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Implementación de un sistema de analítica Big Data para el análisis descriptivo y predictivo de ventas e inventarios en un supermercado colombiano

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorZapata Velandia, Fabio
dc.contributor.authorRestrepo García, Mauricio Andrés
dc.date.accessioned2026-01-23T23:05:31Z
dc.date.available2026-01-23T23:05:31Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstract“El sector retail en Colombia tiene una presencia sólida, es dinámico y crece de manera constante, adaptándose con rapidez a los entornos digitales, como lo muestran análisis recientes del mercado retail colombiano (Mall & Retail, 2025). Los supermercados dominan gran parte del mercado y el e-commerce ha desempeñado un papel fundamental en su expansión. Esto ha generado grandes volúmenes de datos, tanto transaccionales como comportamentales, que pueden ser analizados mediante técnicas de Big Data para mejorar la toma de decisiones y la competitividad empresarial (McAfee & Brynjolfsson, 2012).” La aplicación de estas técnicas permite identificar no solo los aspectos en los que existen dificultades, sino también las áreas con potencial de mejora que puedan impulsar el crecimiento económico y fortalecer el posicionamiento de marca. Esto puede traducirse en la optimización de campañas de marketing, la incorporación de nuevos productos o la implementación de estrategias más efectivas para incentivar a los clientes (Davenport, 2014; Kotler et al., 2018). El propósito de este documento es presentar al Supermercado La 2000 un análisis descriptivo sobre sus ventas del mes de noviembre del año 2025 las cuales fueron analizadas por hora para tratar de dar respuesta a preguntas como: ¿Qué productos están o pueden estar representando perdidas ?, ¿Qué productos tienen una mayor rotación? O ¿Cuáles son los días del mes que presentan un incremento en ventas? Al dar respuesta a estas preguntas se tendrá un panorama más claro del negocio y se puedan implementar estrategias que mejoren temas como, el abastecimiento de los productos más vendidos, reducir los costos en productos de baja rotación y crear estrategias de marketing enfocadas en los días de menor venta, dando a conocer indicadores relevantes sobre sus ventas e inventario.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreelevelTecnológicaspa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.description.degreenameTecnólogo(a) en Desarrollo de Softwarespa
dc.format.extent31 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/9014
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.publisher.programTecnología en Desarrollo de Softwarespa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2026spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectBig Dataspa
dc.subjectAnálisis descriptivospa
dc.subjectVentasspa
dc.subjectGestión inventariospa
dc.subjectSector retailspa
dc.subject.lembMarketing
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.subject.lembToma de decisiones
dc.titleImplementación de un sistema de analítica Big Data para el análisis descriptivo y predictivo de ventas e inventarios en un supermercado colombianospa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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