Modelo de inteligencia de negocios para evaluar el impacto de la investigación y la innovación en programas de ingeniería en Colombia

Autores/as

  • Fabio Alberto Vargas Agudelo Tecnológico de Antioquia
  • Juan Camilo Giraldo Mejía Tecnológico de Antioquia
  • Iván Andrés Delgado González Fundación Universitaria Juan de Castellanos
  • Jorge Andrick Parra Universidad Autónoma de Bucaramanga

DOI:

https://doi.org/10.26507/paper.2343

Palabras clave:

Impacto investigación, Inteligencia de negocios, indicadores de impacto, CRISP-DM

Resumen

El impacto de la investigación y la innovación en los programas de ingeniería en Colombia se evalúa desde los resultados y logros alcanzados, que generan nuevo conocimiento especializado y que se consolidada a partir del trabajo de los grupos e investigadores del área. Este impacto se limita en muchas ocasiones a mostrar solo resultados y no los beneficios o efectos de estos. Este artículo presenta un modelo de Inteligencia de Negocios que evalúa el impacto de la investigación y la innovación en programas de ingeniería en Colombia.  Soportado en experiencias de diferentes Instituciones de Educación Superior aplicados en programas de ingeniería. Además de las buenas prácticas que relaciona la metodología para proyectos de Minería de Datos CRISP-DM. La articulación de estos dos elementos permite conocer las principales variables e indicadores que se deben evaluar, dada la necesidad de conocer la contribución e impacto generados del ejercicio investigativo al desarrollo socioeconómico, tecnológico y curricular de la comunidad académica.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Avila, B. V., Aponte, M. C., & Orellana, B. S. (2021). La inteligencia de negocios como herramienta clave en el desempeño empresarial. 593 Digital Publisher CEIT, 6(6), 306-325.

Carpenter, C. R., Cone, D. C., & Sarli, C. C. (2014). Using publication metrics to highlight academic productivity and research impact. Academic emergency medicine, 21(10), 1160-1172.

Combita Niño, H. A., & Morales Ortega, R. C. (2017). Marco de gobierno en inteligencia de negocio para el eje estratégico de permanencia estudiantil en la Universidad de la Costa (Master's thesis, Universidad Del Norte).

Corrales, A. V. D., & Pacheco, M. E. P. (2018). Indicadores de impacto en la investigación científica. Revista científica de FAREM-Estelí, (25), 60-66.

GuisadoI, Y. M., CabreraII, F. M. S., & Cor, J. N. (2010). Approaches to social impact of science, technology and innovation. Revista Cubana de Información en Ciencias de la Salud (ACIMED), 21(2), 161-183.

Lozano Casanova, J., Saavedra Roche, R. M., & Fernández Franch, N. (2011). La evaluación del impacto de los resultados científicos. Metodologías y niveles de análisis. Humanidades Médicas, 11(1), 99-117.

Niu, Y., Ying, L., Yang, J., Bao, M., & Sivaparthipan, C. B. (2021). Organizational business intelligence and decision making using big data analytics. Information Processing & Management, 58(6), 102725.

Ong, V. K. (2016). Business intelligence and big data analytics for higher education: Cases from UK higher education institutions. Information Engineering Express, 2(1), 65-75.

Penfield, T., Baker, M. J., Scoble, R., & Wykes, M. C. (2014). Assessment, evaluations, and definitions of research impact: A review. Research evaluation, 23(1), 21-32.

Salazar Torres, J. I., & Girón Cardenas, E. (2021). Análisis y aplicación de algoritmos de minería de datos. PDR, 6(21), 71–88. https://doi.org/10.26620/uniminuto.perspectivas.6.21.2021.71-88 (Original work published 3 de marzo de 2021).

Schröer, C., Kruse, F., & Gómez, J. M. (2021). A systematic literature review on applying CRISP-DM process model. Procedia Computer Science, 181, 526-534.

Sujitparapitaya, S., Shirani, A., & Roldan, M. (2012). Business intelligence adoption in academic administration: An empirical investigation. Issues in Information Systems, 13(2), 112-122.

Václav, C., Gabriel, F., Blanka, K., Libor, K., & Michal, T. (2021). Utilization of business intelligence tools in cargo control. Transportation Research Procedia, 53, 212-223.

Descargas

Publicado

07-09-2022

Cómo citar

[1]
F. A. Vargas Agudelo, J. C. Giraldo Mejía, I. A. Delgado González, y J. A. . Parra Valencia, «Modelo de inteligencia de negocios para evaluar el impacto de la investigación y la innovación en programas de ingeniería en Colombia», EIEI ACOFI, sep. 2022.
Estadísticas de artículo
Vistas de resúmenes
Vistas de PDF
Descargas de PDF
Vistas de HTML
Otras vistas
QR Code
Crossref Cited-by logo