Impacto del big data en la toma de decisiones estratégicas empresariales
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Resumen
La expansión del big data ha transformado los datos en un recurso estratégico para las empresas; sin embargo, en América Latina persisten brechas de infraestructura, talento, gobernanza y madurez digital que limitan su aprovechamiento. El objetivo fue analizar el impacto del big data en la toma de decisiones estratégicas empresariales, considerando la calidad decisional, la ventaja competitiva, los factores condicionantes y los riesgos regionales. Se desarrolló una revisión bibliográfica exploratoria de literatura científica, libros, informes técnicos y documentos institucionales publicados preferentemente entre 2012 y 2025, localizados en bases académicas y examinados mediante lectura exploratoria, categorización temática, matriz de síntesis y triangulación documental. Los resultados evidenciaron que el big data favorece decisiones más oportunas, trazables y predictivas, además de fortalecer la eficiencia, la innovación y la capacidad de respuesta competitiva. No obstante, sus beneficios dependen de la calidad y pertinencia de los datos, la alineación estratégica, las competencias analíticas, la cultura organizacional y una gobernanza responsable. La discusión mostró que la tecnología no sustituye el juicio directivo y puede reproducir sesgos, opacidad y desigualdades. Se concluye que el big data genera valor sostenible cuando se integra como una capacidad organizacional ética, contextualizada y respaldada por recursos técnicos y humanos.
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Referencias
Akter, S., Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Dubey, R., & Childe, S. J. (2016). How to improve firm performance using big data analytics capability and business strategy alignment? International Journal of Production Economics, 182, 113–131. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2016.08.018
Barocas, S., & Selbst, A. D. (2016). Big data’s disparate impact. California Law Review, 104, 671–732. https://doi.org/10.2139/ssrn.2477899
Bonilla Bonilla, M. A. (2023). Oposición real y contradicción; acerca de la noción de antagonismo por Ernesto Laclau. Journal of Economic and Social Science Research, 3(3), 39–51. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v3/n3/72
Brynjolfsson, E., Hitt, L. M., & Kim, H. H. (2011). Strength in numbers: How does data-driven decisionmaking affect firm performance? SSRN. https://doi.org/10.2139/ssrn.1819486
Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., & Proaño-González, E. A. (2023). Impacto de la analítica predictiva en la toma de decisiones gerenciales. Revista Científica Ciencia Y Método, 1(3), 16-30. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v1/n3/17
Casanova-Villalba, C. I., Herrera-Sánchez, M. J., Lopez-Pincay, P. R., & Rivera-Guerrero, A. L. (2024). Transparencia contable y su relación con la confianza de los inversionistas. Innova Science Journal, 2(2), 1-14. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v2/n2/34
Cathles, A., Suaznábar, C., & Vargas, F. (2022). The 360° on digital transformation in firms in Latin America and the Caribbean. Inter-American Development Bank.
CEPAL. (2024, 6 de noviembre). A real and effective digital transformation can help Latin America and the Caribbean overcome the traps hindering its development. https://www.cepal.org/en/pressreleases/real-and-effective-digital-transformation-can-help-latin-america-and-caribbean
CEPAL. (2024). Superar las trampas del desarrollo de América Latina y el Caribe en la era digital: El potencial transformador de las tecnologías digitales y la inteligencia artificial. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. https://conferenciaelac.cepal.org/9/sites/elac9/files/s2401013_es.pdf
Chen, H., Chiang, R. H. L., & Storey, V. C. (2012). Business intelligence and analytics: From big data to big impact. MIS Quarterly, 36(4), 1165–1188. https://doi.org/10.2307/41703503
Franco-Coello, M. R., Sandoval-Cuji, M. M., & Recalde-Aguilar, L. M. (2026). Optimización estocástica mediante modelos de riesgo GARCH-Cox para mitigar la quiebra de las pymes agrícolas en las economías emergentes. Journal of Economic and Social Science Research, 6(2), 113-131. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v6/n2/244
Ghasemaghaei, M., & Calic, G. (2019). Can big data improve firm decision quality? The role of data quality and data diagnosticity. Decision Support Systems, 120, 38–49. https://doi.org/10.1016/j.dss.2019.03.008
Ghasemaghaei, M., & Calic, G. (2020). Assessing the impact of big data on firm innovation performance: Big data is not always better data. Journal of Business Research, 108, 147–162. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.062
Ghasemaghaei, M., Ebrahimi, S., & Hassanein, K. (2018). Data analytics competency for improving firm decision making performance. The Journal of Strategic Information Systems, 27(1), 101–113. https://doi.org/10.1016/j.jsis.2017.10.001
Gupta, M., & George, J. F. (2016). Toward the development of a big data analytics capability. Information & Management, 53(8), 1049–1064. https://doi.org/10.1016/j.im.2016.07.004
Herrera-Sánche, M. J., Casanova-Villalba, C. I., & Jacome-Vélez, T. G. (2024). Transformación digital en la banca y su efecto en la experiencia del cliente. Revista Científica Ciencia Y Método, 2(1), 1-13. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v2/n1/27
Herrera-Sánchez, M. J., & Casanova-Villalba, C. I. (2024). Inteligencia artificial y su impacto en la transformación de la gestión financiera. Space Scientific Journal of Multidisciplinary, 2(1), 52-64. https://doi.org/10.63618/omd/ssjm/v2/n1/43
Herrera-Sánchez, M. J., Casanova-Villalba, C. I., Concha-Ramirez, J. A., & López-Pérez, P. J. (2024). Impacto de la inteligencia artificial en los procesos de auditoría contable. Innova Science Journal, 2(1), 1-14. https://doi.org/10.63618/omd/isj/v2/n1/28
Jara-Álvarez, G. X., Salgado-Ortiz, P. J., Santander-Salmon, E. S., & Quiñonez-Cabeza, B. M. (2024). Estrategias de diversidad e inclusión en procesos de reclutamiento asistidos por IA. Revista Científica Ciencia Y Método, 2(4), 50-62. https://doi.org/10.55813/gaea/rcym/v2/n4/53
Lopez-Mallama, O. M., Lemos-Muñoz, A. J., & Córdova-Ardila, Y. P. (2023). Protección Social en la Región Caribe de Colombia: una Mirada desde la Equidad en 2021. Journal of Economic and Social Science Research, 3(3), 13–24. https://doi.org/10.55813/gaea/jessr/v3/n3/70
Mikalef, P., Boura, M., Lekakos, G., & Krogstie, J. (2019). Big data analytics and firm performance: Findings from a mixed-method approach. Journal of Business Research, 98, 261–276. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.01.044
Prado-Chinga, A. E. (2024). Evolución de las Prácticas de Gestión Corporativa: Tendencias y Desafíos Actuales. Revista Científica Zambos, 3(3), 15-29. https://doi.org/10.69484/rcz/v3/n3/55
Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data science and its relationship to big data and data-driven decision making. Big Data, 1(1), 51–59. https://doi.org/10.1089/big.2013.1508
Reinsel, D., Gantz, J., & Rydning, J. (2018). The digitization of the world: From edge to core. IDC/Seagate. https://www.seagate.com/files/www-content/our-story/trends/files/idc-seagate-dataage-whitepaper.pdf
Sarmiento-Martínez, R. G. (2024). Estrategias de Gestión para la Optimización del Tránsito Urbano en el Cantón La Concordia: Desafíos y Oportunidades. Revista Científica Zambos, 3(3), 64-77. https://doi.org/10.69484/rcz/v3/n3/54
Wamba, S. F., Gunasekaran, A., Akter, S., Ren, S. J.-F., Dubey, R., & Childe, S. J. (2017). Big data analytics and firm performance: Effects of dynamic capabilities. Journal of Business Research, 70, 356–365. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.009