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\title{Explotación de datos en empresas PyMEs intensivas en conocimiento: un estudio aplicado a empresas de la ciudad de Tandil, Argentina}
\author{\small Romero, María del Carmen, Álvarez, María Belén, Álvarez, Ludmila}


\date{2023-10-15}

\begin{document}
\maketitle

\section*{Resumen}
El presente trabajo tiene por objetivo analizar la explotación de datos en un conjunto de empresas PyMEs intensivas en conocimiento localizadas en la ciudad de Tandil. Se definen como organizaciones intensivas en conocimiento (OIC) a aquéllas cuyo principal factor productivo es el conocimiento. Se realizó un estudio exploratorio para una muestra no probabilística de 12 empresas con las características mencionadas con la finalidad de caracterizarlas a partir del continuo Dato-Información-Conocimiento. Se identifica que todas las empresas estudiadas registran datos y, entre ellas, se distinguen tres grupos: una única empresa que posee datos pero que no genera información ni toma decisiones en función de ellos, dos empresas que poseen datos, no generan información, pero toman decisiones en función de los datos; y el grupo restante de nueve firmas que poseen datos, generan información y toman decisiones en base a ella. En este último grupo se observa que aproximadamente el 90\% generan sistemas de indicadores, que todas guardan información y que un alto porcentaje lo hace mediante archivos digitales. Se identifica, también, que cerca del 90\% de las empresas estudiadas comparte la información generada al resto de la organización y que dicha información es transmitida en forma parcial a todas las áreas. Además, si bien en las decisiones participan agentes externos y empleados, éstos participan en un bajo porcentaje y dichas decisiones son tomadas exclusivamente por los directivos. Una gran mayoría de las empresas estudiadas registran datos, generan información y toman decisiones en función de ella, lo cual es esperable por las características propias de las organizaciones intensivas en conocimiento. Se plantean estudios futuros en profundidad para aquéllas en las cuales no se genera información y no se toman decisiones en función de ella para poder identificar cuáles son los obstáculos que intervienen en dicho proceso. 

\section*{Referencias}
\begin{itemize}
  \item Ahumada Tello, E., y Perusquia Velasco, J. M. (2016). Inteligencia de negocios: estrategia para el desarrollo de competitividad en empresas de base tecnológica. Contaduría y Administración, 61, 127-158.

  \item Almashari, M., Zairi, M. \& Alathari, A. (2002). An Empirical Study of the Impact of Knowledge Management on Organizational Performance. Journal of Computer Information Systems, 42 (5), 74-82.

  \item Bedoya Dorado, C., García Solarte, M., \& Murillo Vargas, G. (2021). Organizaciones intensivas en conocimiento (oic): características e implicaciones para la gestión. Revista Universidad \& Empresa, 23(41), 1-34. https//doi.org/10.12804/ revistas.urosario.edu.co/empresa/a.8701

  \item Bell, S. J., Whitwell, G. J. \& Lukas, B. A. (2002). Schools of thought in Organizational Learning. Journal of the Academy of Marketing Science, 30(70), 70-86.

  \item Bierly, P., Kessler, E. y Christensen, E. (2000). Organizational learning, knowledge and wisdom. Journal of Organizational Change Management, 13 (6), 595-618.

  \item Coleman, S., Göb, R., Manco, G., Pievatolo, A., Tort-Martorell, X. y Reis, M. S. (2016). How can SMEs benefit from big data? Challenges and a path forward. Quality and Reliability Engineering International, 32 (6), 2151-2164.

  \item Comisión Económica para América Latina. (2023). Acerca de Microempresas y Pymes.  

  \item Confederación Argentina de la Mediana Empresa (2020). Informe de gestión 2020. 

  \item Crossan, M. M., Lane, H. W. \& White, R. E. (1999). An Organizational Learning framework: from intuition to institution. Academy of Management Review, 24(3), 522-537.

  \item Davenport, T. H. y Prusak, L. (1998). Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know. Boston, United States of America: Harvard Business School Press.

  \item Di Rienzo J.A., Casanoves F., Balzarini M.G., Gonzalez L., Tablada M., Robledo C.W. InfoStat versión 2020. Centro de Transferencia InfoStat, FCA, Universidad Nacional de Córdoba, Argentina. 

  \item España León, O. E. (2018). Análisis de la gestión de la calidad, gestión del conocimiento e innovación en las Pymes de Guayaquil 2017. [Tesis de grado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional.

  \item Fayyad, U., Piatetsky-Shapiro, G. y Smyth, P. (1996). From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. AI Magazine, 17(3), 37-54.

  \item Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C.; Baptista, Lucio, P. (2010). Metodología de la Investigación. Quinta Edición. México DF: McGraw Hill. 

  \item Huber, G. (1991). Organizational Learning: the contributing processes and the literatures. Organization Science, 2(1), 1-147.

  \item Lacam, J. S. (2020). Data: A collaborative? The Journal of High Technology Management Research, 31(1), 100370.

  \item Laudon, K. y Laudon, J. (2012). Sistemas de información gerencial (12da. Ed.). México DF, México: Pearson Education.

  \item Llave, M. R. (2019). A Review of business intelligence and analytics in small and medium-sized enterprises. International Journal of Business Intelligence Research, 10(1), 19-41.

  \item López Sánchez, J. Á., Santos Vijande, M. L. y Trespalacios Gutiérrez, J. A. (2008). Aprendizaje organizativo en la gestión empresarial y escuelas de pensamiento: Evidencias empíricas. Cuadernos de Administración, 21 (37), 81-107.

  \item Lu, J., Cairns, L. y Smith, L. (2020). Data science in the business environment: customer analytics case studies in SMEs. Journal of Modelling in Management, 689–713.

  \item Maroufkhani, P., Ismail, W. K. W. \& Ghobakhloo, M. (2020). Big data analytics adoption model for small and medium enterprises. Journal of Science and Technology Policy Management, 11(4), 483-513.

  \item Medina Chicaiza, R. P., Chiquilinga Vejar L. del C. y Ortiz Barba, A. P. (2016). Aproximación sobre la inteligencia de negocios en las PYME. Dominio de las ciencias, 2 (4), 370-382.

  \item Ministerio de Producción y Trabajo de la República Argentina (2019 a). Economía del Conocimiento. Argentina al futuro. https://biblioteca.produccion.gob.ar/document/download/545

  \item Ministerio de Producción y Trabajo de la República Argentina (2019 b). Informe Argentina Productiva – Economía del Conocimiento. 

  \item Mohamed, M. y Weber, P. (2020). Trends of digitalization and adoption of big data \& analytics among UK SMEs: Analysis and lessons drawn from a case study of 53 SMEs. En 2020 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation.

  \item Noonpakdee, W., Phothichai, A. \& Khunkornsiri, T. (2018). Big data implementation for small and medium enterprises. In 2018 27th Wireless and Optical Communication Conference (WOCC) IEEE. 

  \item Papachristodoulou, E., Koutsaki, M. y Kirkos, E. (2017) Business intelligence and SMEs: Bridging the gap. Journal of Intelligence Studies in Business. 7 (1) 70-78.

  \item Porras Cerrón, J. C. (2019). La administración empresarial eficiente con ayuda del big data en el desarrollo de las microempresas de Lima Metropolitana, caso Gamarra. [Tesis doctoral, Universidad Nacional Federico Villarreal]. Repositorio Institucional – Universidad Nacional Federico Villarreal.

  \item Provost, F. \& Fawcett, T. (2013). Data Science and its relationship to Big Data and data-driven decision making. Big Data Journal, 1, 51-59.

  \item Quintas, P.; Lefrere, P. \& Jones, G. (1997). Knowledge management: a strategic agenda. Long Range Planning Journal, 30 (3), 385-391.

  \item Resolución 220/2019 - Boletín Oficial. Obtenido de Ministerio de producción y trabajo secretaría de emprendedores y de la pequeña y mediana empresa (15 de abril de 2019). 

  \item Riascos Erazo, S. C. (2018). Adquisición, transferencia y utilización del conocimiento en las PYMES Vallecaucanas (Colombia). Revista de Ciencias Humanas y Sociales, 1225-1255.

  \item Ricci, R., Battaglia, D. \& Neirotti, P. (2021). External knowledge search, opportunity recognition and industry 4.0 adoption in SMEs. International Journal of Production Economics, 240(1), 108234.

  \item Romero, M. del C., Álvarez, L y Álvarez, M. B. (2023). ¿Qué uso le dan las pymes a los datos? Identificación del nivel de explotación de los datos en empresas PyMEs de la ciudad de Tandil. En XXVIII Reunión Anual de la Red Pymes Mercosur (a realizarse entre el 27 y 29 de septiembre de 2023). Trabajo aprobado. 

  \item Romero, M. del C., Álvarez, M. B. y Zurzolo García, F. (2021). ¿Qué uso le dan las pymes a los datos? Propuesta de diagnóstico y clasificación de PyMEs basadas en conocimiento según su nivel de explotación de los datos. En XXVI Reunión Anual de la Red Pymes Mercosur. Merlo, San Luis, Argentina.

  \item Romero, M. del C., Lascioli, G. y Camio, M.I. (2019). Aprendizaje Organizacional desde el enfoque de procesos. En XXIV Reunión Anual de la Red Pymes Mercosur. Rosario, Santa Fe, Argentina.

  \item Saleem, H., Li, Y., Ali, Z., Mehreen, A. \& Mansoor, M. S. (2020). An empirical investigation on how big data analytics influence China SMEs performance: do product and process innovation matter? Asia Pacific Business Review, 26(5), 537-562.

  \item Starbuck, W. (1992). Learning by knowledge-intensive firms. Journal of Management Studies, 29(6), 0022-2280.

  \item Thajudeen, S. S. (2018). Advanced Analytics Solutions: Towards a Data Driven Organisation. Offshore Technology Conference Asia, Kuala Lumpur, Malaysia.

  \item Tippins, M. y Sohi, R. (2003). IT Competency and firm performance: Is organizational learning a missing link? Strategic Management Journal, 24, 745-761.

  \item Templeton, G. F., Lewis, B. R. y Snyder, C. A. (2002). Development of a measure for the organizational learning construct. Journal of management information systems, 19(2), 175-218.

  \item Tovar, C., (2017). Investigación sobre la aplicación de Business Intelligence en la gestión de las PyMEs de Argentina. Palermo Business Review, 15, 79-97.

  \item Universidad Nacional de San Martín. (2022). En el día internacional de las pymes: La situación actual y el rol de las universidades para su impulso. https://noticias.unsam.edu.ar/2022/06/27/dia-de-las-pymes/

  \item Uribe Posada, A. y Alzate Parra, L. M. (2006). Proceso de toma de decisiones basado en inteligencia de negocios para las pymes del sector de salsas y aderezos establecidas en Medellín. Trabajo de grado para optar al título de Ingeniero Informático. Escuela de Ingeniería de Antioquia Ingeniería Informática Envigado.

  \item Vicario, G. \& Coleman, S. (2019). A review of data science in business and industry and a future view. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 1–13.

\end{itemize}

\section*{Editorial}
Publicado por la \textbf{Editorial CyTA}.\\
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\end{document}