Maestría en Inteligencia de Negocios - Virtual · 2026
Propuesta de un modelo de inteligencia de negocios para la toma de decisiones estratégica en la gestión de un destino turístico inteligente
El turismo constituye uno de los sectores económicos más dinámicos a nivel global y el principal motor del Archipiélago de San Andrés, cuya creciente dependencia de esta actividad plantea desafíos en torno a la gestión del destino. La ausencia de sistemas integrados de información limita la capacidad de las instituciones locales para planificar con base en datos, lo que evidencia la necesidad de modelos innovadores basados en datos abiertos y colaborativos que fortalezcan la toma de decisiones. El propósito de esta investigación fue proponer un modelo de inteligencia de negocios para apoyar la gestión estratégica de un destino turístico inteligente en San Andrés Isla. En función de este objetivo, la primera parte del documento presenta la fundamentación teórica sobre ambos ejes temáticos; la segunda describe la metodología de investigación, el enfoque mixto y las fases del desarrollo; la tercera parte expone el diseño e implementación del pipeline tecnológico; y la última parte aborda los resultados, conclusiones y líneas futuras de investigación. Los resultados evidenciaron la aplicabilidad de diversos KPI como el Score de Reputación Digital, el Índice de Sentimiento Turístico y el Net Promoter Score; confirmaron percepciones mayoritariamente positivas sobre el destino y mostraron la relevancia de un amplio número de alojamientos pequeños dentro de la oferta. Se concluye que el modelo es viable y replicable, ofreciendo indicadores estratégicos que fortalecen la gestión turística y abren líneas futuras orientadas a integrar métricas sociales, ambientales y de gobernanza.
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Contenido
- Introducciónp. 13
- Objetivosp. 18
- Objetivo generalp. 18
- Objetivos específicosp. 18
- Justificaciónp. 19
- Marco Teóricop. 21
- Destino Turístico Inteligente (Smart Tourism Destination)p. 21
- Inteligencia de Negocios y Big Datap. 23
- Big Datap. 28
- Técnicas de análisis avanzado para el análisis de datos en turismop. 31
- Hipótesisp. 35
- Metodologíap. 36
- Tipo de investigaciónp. 36
- Fases de investigaciónp. 37
- Desafíos metodológicos y gestión de limitacionesp. 40
- Población y muestrap. 41
- Técnicas para el análisis de datos y herramientasp. 41
- Planificaciónp. 44
- Búsqueda de literatura científica y resultadosp. 45
- Selección de artículos relevantesp. 49
- Evaluación de calidadp. 51
- Resultadosp. 51
- Metodologías predominantesp. 52
- Variables frecuentesp. 54
- Síntesis de resultadosp. 56
- Hallazgos relevantesp. 57
- KPIs identificadosp. 58
- Tecnologías aplicadasp. 59
- Andrés Islap. 63
- Enfoque metodológico propuestop. 64
- Variables del modelop. 65
- KPIs del modelop. 65
- Tecnologías utilizadas en el desarrollop. 70
- Diseño de la arquitectura del modelo BIp. 72
- Componentes del modelop. 72
- Capa de extracción de datosp. 72
- Capa de procesamiento e integración (ETL): Flujo con Airflowp. 76
- Zona Rawp. 77
- Zona Stagingp. 77
- Zona Data WareHousep. 78
- Capa semántica y de análisisp. 81
- Análisis de Clusteringp. 82
- Procesamiento de lenguaje natural NLP y análisis de sentimientop. 83
- Capa de visualizaciónp. 85
- Diagrama general del modelop. 86
- Implementación y resultados del modelop. 88
- Implementación operativa del modelo en Power BIp. 88
- Resultadosp. 51
- Alojamientosp. 67
- Atracciones turísticasp. 93
- Satisfacción del Usuariop. 94
- Percepción del Destinop. 97
- El dashboard como herramienta para la inteligencia estratégica del destinop. 99
- Contribución del modelo a la gestión de un destino turístico inteligentep. 100
- Gobernanza y Gestión eficientep. 101
- Innovación tecnológicap. 100
- Sostenibilidad y planificación territorialp. 102
- Orientación al visitante y experiencia del turistap. 102
- Validación del modelo mediante el instrumento V de Aikenp. 104
- Discusiónp. 107
- Aportes del modelo a la literaturap. 112
- Limitacionesp. 114
- Conclusiones y Trabajo Futurop. 117
- Referenciasp. 121
- Figura 1 - Distribución de publicaciones por añop. 46
- Figura 2 - Concurrencia de Palabras Clave de investigaciónp. 48
- Figura 3 - Flujo principal ScraperAppp. 74
- Figura 4 - Pipeline Modelo BIp. 76
- Figura 5 - Modelo de entidad relaciónp. 80
- Figura 6 - Diagrama General del Modelop. 87
- Figura 7 - Dashboard generalp. 89
- Figura 8 - Dashboard Alojamientos Por Zona Geográficap. 91
- Figura 9 - Dashboard Alojamientos por Tipo Alojamientop. 93
- Figura 10 - Dashboard Atracciones Turísticasp. 94
- Figura 11 - Dashboard Satisfacción Usuariop. 96
- Figura 12 - Dashboard Percepción Destinop. 98
- Tabla 1 Oferta de servicios turísticosp. 66
- Tabla 2 Percepción del destino turístico:p. 68
- Tabla 3 - Síntesis por serie de variables V de Aikenp. 105