Big data como mejora competitiva para la gestión de la información en la agricultura argentina

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dc.contributor.MentorPrince, Alejandro
dc.creator.AutorEscudero Ayelo, Sergio Alberto
dc.date.accessioned2015-10-20T12:25:33Z
dc.date.available2015-10-20T12:25:33Z
dc.date.issued2015-04
dc.descriptionFil: Escudero Ayelo, Sergio Alberto. Universidad de San Andrés. Escuela de Administración y Negocios; Argentina.
dc.description.abstractNos encontramos en una era en la cual el desarrollo del conocimiento y las herramientas tecnológicas tienen un rol protagónico en la sociedad y su ecosistema. A su vez, según Naciones Unidas se espera una densidad de población mundial que rondará 9 mil millones de personas en 2050 con un consecuente incremento de la demanda alimentaria global, y es la agricultura una de las principales áreas que provee los recursos primarios para satisfacer estas necesidades que obliga a continuar trabajando en la eficiencia de los métodos y procesos para reducir costos, tiempo y maximizar resultados. En esta circunstancia, la agricultura Argentina es un pilar estratégico que mueve importantes engranajes claves del país y actualmente tiene la capacidad de abastecer la demanda de 400 millones de personas. Con esta situación, aumentando la inclusión de herramientas tecnológicas como Big Data para realizar el análisis de un gran volumen y variedad de información, existe la oportunidad de mejorar considerablemente la gestión y resultados en todos los procesos y etapas de la cadena de valor de la agricultura. Actualmente, hay importantes líneas de investigaciones académicas y de grandes proveedores de tecnología junto con nuevas startups que han identificado el potencial de Big Data aplicado en la agricultura y que motivaron en este trabajo la comprensión del contexto actual de la agricultura y como se relaciona actualmente con tecnologías de análisis de datos a lo largo de la cadena de valor agrícola, para que investigando intensamente el alcance de Big Data, poder examinar y analizar evidencias mundiales y locales que nos permitieron identificar beneficios como la mejor gestión, reducción de costos y mejora en los niveles de producción, así como también detectar oportunidades de mejora sobre otras variables y reflexionar sobre las posibilidades, potencial y grado de adopción suponiendo como hipótesis que el uso de Big Data beneficia la toma de decisiones y produce fuertes impactos positivos económicos y productivos sobre la cadena de valor agrícola. Para contrastar la investigación teórica con una investigación de campo, se realizaron encuestas a especialistas del sector agrícola y/o tecnológico, involucrados en proyectos y aplicaciones de Big Data en el sector agrícola Argentino, que nos permitieron confirmar los supuestos teóricos que habíamos establecido en cuanto a los beneficios y concluir que se producirá una adopción precipitada de Big Data en el agro durante los próximos 10 años, en conjunto con otras tecnologías como Internet de las cosas, Drones y robótica que conjugan nuevos paradigmas de gestión en la agricultura.
dc.formatapplication/pdf
dc.identifier.otherTesis M. Ges. 63
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10908/10919
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de San Andrés. Escuela de Administración y Negocios
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subjectAgricultural industries -- Argentina -- Data processing.
dc.subjectBig data -- Argentina -- Case studies.
dc.subjectAgricultural information networks -- Argentina.
dc.subjectAgricultural industries -- Information technology -- Argentina.
dc.subjectIndustrias agrícolas -- Argentina -- Procesamiento de datos.
dc.subjectGrandes volúmenes de datos -- Argentina -- Casos de estudio.
dc.subjectRedes de información agrícola -- Argentina.
dc.subjectIndustrias agrícolas -- Tecnología de la información -- Argentina.
dc.titleBig data como mejora competitiva para la gestión de la información en la agricultura argentina
dc.typeTesis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/tesis de maestría
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/updatedVersion
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