
competitivo. Esto se refiere a
economías en desarrollo
como México. Para los
fabricantes de componentes
automotrices de Nivel 1, la
revisión de la literatura define
los elementos de diseño que
sustentan el diseño, la
tecnología de datos y la
tecnología de implementación
en relación con CMIA.
La
alta
competitividad
presente en las empresas del
rubro automotriz genera una
alta inversión en términos
publicitarios y de marketing, lo
que se traduce en un costo de
adquisición
de
clientes
relevante. Se concluyó que, al
realizar una distribución de los
repuestos efectiva de la marca
entre las distintas bodegas, la
tasa de retención de clientes
aumentaría esperando un
acrecentamiento
en
los
niveles de satisfacción y
mejora en los indicadores de
gestión de repuestos.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Fuente
Año
País
Redalyc
2018
Argentina
Redalyc
2019
México
Redalyc
2017
Chile
Pág. 15
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
4
Lozano, L.;
Keith,R. ;
Fonseca, I.
5
Aguirre, J.;
García, F.;
Ramírez, C.;
Floreano, S.;
Tersa, G.;
Sanchez, I.
6
Mora, G.
7
Muñoz, H.;
Osorio, R.;
Zuñiga, L.
8
Sica, E.;
Scarlan, A.;
DESARROLLO E
IMPLEMENTACIÓN
DE UN SISTEMA DE
COSTOS DE
CALIDAD EN UNA
EMPRESA DEL
SECTOR
AUTOMOTRIZ QUE
PERMITE
CUANTIFICAR Y
DETECTAR LAS
OPORTUNIDADES
DE MEJORA
El detalle que se presenta en
el desarrollo del sistema de
calidad en un área piloto de
una empresa del ramo
Google
automotriz permitirá visualizar Academic
con objetividad las bondades
y dificultades de este tipo de
sistemas
La aparición de la tecnología
será el foco principal de la
producción de consumo y la
APLICACIÓN DE LA integración de la tecnología.
INTELIGENCIA
La industria automotriz, la
ARTIFICIAL EN LA
Scielo
historia de estas industrias y
INDUSTRIA
cómo se crearon estas
AUTOMOTRIZ
industrias
mediante
la
aplicación de este tipo de
tecnología.
Los hallazgos mostraron que
ambas
organizaciones
manifiestan
un
desempeño
BUSINESS
INTELLIGENCE (BI) basado en el manejo de
información
interna, con
EN DOS
ORGANIZACIONES indicadores respaldados en
Scielo
DE LA INDUSTRIA las tecnologías de información
DE AUTOPARTES que tienen disponibles, con
EN MÉXICO
apertura para generarla y
compartirla, bajo un enfoque
hacia datos históricos.
Este artículo tiene por objetivo
describir y clasificar de una
INTELIGENCIA DE forma más concreta los
sistemas de información, los
LOS NEGOCIOS
CLAVE DEL ÉXITO cuales
se
encuentran
Dialnet
EN LA ERA DE LA enmarcados en lo que se
INFORMACIÓN
denomina propiamente como
«la
inteligencia
de
los
negocios».
Para realizar el diagnóstico se
analizó la evolución de los
últimos años de cada uno de
los temas que influirán sobre
el futuro de la industria. De
EL FUTURO DEL
igual forma, se examinó la
Google
SECTOR
AUTOMOTRIZ EN
situación actual para detectar Academic
EL MUNDO (2025)
las principales tendencias
para los próximos años según
los principales analistas y
referentes de cada tema en
particular.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
2015
Perú
2020
Ecuador
2019
México
2016
Colombia
2015
Argentina
Pág. 16
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
9
10
11
12
Asociación
Automotriz
del Perú
INFORME DEL
RESULTADOS DEL
SECTOR
AUTOMOTOR A
DICIEMBRE DEL
2020
La actividad de ventas de
vehículos comerciales en
2020 se verá afectada por
COVID19. Las ventas de
Google
vehículos livianos se están
Academic
recuperando
lentamente, incluso más de lo
esperado, luego de que varios
sectores de la economía
reabrieron lentamente.
2020
Perú
INFORME DEL
SECTOR
AUTOMOTRIZ
A MARZO 2021
El
fuerte
impulso
de
crecimiento observado en
marzo de este año continuará
durante los próximos meses
debido a la desaceleración
registrada en 2020 y al
importante impulso observado
en el negocio de automóviles
Google
nuevos. Recordemos que el
Academic
gobierno declaró el estado de
emergencia a nivel nacional el
pasado mes de marzo. Esto
significa que, desde el 15 de
marzo, la mayoría de las
economías,
incluidos
los
atascos de tráfico, se han
vuelto disfuncionales.
2020
Perú
Bustamante,
M.;
Bustamante,
C.
INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS Y SU
INCIDENCIA EN
LAS
ORGANIZACIONES
En cuanto a las estadísticas
de prioridad del consumidor,
una de las razones por las que
los emprendedores pierden su
posición en el mercado es la
falta de anuncios y productos
que
brinden
demanda,
mercadería,
crecimiento,
ubicación y precios para
Google
expandir el mercado. Dados
Academic
los cambios constantes en el
entorno moderno y las
crecientes demandas de los
usuarios, necesitamos una
variedad de herramientas
para capturar y analizar los
cambios
dinámicos
que
reflejan
las
tendencias
actuales.
2017
Ecuador
Poveda, C.
DISEÑO Y
CONSTRUCCIÓN
DE UN CUBO
MULTIDIMENSIONA
L OLAP USANDO
SOFTWARE LIBRE:
ESTUDIO DE CASO
SECTOR
COMERCIAL
REPUESTOS
AUTOMOTRIZ
Con la implementación de un
Cubo Multidimensional OLAP
usando software libre, se
espera demostrar las ventajas
Google
que tiene el uso de este tipo
Academic
de software, entre las cuales
se
encuentra
el
bajo
costo, con el fin de incentivar
a otras empresas a usarlo.
2018
Colombia
Asociación
Automotriz
del Perú
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 17
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
13
14
15
16
Revista
nitro.pe
Goldeman, L.
Egocheaga,
J.; Chavez,
A.; Gamboa,
J.
Silva, L.
NUEVAS
TECNOLOGÍAS
AUTOMOTRICES
Esta será la primera edición
virtual gratuita del Congreso
Internacional
de
Nuevas
Tecnologías Automotrices, a
través del cual se destacará la
Google
importancia del transporte
Academic
para
potenciar
la
competitividad del país y se
capacitará
a
mecánicos,
dueños
de
talleres
y
estudiantes.
2020
Perú
EL BIG DATA Y LA
ANALÍTICA DE
NEGOCIOS EN EL
CAPITALISMO
INFORMACIONAL
Big
data
y
análisis
empresarial.
Todas
las
sorpresas se derivaron de la
introducción y recepción de
big data y tecnologías de la
comunicación en un entorno
empresarial.
Además,
el
desarrollo de estos nuevos
mercados
reflejará
la
Google
aparición
de
nuevos Academic
profesionales y grupos de
interés en la economía, por lo
que
consideraremos
la
importancia
del
análisis
empresarial y del llamado
"mercado de plataformas" del
big data en la implementación
de esta técnica.
2015
Argentina
INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS PARA
LA TOMA DE
DECISIONES EN
VENTAS: UNA
REVISIÓN
SISTEMÁTICA
Como
resultado,
están
surgiendo varios estudios de
investigación en aplicaciones
de inteligencia empresarial
para
el
desarrollo
de
Google
decisiones. Decisiones de Academic
gestión
para
alcanzar
objetivos clave que ayuden a
crear valor para una empresa
y sus competidores.
2021
Perú
El Business Intelligence es el
conjunto
de
metodologías, prácticas
y
capacidades enfocadas al
manejo de información que
BUSINESS
permite
tomar
mejores
Google
INTELLIGENCE: UN
decisiones
a
las
BALANCE PARA SU
Academic
las
IMPLEMENTACIÓN empresas. Entre
dificultades se plantea la
adaptación de información
compleja, el deficiente ingreso
de datos, los problemas de
privacidad.
2015
Perú
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 18
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
17
18
19
20
21
Lozada, D.
INTELIGENCIA EN
LOS NEGOCIOS
El
concepto
Business
Intelligence, BI, es el uso de
datos en una empresa para
facilitar la toma de decisiones.
Este
ha
evolucionado Google
rápidamente desde los 50’s a Academic
continuación se destacarán
los puntos más importantes en
la historia del “Business
Intelligence”:
López, I.;
Malcon, C.
INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS E
INTELIGENCIA
COMPETITIVA
COMO ELEMENTOS
DETONADORES
PARA LA TOMA DE
DECISIÓN
INFORMADA: UN
ANÁLISIS
BIBLIOMÉTRICO
El
análisis
de
las
publicaciones
científicas
constituye
un
eslabón
fundamental
dentro
del
proceso de investigación
Google
y, por tanto, se ha convertido
Academic
en una herramienta que
permite calificar la calidad del
proceso
generador
de
conocimiento y el impacto de
este proceso en el entorno.
2018
México
Ahumada, E.;
Perusquia, J.
INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS:
ESTRATEGIA PARA
EL DESARROLLO
DE
COMPETITIVIDAD
EN EMPRESAS DE
BASE
TECNOLÓGICA
Dado
que
necesita
implementar una propuesta de
valor y activos intangibles en
su organización, necesita Google
desarrollar una estrategia Academic
entre la creación de valor
informado y cómo su empresa
lo logra.
2015
México
Mora, G.
SIGLO XXI
ECONOMÍA DE LA
INFORMACIÓN:
GESTIÓN DEL
CONOCIMIENTO Y
BUSINESS
INTELLIGENCE, EL
CAMINO A SEGUIR
1 HACIA LA
COMPETITIVIDAD
En este artículo se muestra
una breve perspectiva sobre
la línea del tiempo entre la
gestión del conocimiento y lo
que hoy en día se conoce
como Business Intelligence,
donde las tecnologías de la
Google
información tienen un papel
Academic
protagónico
dentro
del
establecimiento de una nueva
ventaja competitiva en las
organizaciones,
estrategia
que les permitirá reflejar su
competitividad
ante
un
entorno cambiante.
2018
México
Zamudio, L.
DESARROLLO DE
UN DATAMART
PARA MEJORAR LA
TOMA DE
DECISIONES EN
ÁREA DE
MARKETING EN
UNA EMPRESA DE
TRANSPORTE”
Cada
país
tiene
un
administrador de tierras que
decide a nivel nacional y cada
ciudad tiene un administrador Google
de la ciudad que es Academic
responsable de garantizar la
capacidad de Cabify en esa
ciudad.
2017
Perú
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
2018
México
Pág. 19
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
22
23
Ascencio, H;
Flores, E.
Para
enriquecer
esta
investigación se desarrolló un
análisis situacional de la
empresa
definiendo
su
posición y participación en el
mercado
contra
sus
APLICACIÓN DE LA principales siete competidores
INTELIGENCIA
del distrito Lima – Norte.La
COMERCIAL PARA presente investigación tiene
Google
LA IMPORTACION
como
objetivo
general
DE MOTOPARTES
Academic
analizar,
si
la
aplicación
de
la
EN LA EMPRESA
inteligencia comercial influye
RKL SERVICIOS
GENERALES E.I.RL. en la importación de moto
partes en la empresa RKL, así
como la misma determinación
si esta herramienta genera
valor en la búsqueda de
nuevos proveedores con la fin
de obtener menores costos.
2018
Perú
Llontop, E.
Examinando los resultados
del control de marca de última
generación de Chiclayo, el
lado es positivo y, al nivel del
42.5%, si su empresa tiene un
INDICADORES DE
modelo de negocio y está
GESTIÓN
COMERCIAL Y SU afectando a su competencia,
INFLUENCIA EN LA dennos Esto muestra en
COMPETITIVIDAD detalle. El 38,8% de los Google
DE LA INDUSTRIA encuestados manifestó que Academic
COMERCIALIZADO afectaría las ventas de la
RA DE REPUESTOS industria
automotriz
en
AUTOMOTRÍZ
Chiclayo, lo que llevó a la
CHICLAYO, 2017
conclusión
de
que
se
desarrollarán
estrategias
positivas para mejorar el
estado actual de la industria
automotriz.
2018
Perú
Google
Academic
2019
Perú
Google
Academic
2016
Perú
24
Paredes, M.
25
Sandoval, J.
Finalmente, realizamos una
encuesta de productividad de
posprocesamiento
e
informamos
sobre
la
implementación del modelo de
negocio, lo que resultó en una
mejora del 20% en la
productividad.
El estudio realizado permitió
evidenciar que una solución
de Inteligencia de Negocios,
con
las
características
PROPUESTA DE
IMPLEMENTACIÓN expuestas, es una solución
DE UN MODELO DE adecuada para atenuar la
INTELIGENCIA DE problemática referida a la
NEGOCIOS EN UNA rotura de stock, exceso de
EMPRESA DEL
inventario que no tiene
SECTOR
rotación y la disminución de la
REPUESTOS
participación en el mercado
AUTOMOTRIZ
que nos permitiría ser más
proactivos al momento de
tomar decisiones y conseguir
mejor control del negocio y
IMPACTO DE UNA
HERRAMIENTA DE
BUSINESS
INTELLIGENCE EN
EL PROCESO DE
PRODUCCIÓN DE
UNA EMPRESA
AUTOMOTRIZ
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 20
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
ventajas que nos diferencien
de la competencia
26
Cahuana, C.; ESTRATEGIAS QUE
IMPULSAN EL
García, J.;
CRECIMIENTO
Quindes, E.;
SOSTENIBLE DE
Sánchez, C.; UNA EMPRESA DE
Valderrama, I.
AUTOPARTES
Por el lado de la oferta, el
objetivo
es
seleccionar
Google
proveedores que aumenten la
Academic
propuesta de valor en la
cadena de suministro.
2019
Perú
27
La
tesis
describe
la
implementación
de
estrategias de inteligencia
PROPUESTA DE
empresarial bajo el sistema
IMPLEMENTACIÓN
DE INTELIGENCIA ITS (Personal Data System),
DE NEGOCIOS DEL identifica indicadores clave de
Huaytani, F.;
desempeño
para
los
MODELO ITS
Google
(SISTEMA
Bustamante,
transportistas nacionales y
Academic
INTELIGENTE DE
M.; Bartra, P.
optimiza el tiempo de toma de
TRANSPORTE)
decisiones para la entrega del
PARA EMPRESA DE producto. Una unidad para un
TRANSPORTE DE
proyecto no planificado. Se
CARGA
utilizará en mejor momento en
beneficio de la empresa y el
nivel de calidad del usuario.
2015
Perú
2019
Perú
28
Quispe, K.
SISTEMA DE
INFORMACIÓN
PARA OPTIMIZAR
LA
GESTIÓN
COMERCIAL EN LA
EMPRESA DE
TRANSPORTES
TURISMO
REGIONAL EL
APURIMEÑO
E.I.R.L.
ANDAHUAYLAS,
APURÍMAC, 2019
La
investigación
titulada
Sistema de Información para
optimizar la gestión comercial
en la Empresa de Transportes
Turismo
Regional
El
Apurimeño E. Tuvo como Google
objetivo diseñar un sistema de Academic
información que optimice los
procesos de esta, por medio
del
análisis
de
las
necesidades por parte de los
usuarios.
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 21
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
CAPÍTULO 3
RESULTADOS
3.1. PROCESO DE SELECCIÓN DE ESTUDIOS
Figura 1
Fases del proceso y numero de artículos definidos
18
9
50
La busqueda de los artículos
de investigacion se realizo en
base a las palabras claves,
dentro de los repositorios
especificados.
5
Búsqueda inicial
ELIMINACIÓN DE
DUPLICADOS
17
ELIMINACIÓN EN BASE
A CRITERIOS DE
30
ANTIGÜEDAD E IDIOMA
REVISIÓN DE
CONTENIDOS
7
Después de consolidar todos
los estudios recopilados, se
identifican y eliminan todos
los repetidos.
Aplicamos los criterios de
antigüedad e idioma, en esta
etapa se eliminan 30 articulos.
Se revisa al detalle el
contenido, y se aplican los
demas criterios de descarte e
inclusión.
82 -17 - 30 - 7 = 28
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 22
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Después de haber realizado la búsqueda en: Dialnet, Google Academic, Scielo y
Redalyc, en función a las palabras claves, recopilamos 82 estudios que fueron revisados y
filtrados en 3 etapas. Como resultado final nos quedamos con 28 investigaciones entre el año
2015 y 2020. A continuación, procederemos a realizar el análisis de dichos resultados,
considerando el número de publicaciones por: año, país, autor, universidad, revista científica,
tipo de estudio y tipo de investigación.
3.2. CARACTERISTICAS DE LOS ESTUDIOS
Según la Figura 2, se puede observar que en el año 2015 hubo 6 publicaciones, sin
embargo, en los 2 años siguientes el número de investigaciones disminuyo, luego vuelve
aumentar, llegando a tener su pico más alto en 2018 con 7 publicaciones. Posteriormente los
2 años siguientes la cantidad se estabiliza en 5 publicaciones por año.
Figura 2
Cantidad de investigaciones sobre “Business Intelligence”
CANTIDAD DE INVESTIGACIONES POR AÑO
8
6
7
6
4
5
5
2019
2020
3
2
2
0
2015
2016
2017
2018
AÑOS
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 23
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Con base a estos resultados de la tabla 3, se concluye que la mayor parte de las
investigaciones relacionadas al Business Intelligence y su aplicación en la industria
automotriz se realizaron en 2018 un 25.00% del total de estudios escogidos.
Tabla 3
Años y resultados
Años
Resultados
%
2015
6
21.43%
2016
2
7.14%
2017
3
10.71%
2018
7
25.00%
2019
5
17.86%
2020
5
17.86%
Fuente: elaboración propia 2021
Figura 3
Resultados de las investigaciones sobre “Business Intelligence”
CANTIDAD DE INVESTIGACIONES POR PAÍS
14
12
10
8
14
6
4
2
6
3
2
1
2
0
Argentina
Chile
Colombia
Ecuador
México
Perú
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 24
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
En la Figura 3 se muestra que la mitad de los artículos y tesis encontrados (14) fueron
hechos en el Perú, tener en cuenta que los países de los que se escogió los estudios son
aquellos cuya industria automotriz es similar al Perú.
Perú está entre los países de habla hispana que más investigación hace sobre Business
Intelligence en su industria automotriz, en años recientes en varios países de la región se
implementaron políticas de renovación del parque automotor esto ha impulsado el
crecimiento de la industria pese al último año de pandemia.
En la tabla 4 usamos el método del Pareto para organizar nuestros datos de
investigación sistemática Perú, México y Argentina son los países que hacen el 82.14% del
total de estudios revisados.
Tabla 4
Porcentaje acumulado de publicaciones por país
País
Resultados
%
Acumulado
% Acumulado
Perú
14
50.00%
14
50.00%
México
6
21.43%
20
71.43%
Argentina
3
10.71%
23
82.14%
Colombia
2
7.14%
25
89.29%
Ecuador
2
7.14%
27
96.43%
Chile
1
3.57%
28
100.00%
Total
28
100.00%
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 25
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Figura 4
Porcentaje acumulado de publicaciones por país.
GRÁFICO DE PARETO
28
100.00%
90.00%
80.00%
RESULTADOS
60.00%
14
50.00%
40.00%
PORCENTAJES
70.00%
30.00%
6
20.00%
3
2
2
Colombia
Ecuador
1
0
10.00%
0.00%
Perú
México
Argentina
Chile
PAÍSES
RESULTADOS
PORCENTAJES
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 26
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
La tabla 5 muestra el tipo de articulo por año de publicación, es importante
mencionar la ausencia de tesis en el año 2020, que puede ser explicado por el impacto de la
pandemia (Covid 19) en las actividades de estudio e investigación presenciales.
Tabla 5
Años y resultados
2015
2016
2017
2018
2019
2020
Total,
general
%
Artículo
5
1
2
5
2
5
20
71.43%
Tesis
1
1
1
2
3
8
28.57%
Total, general
6
2
3
7
5
28
100.00%
Tipo de Estudio
5
Fuente: elaboración propia 2021
La tabla 6 se muestra a continuación puede tener 2 interpretaciones, la primera es que
solo en Perú se hacen Tesis sobre el Business Intelligence en la industria automotriz, sin
embargo, la segunda interpretación es que en el Perú recién en los últimos años ha despertado
el interés por esta nueva tecnología de la información.
Tabla 6
Tipo de artículo por país
Tipos de Estudio
Artículo
Argentina
Chile
Colombia
Ecuador
México
Perú
3
1
2
2
6
6
Tesis
Total, general
8
3
1
2
2
6
14
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 27
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Con respecto a las Contribuciones por universidad, la investigación considera la
universidad donde está adscrito el autor de cada artículo, siendo un total de 19 universidades.,
mientras son 5 las instituciones especializadas u organismos gubernamentales cuyas
publicaciones se han considerado.
La tabla 7, muestra un diagrama de Pareto que nos sirve para clasificar a las
universidades y/o instituciones que cuentan con un mayor número de resultados, como son:
Tabla 7
Diagrama de Pareto de contribuciones por universidades y/o instituciones
UNIVERSIDADES / INSTITUCIONES
PAÍS
CANT.
%
% ACUM.
Universidad Privada del Norte
Perú
2
7.14%
7.14%
Asociación automotriz del Perú (AAP)
Perú
2
7.14%
14.29%
Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Perú
2
7.14%
21.43%
Universidad Nacional José María Arguedas
Perú
1
3.57%
25.00%
Argentina
1
3.57%
28.57%
Chile
1
3.57%
32.14%
Universidad Autónoma de Baja California, México
México
1
3.57%
35.71%
Instituto Tecnológico Orizaba
México
1
3.57%
39.29%
Perú
1
3.57%
42.86%
México
1
3.57%
46.43%
Universidad Cesar Vallejo
Perú
1
3.57%
50.00%
La Pontificia Universidad Católica del Perú (PUCP)
Perú
1
3.57%
53.57%
Universidad de Buenos Aires
Argentina
1
3.57%
57.14%
Revista Especializada NITRO
Perú
1
3.57%
60.71%
Universidad del Pacífico
Perú
1
3.57%
64.29%
Universidad Tecnológica del Sur
Perú
1
3.57%
67.86%
Presidencia de la nación / Ministerio de Ciencia
Tecnología e Innovación Productiva
Revista Semilleros
Universidad Autónoma del Perú
Universidad Autónoma de Nuevo León
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 28
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Universidad Estatal del Sur de Manabí, Ecuador
Ecuador
1
3.57%
71.43%
Universidad Nacional de Moreno
Argentina
1
3.57%
75.00%
Universidad Estatal Península de Santa Elena
La Libertad, Ecuador
Ecuador
1
3.57%
78.57%
Clío América / Universidad del Magdalena
Colombia
1
3.57%
82.14%
Perú
1
3.57%
85.71%
Colombia
1
3.57%
89.29%
Escuela de Negocios, Universidad Anáhuac, Puebla,
México
México
1
3.57%
92.86%
Universidad Anáhuac Puebla
México
1
3.57%
96.43%
Universidad Popular Autónoma del Estado de Puebla
México
1
3.57%
100.00%
28
100.00%
Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Universidad Autónoma de Bucaramanga
Total, general
Fuente: elaboración propia 2021
En la siguiente tabla 8 se detalla estudio por estudio los temas principales abordados
por cada autor en su investigación.
Tabla 8
Temas principales, abordados por los autores
negocios
Inteligencia de
Big Data
1
Moreno, A.;
Barraza, N.;
Daicich, O.
BIG DATA, ENFOQUES
MULTIDISCIPLINARIOS PARA LA
GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO
x
x
2
Valdez, L.;
Villareal, L.;
Carrera, M.
LA INNOVACIÓN Y LA TECNOLOGÍA
COMO MEDICIÓN DE LA
COMPETITIVIDAD DE PROVEEDORES DE
AUTOPARTES EN ECONOMÍAS
EMERGENTES
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
x
x
desiciones
Toma de
Título
Competitividad
Autores
Automotriz
N°
Pág. 29
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Neira, J.;
Santelices, M.
GESTIÓN DE REPUESTOS PARA LA
VENTA DE SERVICIOS EN LAS BODEGAS
DE UNA EMPRESA AUTOMOTRIZ
UTILIZANDO MINERÍA DE DATOS
4
Lozano, L.;
Keith,R. ;
Fonseca, I.
DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE
UN SISTEMA DE COSTOS DE CALIDAD
EN UNA EMPRESA DEL SECTOR
AUTOMOTRIZ QUE PERMITE
CUANTIFICAR Y DETECTAR LAS
OPORTUNIDADES DE MEJORA
5
Aguirre, J.;
García, F.;
Ramírez, C.;
Floreano, S.;
Tersa, G.;
Sanchez, I.
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA
ARTIFICIAL EN LA INDUSTRIA
AUTOMOTRIZ
x
6
Mora, G.
BUSINESS INTELLIGENCE (BI) EN DOS
ORGANIZACIONES DE LA INDUSTRIA DE
AUTOPARTES EN MÉXICO
x
7
Muñoz, H.;
Osorio, R.;
Zuñiga, L.
INTELIGENCIA DE LOS NEGOCIOS
CLAVE DEL ÉXITO EN LA ERA DE LA
INFORMACIÓN
x
8
Sica, E.;
Scarlan, A.;
EL FUTURO DEL SECTOR AUTOMOTRIZ
EN EL MUNDO (2025)
x
x
9
Asociación
Automotriz del
Perú
INFORME DEL RESULTADOS DEL
SECTOR AUTOMOTOR A DICIEMBRE
DEL 2020
x
x
10
Asociación
Automotriz del
Perú
INFORME DEL SECTOR AUTOMOTRIZ
A MARZO 2021
x
x
11
Bustamante,
M.;
Bustamante,
C.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS Y SU
INCIDENCIA EN LAS ORGANIZACIONES
Poveda, C.
DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN CUBO
MULTIDIMENSIONAL OLAP USANDO
SOFTWARE LIBRE: ESTUDIO DE CASO
SECTOR COMERCIAL REPUESTOS
AUTOMOTRIZ
3
12
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
Pág. 30
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
13
Revista
nitro.pe
NUEVAS TECNOLOGÍAS
AUTOMOTRICES
14
Goleman, L.
EL BIG DATA Y LA ANALÍTICA DE
NEGOCIOS EN EL CAPITALISMO
INFORMACIONAL
15
x
x
x
Egocheaga, J.; INTELIGENCIA DE NEGOCIOS PARA LA
TOMA DE DECISIONES EN VENTAS: UNA
Chavez, A.;
REVISIÓN SISTEMÁTICA
Gamboa, J.
x
x
x
16
Silva, L.
BUSINESS INTELLIGENCE: UN BALANCE
PARA SU IMPLEMENTACIÓN
x
x
17
Lozada, D.
INTELIGENCIA EN LOS NEGOCIOS
x
x
18
López, I.;
Malcon, C.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS E
INTELIGENCIA COMPETITIVA COMO
ELEMENTOS DETONADORES PARA LA
TOMA DE DECISIÓN INFORMADA: UN
ANÁLISIS BIBLIOMÉTRICO
x
x
19
Ahumada, E.;
Perusquia, J.
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS:
ESTRATEGIA PARA EL DESARROLLO DE
COMPETITIVIDAD EN EMPRESAS DE
BASE TECNOLÓGICA
x
x
Mora, G.
SIGLO XXI ECONOMÍA DE LA
INFORMACIÓN: GESTIÓN DEL
CONOCIMIENTO Y BUSINESS
INTELLIGENCE, EL CAMINO A SEGUIR 1
HACIA LA COMPETITIVIDAD
x
x
21
Zamudio, L
DESARROLLO DE UN DATAMART PARA
MEJORAR LA TOMA DE DECISIONES EN
ÁREA DE MARKETING EN UNA
EMPRESA DE TRANSPORTE”
x
22
Ascencio, H;
Flores, E
APLICACIÓN DE LA INTELIGENCIA
COMERCIAL PARA LA IMPORTACION DE
MOTOPARTES EN LA EMPRESA RKL
SERVICIOS GENERALES E.I.RL.
x
20
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
x
x
Pág. 31
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
23
Llontop, E.
INDICADORES DE GESTIÓN COMERCIAL
Y SU INFLUENCIA EN LA
COMPETITIVIDAD DE LA INDUSTRIA
COMERCIALIZADORA DE REPUESTOS
AUTOMOTRÍZ CHICLAYO, 2017
24
Paredes, M.
IMPACTO DE UNA HERRAMIENTA DE
BUSINESS INTELLIGENCE EN EL
PROCESO DE PRODUCCIÓN DE UNA
EMPRESA AUTOMOTRIZ
x
x
25
Sandoval, J.
PROPUESTA DE IMPLEMENTACIÓN DE
UN MODELO DE INTELIGENCIA DE
NEGOCIOS EN UNA EMPRESA DEL
SECTOR REPUESTOS AUTOMOTRIZ
x
x
26
Cahuana, C.;
García, J.;
Quindes, E.;
Sánchez, C.;
Valderrama, I.
ESTRATEGIAS QUE IMPULSAN EL
CRECIMIENTO SOSTENIBLE DE UNA
EMPRESA DE AUTOPARTES
27
Huaytani, F.;
Bustamante,
M.; Bartra, P.
PROPUESTA DE IMPLEMENTACIÓN DE
INTELIGENCIA DE NEGOCIOS DEL
MODELO ITS (SISTEMA INTELIGENTE DE
TRANSPORTE) PARA EMPRESA DE
TRANSPORTE DE CARGA
x
x
Quispe, K.
SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA
OPTIMIZAR LA
GESTIÓN COMERCIAL EN LA EMPRESA
DE
TRANSPORTES TURISMO REGIONAL EL
APURIMEÑO
E.I.R.L. ANDAHUAYLAS, APURÍMAC,
2019
x
x
28
TOTAL
x
x
17
5
16
x
x
x
12
6
Fuente: elaboración propia 2021
Totalizando la tabla anterior los principales temas abordados por los autores son; 1)
Inteligencia de Negocios, 2) Automotriz y 3) Competitividad
En la figura 5 se muestra el resumen de los temas abordados.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 32
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Figura 5
Cantidades de temas principales temas abordados por los autores.
TEMAS ABORDADOS POR LOS AUTORES
Toma de desiciones
6
Competitividad
12
Automotriz
16
Big Data
5
Inteligencia de negocios
17
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
Fuente: elaboración propia 2021
3.3 ANALISIS GLOBAL DE LOS RESULTADOS
“Todas las organizaciones saludables generan y usan conocimiento. A medida que
las organizaciones interactúan con sus entornos, absorben información, la convierten en
conocimiento y llevan a cabo acciones sobre la base de la combinación de ese conocimiento
y de sus experiencias, valores y normas internas. Sienten y responden. Sin conocimiento,
una organización no se podría organizar a sí misma” (Davenport y Prusak, 2001).
En la revisión sistemática de los estudios recopilados hemos hallado que todas las
estrategias de implementación de las herramientas de Business Intelligence se fundamentan
en los sistemas de información, en los procesos de innovación y en el desarrollo de
procedimientos para la toma de decisiones inteligentes. Big data, cubos olap y datamart son
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 33
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
conceptos que deben entenderse como administración y gestión de data de diverso origen,
que se encuentra relacionada entre sí y a la que se puede acceder a través del uso de
dimensiones de información.
En el siguiente grafico 6 vemos las principales plataformas Business Intelligence
mencionadas por los autores en sus trabajos de investigación:
Figura 6
Principales Softwre BI mencionados por los autores.
PRINCIPALES SOFTWARE BI MENCIONADOS POR LOS AUTORES
1. Power BI
10
2. SAP business…
6
3. QlikView
6
4. Microsoft Dynamics
4
5. Sisense
2
6. Tableau
2
7. IBM Cognos Analytics
1
8. Oracle Business…
1
9. Clear Analytics
1
10. Gooddata
1
2
11. Otros / No especifica
0
2
4
6
8
10
12
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 34
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
En base a la tabla 9 vemos los datos recopilados, hemos encontrado que las
plataformas más usadas en la implementación de herramientas Business Intelligence son:
Power BI, SAP business intelligence y el QlikView entre ellas hacen el 61.11% de un total
de 36 mencionadas por los autores.
Tabla 9
Diagrama de Pareto de los programas más utilizados
N°
SOFTWARE
1
Power BI
2
QlikView
3
SAP business intelligence
4
Microsoft Dynamics
5
Otros / No especifica
6
Tableau
7
Sisense
8
Gooddata
9
Clear Analytics
10
Oracle Business Intelligence
11
IBM Cognos Analytics
CANT.
TOTAL
10
6
6
4
2
2
2
1
1
1
1
36
%
ACUMULADO
27.78%
10
16.67%
16
16.67%
22
11.11%
26
5.56%
28
5.56%
30
5.56%
32
2.78%
33
2.78%
34
2.78%
35
2.78%
36
% ACUMULADO
27.78%
44.44%
61.11%
72.22%
77.78%
83.33%
88.89%
91.67%
94.44%
97.22%
100.00%
100.00%
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 35
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Figura 7
Temas principales, abordados por los autores
Fuente: elaboración propia 2021
“A partir del valor que el conocimiento brinda a la organización, surge la teoría
basada en el conocimiento, que considera a la empresa como una comunidad social
representante de un cúmulo de información, experta en la creación, la transmisión interna y
su aplicación para generar conocimiento y, por consiguiente, ventaja en el proceso de
competencia de mercado” (Berg de Valdivia, 2007).
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 36
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Esta investigación pretende identificar los principales beneficios o ventajas que traen
a las organizaciones la implementación de herramientas de Business Intelligence
mencionadas por los autores, la figura 6 muestra los muestra y cuantifica.
Figura 8
Beneficios mencionados por los autores
Fuente: elaboración propia 2021
En la tabla 10 vemos que, de acuerdo a los datos recopilados, los beneficios se dan
en todas las áreas de las organizaciones administración, producción, sistemas y comercial.
El 38.98% de los autores revisados menciona que el principal beneficio tiene que ver con el
control de la operación a través de indicadores de gestión, un 16.95% menciona a la mejora
de la competitividad en todos los procesos y un 13.56% en los volúmenes de venta.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 37
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Tabla 10
Beneficios según sus áreas.
BENEFICIOS MENCIONADOS
1. Mayor control de la Operación
2. Evaluar la evolucion de los indicadores de la gestion en tiempo real
3. Identificar mejoras en los procesos (Competitividad)
4. Identificar nichos de mercado o nuevas oportunidades de negocio (Mayores ventas)
5. Integracion de la informacion (Cubos)
6. Reduccion del trabajo operativo del personal administrativo (Dashboard automatizados)
7. Mejora la toma de desiciones (Business Analytics)
8. Integracion de todas las areas de la organización.
9. Dimensionar el tamaño del mercado
TOTAL
CANT.
12
11
10
8
5
4
4
3
2
59
%
20.34%
18.64%
16.95%
13.56%
8.47%
6.78%
6.78%
5.08%
3.39%
100.00%
% ACUM.
20.34%
38.98%
55.93%
69.49%
77.97%
84.75%
91.53%
96.61%
100.00%
Fuente: elaboración propia 2021
Figura 9
Beneficios según sus áreas.
Fuente: elaboración propia 2021
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 38
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
CAPÍTULO 4
CONCLUSIONES
Para cumplir con el objetivo del presente trabajo de investigación, se ha elaborado
una revisión sistemática de la literatura, siguiendo todas las etapas que forman parte de este
método. Se determinó las siguientes preguntas de investigación ¿Cuáles son las Estrategias
Business Intelligence usadas para identificar nuevas oportunidades de negocio en el sector
automotriz del Perú entre los años 2015 – 2020? Y ¿Cuáles son los principales beneficios?
A partir de la pregunta de investigación se realizó una búsqueda científica en los
principales repositorios académicos, se consolido la información, se seleccionaron los
artículos y se procedió al análisis y síntesis de los resultados.
Recopilando las diferentes opiniones de los investigadores se concluye que la
estrategia principal para implementar el Business Intelligence, es hacer uso de las nuevas
tecnologías de la información y procesamiento de datos (Big Data, Cubos Olap y datamart)
que permiten gestionar la información para convertirla en conocimiento, luego este
conocimiento se transforma en herramientas que potencian la toma de decisiones, estas
herramientas se desarrollan plataformas o software especializado los más importantes son:
Power BI, SAP Business Intelligence y QlikView.
Sobre los beneficios o ventajas que generan para las organizaciones estas
herramientas de información, de acuerdo a los autores revisados los principales son: 1)
Potencian el control de los procesos de la operación, 2) Permiten contar con indicadores
(KPi) en tiempo real, 3) Mejoran los procesos y 4) Permiten identificar nichos de mercado o
nuevas oportunidades de negocio, que es la manera más rentable de generar volúmenes de
venta.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 39
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Al interpretar los resultados del presente trabajo de investigación se deben tener en
cuenta algunas limitaciones, principalmente con respecto al método de investigación de
revisión sistemática, ya que este método solo permite revisar el análisis y la interpretación
de los autores, generando ciertos niveles de subjetividad.
El presente trabajo pretende ser una guía académica para futuros estudios que traten
sobre el mismo tema.
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 40
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
CAPITULO 5
REFERENCIAS
Moreno Antonio A., Barraza Néstor R., y. Daicich Osvaldo M (2018). Big Data,
Enfoques Multidisciplinarios Para La Gestión Del Conocimiento. Obtenido de
http://sedici.unlp.edu.ar/bitstream/handle/10915/89315/Documento_completo.pdf
PDFA.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Valdez de la Rosa Luz María, Villarreal Villarreal, Luis Alberto y Carrera Sánchez
María Margarita (2019). La Innovación Y La Tecnología Como Medición De La
Competitividad De Proveedores De Autopartes En Economías Emergentes. Obtenido de
http://www.web.facpya.uanl.mx/Vinculategica/vinculategica_5/63%20VALDEZ_V
ILLARREAL_CARRERA.pdf
Neira Brayan A, Santelices Iván R (2017). Gestión De Repuestos Para La Venta De
Servicios En Las Bodegas De Una Empresa Automotriz Utilizando Minería De Datos
Gestión De Repuestos Para La Venta De Servicios En Las Bodegas De Una Empresa
Automotriz Utilizando Minería De Datos. Obtenido de
https://revistas.fio.unam.edu.ar/index.php/semillero/article/view/122/112
Lozano Taylor, Rodolfo Keith Tapia y Ignacio Fonseca Chon (2015). Desarrollo E
Implementación De Un Sistema De Costos De Calidad En Una Empresa Del Sector
Automotriz Que Permite Cuantificar Y Detectar Las Oportunidades De Mejora. Obtenido de
https://www.researchgate.net/publication/307180407_Desarrollo_e_implementacion_d
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 41
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
e_un_sistema_de_costos_de_calidad_en_una_empresa_del_sector_automotriz_que_permite_c
uantificar_y_detectar_las_oportunidades_de_mejora/link/57c4595e08aee465796c1e86/downlo
ad
Jefferson Aguirre1, Freddy García, Camilo Ramírez, Sergio Floreano1, Teresa
Guarda, Iván Sánchez, Jimmy Riviera y Carlos Sánchez (2020). Aplicación De La
Inteligencia Artificial En La Industria Automotriz. Obtenido de
https://media.proquest.com/media/hms/PFT/1/IvMMI?_s=cQ3RpQ4eB1oZ9EkFyxct57
%2Bis4Y%3D
Guillermina Mora (2019). Business Intelligence (Bi) En Dos Organizaciones De La
Industria De Autopartes En México. Obtenido de
https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/65357870/usiness_Intelligence_BI_en_dos_organ
izaciones_de_la_industria_de_autopartes_en_Mexico.pdf?1609965177=&response-contentdisposition=inline%3B+filename%3DBusiness_Intelligence_BI_en_dos_organiza.pdf&Expire
s=1619413602&Signature=QT2m07lxAxW6tbkBXNKghxsBVMK9AJ6K5DqCHiPx0rOPW
XBa~Q1xwY8xPimdeD-
Helmer Muñoz Hernández, Roberto Carlos Osorio Mass y Luis Manuel Zúñiga Pérez
(2016). Inteligencia De Los Negocios Clave Del Éxito En La Era De La Información. Obtenido
de
Dante Enrique Sica, Maximiliano Amilcar Scarlan, Davide Edgardo Rossini, Jorge
Beinstein y Diego Eduardo Figueroa (2015). El Futuro Del Sector Automotriz En El Mundo
(2025). Obtenido de
https://www.researchgate.net/publication/313683536_Inteligencia_de_los_negocios_Cl
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 42
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
ave_del_Exito_en_la_era_de_la_informacion/link/58fb68e1aca2723d79d83c15/download
Asociación Automotriz del Perú (2020). Informe Del Resultados Del Sector
Automotor A Diciembre Del 2020. Obtenido de
https://aap.org.pe/informes-estadisticos/diciembre-2020/Informe-Diciembre-2020.pdf
Asociación Automotriz del Perú (2020). Informe Del Sector Automotriz
A marzo 2021. Obtenido de
https://aap.org.pe/informes-estadisticos/marzo-2021/Informe-Marzo-2021.pdf
Bustamante, Mariana E. Bustamante, César A. Morales, David P (2017) Inteligencia
de negocios y su incidencia en las organizaciones Business intelligence and its impact on
organizations. Obtenido de
https://revistas.uide.edu.ec/index.php/innova/article/view/360/373
César Augusto Poveda Floréz (2016). Diseño Y Construcción De Un Cubo
Multidimensional Olap Usando Software Libre: Estudio De Caso Sector Comercial
Repuestos Automotriz. Obtenido de
https://repository.unab.edu.co/bitstream/handle/20.500.12749/3437/2018_Tesis_Ces
ar_Augusto_Poveda.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Revista nitro.pe (2020). Nuevas Tecnologías Automotrices. Obtenido de
https://www.nitro.pe/cgi-sys/suspendedpage.cgi
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 43
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Brian Leonel Goldman. (2015). El Big Data Y La Analítica De Negocios En El
Capitalismo Informacional. Obtenido de
https://cdsa.aacademica.org/000-061/993.pdf
Egocheaga, J.; Chavez, A.; Gamboa, J. (2020). Inteligencia De Negocios Para La
Toma De Decisiones En Ventas: Una Revisión Sistemática. Obtenido de
http://repositorio.autonoma.edu.pe/bitstream/AUTONOMA/1156/1/Chavez%20Veli%2
c%20Angelo%20y%20Egocheaga%20Oscco%2c%20Jhudith_A.pdf
Silva, L. (2015). Business Intelligence: Un Balance Para Su Implementación.
Obtenido de: http://revistas.pucp.edu.pe/index.php/innovag/article/view/19742/19808
Lozada,
D.
(2018).
Inteligencia
En
Los
Negocios.
Obtenido
de:
http://www.orizaba.tecnm.mx/Orizaba
López, I.; Malcon, C. (2018). Inteligencia De Negocios E Inteligencia Competitiva
Como Elementos Detonadores Para La Toma De Decisión Informada: Un Análisis Bibliométrico
Obtenido de:
http://www.scielo.org.mx/pdf/riiit/v6n31/2007-9753-riiit-6-31-00001.pdf
Ahumada, E.; Perusquia, J. (2015). Inteligencia De Negocios: Estrategia Para El
Desarrollo De Competitividad En Empresas De Base Tecnológica. Obtenido de:
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 44
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0186104215000807?token=65C2556199
CAD7B86DD796CE069CBA78AD28415EAF548E43B717DC0BC635B38A3C53A23DA
E201220A625E4EA61FACB0E&originRegion=us-east1&originCreation=20210426041906
Mora, G. (2018). Siglo XXI Economía De La Información: Gestión Del
Conocimiento Y Business Intelligence, El Camino A Seguir 1 Hacia La Competitividad.
Obtenido de:
https://www.researchgate.net/publication/330769268_Siglo_XXI_economia_de_la_inf
ormacion_gestion_del_conocimiento_y_Business_Intelligence_el_camino_a_seguir_hacia_la_
competitividad/link/5c53a95a299bf12be3f20c86/download
Zamudio, L (2017). Desarrollo De Un Datamart Para Mejorar La Toma De
Decisiones En Área De Marketing En Una Empresa De Transporte. Obtenido de:
http://repositorio.untels.edu.pe/jspui/bitstream/123456789/333/1/Duran_Alex_Trab
ajo_de_Investigacion_2014.pdf
Ascencio, H; Flores, E. (2018) Aplicación De La Inteligencia Comercial Para La
Importacion De Motopartes En La Empresa Rkl Servicios Generales E.I.Rl. (2018)
https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/handle/11537/14840/Ascencio%20Ordo%C
3%B1ez%20Hilda%20EvaFlores%20Aldana%2C%20Esther%20Carolina.pdf?sequence=3
&isAllowed=y
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 45
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
Llontop, E. (2018). Indicadores De Gestión Comercial Y Su Influencia En La
Competitividad De La Industria Comercializadora De Repuestos Automotríz Chiclayo,
2017. Obtenido de:
https://repositorio.ucv.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12692/28447/Llontop_CEE.
pdf?sequence=1&isAllowed=y
Paredes, M. (2019). Impacto De Una Herramienta De Business Intelligence
En El Proceso De Producción De Una Empresa Automotriz. Obtenido de:
https://repositorio.upn.edu.pe/bitstream/handle/11537/22440/Paredes%20Ate
ncio%20Madeleine%20Jessica.pdf?sequence=4&isAllowed=y
Sandoval, J. (2016). Propuesta De Implementación De Un Modelo De Inteligencia
De Negocios En Una Empresa Del Sector Repuestos Automotriz. Obtenido de:
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/handle/10757/621359/Tesi
s%20MDSTI%2020161213.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Cahuana, C.; García, J.; Quindes, E.; Sánchez, C.; Valderrama, I. (2019). Estrategias
Que Impulsan El Crecimiento Sostenible De Una Empresa De Autopartes. Obtenido de:
https://repositorio.up.edu.pe/bitstream/handle/11354/2733/CahuanaCyntia_Tesis_m
aestria_2019.pdf?sequence=4&isAllowed=y
Huaytani, F.; Bustamante, M.; Bartra, P. (2015). Propuesta De Implementación De
Inteligencia De Negocios Del Modelo Its (Sistema Inteligente De Transporte) Para Empresa
De Transporte De Carga Obtenido de:
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 46
“Estrategias Business Intelligence para identificar nuevas
oportunidades de negocio en el sector automotriz del
Perú”: Una revisión sistemática entre 2015-2020
https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/handle/10757/601347/Tesis%20
Solucion%20de%20BI%20en%20Modelo%20ITS180116.pdf?sequence=1&isAllowed=y
Quispe, K. (2019). Sistema De Información Para Optimizar La Gestión Comercial
En
La
Empresa
De
Transportes
Turismo
Regional
El
Apurimeño
E.I.R.L.
ANDAHUAYLAS, APURÍMAC, 2019. Obtenido de:
https://repositorio.unajma.edu.pe/handle/123456789/578
Chavez La Fuente N.; Caro Tomanguilla J.
Pág. 47