Analítica de datos para sistemas de costos basados en actividades en la era de big data

• Autores: Juan Bernardo Quintero, Manuel David Mollar Villanueva, Fernando Luis Gómez Montaya
• Localización: Revista del Instituto Internacional de Costos, ISSN 1646-6896, Nº. Extra 1, 2018 (Ejemplar dedicado a: Edición Especial XV Congreso de Costos), págs. 64-82
• Idioma: español
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• Resumen

  • La acelerada evolución de las tecnologías de la información y las comunicaciones, conjuntamente con el aumento del acceso a las mismas, constituyen factores fundamentales para iniciar la era de Big Data; una tendencia en la que el análisis de la información debe considerar grandes volúmenes de datos, de diversos orígenes y formas, que deben ser procesados con gran velocidad. Por otro lado, los sistemas de costos y en particular los sistemas de costos basados en actividades, han posibilitado a las compañías conocer su verdadera situación a través de metodologías que permiten obtener el costo de los procesos, subprocesos y actividades, facilitando un consumo efectivo y eficiente de los recursos. La operación de los modelos de costos basados en actividades permite a las compañías realizar analítica descriptiva para conocer el estado actual de la empresa; sin embargo, hacer analítica predictiva para conocer el estado futuro, sugiere considerar información histórica, lo cual puede generar considerables volúmenes de datos tratables fácilmente a través de herramientas Big Data. Por su parte, la analítica prescriptiva para sacar mayor provecho a situaciones futuras, hace necesario considerar información de terceros, de redes sociales o de streaming de audio y video, para cuyo tratamiento se hacen indispensables las herramientas disponibles en entornos Big Data. Este artículo muestra el potencial de integrar disciplinas como el costeo basado en actividades y la analítica de datos en el marco de Big Data, ilustrando su implementación en el caso de aplicación del análisis de datos de una universidad.