Maestría en Inteligencia de Negocios Virtual · 2026
Planteamiento de un modelo de inteligencia de negocios para el Ecommerce Any Escudero Shop Product S.A.S.
El presente trabajo de grado aborda el diseño de un modelo de inteligencia de negocios (BI) para el Ecommerce de Any Escudero Shop Product S.A.S., empresa dedicada a la comercialización de productos de belleza a través de canales digitales. La investigación surge ante la necesidad de mejorar la gestión y el aprovechamiento de los datos generados por el comercio electrónico, debido a que la información se encuentra dispersa en diferentes sistemas como el ERP y la plataforma de Ecommerce, lo que dificulta el análisis integral del desempeño del negocio. El objetivo del estudio es diseñar un modelo de inteligencia de negocios que optimice la toma de decisiones en la operación del Ecommerce, mediante la integración y análisis de la información relevante. La metodología utilizada combina revisión teórica y diagnóstico organizacional a través de encuestas y entrevistas a actores clave. Como resultado, se propone un modelo de BI que integra las principales fuentes de datos del negocio y permite generar análisis y visualizaciones para apoyar la toma de decisiones. Se concluye que el modelo contribuirá a mejorar la gestión de información y fortalecer la competitividad del Ecommerce.
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Contenido
- Introducciónp. 15
- Planteamiento del problemap. 20
- Antecedentes Industria cosméticap. 20
- Antecedentes inteligencia de negociosp. 21
- Descripción del Problemap. 21
- Pregunta de investigaciónp. 22
- Objetivosp. 22
- Objetivo generalp. 22
- Objetivos específicosp. 22
- Justificaciónp. 23
- Viabilidadp. 24
- Marco institucionalp. 27
- Marco teóricop. 38
- Inteligencia de negociosp. 22
- Definición y evolución de la inteligencia de negociosp. 38
- Objetivos y beneficios de la inteligencia de negocios en las organizacionesp. 40
- Objetivosp. 22
- Beneficiosp. 41
- Ciclo de vida de la inteligencia de negociosp. 42
- Almacenamiento de datosp. 42
- Una perspectiva histórica del almacenamiento de datosp. 43
- Proceso de almacenamiento de datosp. 44
- Herramientas de análisis y visualización Modelosp. 48
- Beneficios de las herramientas de inteligencia de negociosp. 49
- Principales herramientas de inteligencia de negociosp. 49
- Modelos y arquitecturas de inteligencia de negociosp. 51
- Modelo 1: Kimball Methodology – Modelo de Dimensional Modelingp. 51
- Modelo 2: Inmon Methodology – Corporate Information Factoryp. 56
- Modelo 3: Modelo de madurez en gestión de datos de TDWIp. 61
- Comparación arquitecturasp. 74
- Comparación modelos de madurezp. 76
- Toma de decisiones basada en datosp. 79
- Proceso de toma de decisiones estratégicasp. 79
- Inteligencia de negocios como soporte a la toma de decisionesp. 81
- Indicadores clave de rendimiento (KPIs) para Ecommercep. 82
- Planificación e implementación de modelos de inteligencia de negociosp. 84
- Factores críticos de éxito en la implementación de BIp. 84
- Gestión del cambio organizacionalp. 86
- Capacidades tecnológicas y humanas necesariasp. 87
- Fases de implementación de un modelo BIp. 87
- Evaluación del impactop. 89
- Diseño metodológicop. 90
- Tipo de investigaciónp. 90
- Diagnóstico organizacional externop. 91
- Diagnóstico organizacional internop. 93
- Formulación de población y muestrap. 93
- Identificación de variablep. 95
- Instrumento de mediciónp. 96
- Validación del instrumento de mediciónp. 98
- Contribuciones originales esperadasp. 104
- Cronograma de actividadesp. 105
- Diagnóstico organizacionalp. 106
- Análisis externop. 106
- Análisis internop. 112
- Requerimientos del modelo de inteligencia de negociosp. 119
- Modelo de inteligencia de negocios propuestop. 120
- Definición de objetivos de la empresap. 121
- Identificación y caracterización de las fuentes de datosp. 122
- Integración y transformación de datos (Proceso ETL)p. 126
- Diseño del modelo de datosp. 129
- Visualización y toma de decisionesp. 136
- Plan de Intervenciónp. 140
- Objetivo del Plan de Intervenciónp. 141
- Alcance del Planp. 142
- Entregablesp. 142
- Metodología de intervenciónp. 143
- Recursos requeridosp. 147
- Costosp. 123
- Riesgos y estrategias de mitigaciónp. 150
- Indicadores de éxito del planp. 153
- Conclusiones y recomendacionesp. 155
- Conclusionesp. 155
- Aportes académicos y líneas de investigación futurasp. 156
- Recomendacionesp. 157
- Referenciasp. 162
- Ilustración 1 Evolución mensual quiebre de stockp. 16
- Ilustración 2 Ventas reales vs Ventas perdidasp. 17
- Ilustración 3 Organigramap. 28
- Ilustración 4 Ecommerce - Página de iniciop. 29
- Ilustración 5 Valor de mercado mundial de belleza y cuidado personalp. 31
- Ilustración 6 Países líderes en mercado de belleza LATAM (2019–2026)p. 33
- Ilustración 7 Evolución inteligencia de negocios (BI)p. 39
- Ilustración 8 Una perspectiva histórica del almacenamiento de datosp. 44
- de 2024p. 50
- Ilustración 10 Evolución del soporte de decisiones, BI, análisis e IAp. 81
- Ilustración 11 Factores PESTELp. 92
- Ilustración 12 Disponibilidad de datosp. 114
- Ilustración 13 Calidad de los datosp. 114
- Ilustración 14 Capacidades analíticasp. 115
- Ilustración 15 Cultura orientada a datosp. 116
- Ilustración 16 Toma de decisiones basada en datosp. 117
- Ilustración 17 Infraestructura tecnológicap. 118
- Ilustración 18 Modelo de inteligencia de negocios propuesto para el Ecommercep. 121
- Ilustración 19 Modelo Dimensional – Hechos Ventasp. 131
- Ilustración 20 Modelo Dimensional – Hechos Precios Costosp. 132
- Ilustración 21 Modelo Dimensional – Hechos Inventariosp. 132
- Ilustración 22 Arquitectura de datos actualp. 134
- Ilustración 23 Arquitectura Propuestap. 136
- Ilustración 24 Propuesta visual seguimiento ventasp. 138
- Ilustración 25 Propuesta visual seguimiento inventariosp. 139
- Ilustración 26 Propuesta visual seguimiento costosp. 140
- Ilustración 27 Cronograma de implementación modelo de BI Ecommercep. 146
- Tabla 1 Estimación de beneficios económicos del modelo de BIp. 23
- Tabla 2 Evaluación de la factibilidad para el diseño del modelo de BIp. 25
- Tabla 3 Asignación de recursos para el diseño del modelo de BIp. 25
- Tabla 4 Benchmarking en Ecommerce del sector capilar en Colombap. 37
- Tabla 5 Modelo de madurez Gartnerp. 67
- Tabla 6 Comparación de arquitecturasp. 74
- Tabla 7 Comparación de modelos de madurezp. 76
- Tabla 8 Cargos o roles definidos aplicación instrumentosp. 94
- Tabla 9 Variables de estudio con enfoque de triangulaciónp. 96
- Tabla 10 Matriz de indicadores cualitativos modelo de madurez Gartnerp. 97
- Tabla 11 Índice V de Aikenp. 100
- Tabla 12 Índice V de Aiken corregidop. 103
- Tabla 13 Preguntas repetidasp. 103
- Tabla 14 Resumen impactos para variables PESTELp. 111
- Tabla 15 Matriz de categorización y análisis de entrevistasp. 112
- Tabla 16 Caracterización general fuentes de datosp. 122
- Tabla 17 Principales conjuntos de datos del ERPp. 123
- Tabla 18 Principales conjuntos de datos del ERPp. 123
- Tabla 19 Propuesta tecnológica del proceso ETLp. 129
- Tabla 20 Tablas de hechos propuestasp. 130
- Tabla 21 Dimensiones propuestasp. 130
- Tabla 22 Recursos modelo de inteligencia de negocios Ecommercep. 147
- Tabla 24 Costos recurrentes modelo de inteligencia de negocios Ecommercep. 150
- Tabla 25 Riesgos y estrategias de mitigaciónp. 151
- Tabla 26 Indicadores de éxito del planp. 153