Gestión con mención en Gestión Empresarial (Lic.)

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search.filters.applied.f.advisor: search.filters.advisor.Garcia Valencia, Oswaldo AurelioSubject: search.filters.subject.Centros comerciales--Perú

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    La generación de valor mediante el uso de data science en la planificación de la demanda de tiendas por departamento
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-07-20) Pignano Bravo, Angelo Santino; Pino Carmona, Piero Jesus; Garcia Valencia, Oswaldo Aurelio
    La presente investigación pretende analizar cómo la ciencia de datos genera valor en la planificación de la demanda en tiendas por departamento. La investigación se fundamenta en el modelo de Sales & Operation Planning de Chase (2016), el cual define cuatro dimensiones clave para la nueva generación de la planificación de la demanda: personas, procesos, tecnología y ciencia de datos. Tras la revisión de literatura teórica y empírica, se identificó que es necesario corregir las desviaciones en las tres primeras dimensiones para, así abordar la referente a ciencia de datos mediante el modelo de tipo de análisis de Intel (2015) y el modelo de madurez analítico de Davenport (2018). En este sentido, la tesis plantea un estudio de caso múltiple con un enfoque cualitativo y un alcance exploratorio, utilizando las entrevistas a profundidad para recabar información y el software ATLAS.ti para procesarla, codificar y obtener los puntos clave necesarios para la estructuración de la investigación. De esta manera, la tesis permite contextualizar la situación del proceso de planificación de la demanda en las tiendas por departamento, para lo cual se i) describe la situación del capital y su adopción al cambio organizacional, ii) expone y analiza cómo es el proceso y cómo se mide, iii) examina la infraestructura tecnológica presente en las tiendas y su integración con el proceso y iv) explora el nivel de madurez analítico en las tiendas y analiza el efecto de la ciencia de datos en el proceso. A partir de ello, se pretende proporcionar información valiosa a los tomadores de decisiones de las tiendas por departamento, respecto a los beneficios del uso de ciencia de datos y de las condiciones mínimas necesarias para su implementación, con lo cual se obtendrían resultados óptimos.