Inteligencia de Negocios para el mejoramiento de la Vigilancia Tecnológica en el sector universitario privado colombiano: estudio de caso

• Márquez-Vásquez, Paula ^[1] ; Caicedo-Consuegra, Lady ^[1]
  1. [1] Corporación Universitaria de Ciencias Empresariales, Educación y Salud, Barranquilla, Colombia.
• Localización: Desarrollo Gerencial, ISSN-e 2145-5147, Vol. 16, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: January-June), págs. 1-19
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Business Intelligence for the improvement of Technological Surveillance in the colombian private university sector: case study
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• Resumen
  • español

    El propósito de este artículo se centra en el papel de la Inteligencia de Negocios (IN) para el mejoramiento de la Vigilancia Tecnológica (VT), como una herramienta de apoyo para la oficina de proyectos de una Institución de Educación Superior (IES), en el sector universitario privado colombiano. Para el desarrollo del estudio, se empleó una metodología cualitativa en la que a través de la matriz DAFO y la matriz AS- IS, se analizó la metodología más apropiada para el mejoramiento de la Vigilancia Tecnológica (VT) en ese sector. La unidad de análisis fue una IES privada, sin ánimo de lucro y de carácter regional. Además, se realizó una revisión documental de los informes institucionales, específicamente del área de gerencia de proyectos. Como resultado principal del analisis documental, se encontró que una de las debilidades más latente de la IES en la Vigilancia Tecnológica (VT) es la baja tecnificación en este proceso. A pesar de contar con un conjunto de fortalezas que les permite desarrollar sus actividades misionales, hay limitantes a nivel tecnológico que retrasan los démas procesos como es el análisis de las convocatorias, la formulación y postulación a proyectos. En este sentido, la implementación del modelo de Inteligencia de Negocios (IN) y la incorporación del software Power BI, se visiona como una herramienta de apoyo que permite el mejoramiento de los procesos de Vigilancia Tecnológica (VT) en cualquier área de la organización, así como también el aumento de la capacidad de generación de ingresos, puesto que, al obtener información en tiempo real, se reduce el riesgo de identificación tardía de amenazas y pérdidas de oportunidades. Además, al automatizar la recopilación y el análisis de datos, se reduce el tiempo y los recursos necesarios para realizar tareas manualmente. La información se presenta de forma clara y concisa, lo que facilita su interpretación y permite a los tomadores de decisiones actuar de manera oportuna.

  • English

    The purpose of this article focuses on the role of Business Intelligence (BI) in enhancing Technological Surveillance (TS) as a supportive tool for the project office of a Private Higher Education Institution (HEI) in the Colombian private university sector. For the development of the study, a qualitative methodology was employed in which the SWOT matrix and the AS-IS matrix were used to analyze the most appropriate methodology for improving Technological Surveillance (TS) in that sector. The unit of analysis was a private, non-profit HEI with a regional character. Additionally, a documentary review of institutional reports, specifically in the project management area, was conducted. The main result of the documentary analysis was the finding that one of the most latent weaknesses of the HEI in Technological Surveillance (TS) is the low level of technological sophistication in this process. Despite having a set of strengths that enable them to carry out their mission activities, there are technological limitations that delay other processes such as analysis of calls for proposals, formulation, and project application. In this sense, the implementation of the Business Intelligence (BI) model and the incorporation of Power BI software are seen as supportive tools that allow for the improvement of Technological Surveillance (TS) processes in any area of the organization, as well as an increase in income generation capacity, since obtaining real-time information reduces the risk of late identification of threats and missed opportunities. Additionally, by automating data collection and analysis, the time and resources required to perform tasks manually are reduced. The information is presented clearly and concisely, facilitating its interpretation and enabling decision-makers to act promptly.