La inteligencia de negocios y la analítica de datos en los procesos empresariales se aplican en varios sectores organizacionales, este último representa un factor de ventaja competitiva, para este fin es necesario utilizar herramientas tecnológicas y definir los procesos que permitan generar modelos maduros de gestión, mientras que la inteligencia de negocios y la analítica de datos representan, como estrategia empresarial, es un factor importante de rendimiento y toma de decisiones. El objetivo fue establecer un marco de referencia teórica de la inteligencia de negocios y la analítica de datos en los procesos empresariales, en este artículo se revisaron artículos de revista indizadas en SCOPUS, Web of Science y Scielo a través del uso de google académico, el rango de revisión fue entre los años 2017 y 2021. Los resultados revelaron que el sector empresarial es donde se aplican con mayor frecuencia las soluciones en inteligencia de negocios y analítica de datos, además la metodología empírica es la más aplicada. Se concluyó que este estudio constituye un marco de referencia teórica para futuras investigaciones sobre la inteligencia de negocios y la analítica de datos en los procesos empresariales.

El incremento de los residuos de los aparatos eléctricos y electrónicos ha sido un tema discutido desde inicios de siglo, en muchos países existe un deficiente marco legal para su gestión; además, existe una corriente de economía circular que determina que la reutilización es la mejor opción para esta gestión. Desde el año 2019, el Perú ha establecido normas para la gestión de estos residuos especialmente para la reutilización. En la Universidad Nacional de San Martín – Tarapoto fue necesaria su aplicación debido a la gran cantidad de equipos de cómputo desactualizados. Los objetivos fueron reutilizar los equipos de cómputo desactualizados con el uso de Linux Terminal Server Project, establecer el procedimiento para la identificación y reutilización de los equipos de cómputo, implementar Linux Terminal Server Project y medir los resultados de la reutilización en comparación con equipos actualizados. Esta fue una investigación aplicada, de tipo experimental, con corte transversal, la población de estudio fueron 40 equipos de cómputo, la muestra fue de 6 equipos de cómputo, la técnica fue la verificación con lista de chequeo, aplicada a 2 grupos de equipos de cómputo, el primero a equipos desactualizados y el segundo a equipos de cómputo actuales. Se concluyó que con la implementación de Linux Terminal Server Project se logró un mayor rendimiento a los equipos de cómputo desactualizados situándose al nivel de un equipo informático moderno, además del impacto positivo en el medio ambiente y en la prolongación de la vida útil los equipos desactualizados.

La visión artificial es una disciplina de la inteligencia artificial que aplica el procesamiento de imágenes para el reconocimiento de patrones, con el uso algoritmos en ambientes controlados con una cantidad de iteraciones en el procesamiento de imágenes. La proliferación de dispositivos de capturas de imágenes ha generado imágenes digitales en todo el mundo, estas imágenes contienen información que deberían ser utilizadas por las organizaciones públicas y privadas para la toma de decisiones. Los objetivos fueron mejorar el reconocimiento de patrones mediante un sistema de visión artificial, medir el proceso de reconocimiento de patrones, implementar un sistema de visión artificial y medir la relación que existe entre reconocimiento de patrones y el un sistema de visión artificial. Esta fue una investigación aplicada, de tipo cuasi experimental, con corte transversal, la población y muestra de estudio fueron 8 patrones de imágenes, la técnica fue la verificación con lista de chequeo, aplicada a 2 grupos, un grupo control y un grupo experimental. Se concluyó que el tiempo de procesamiento para el reconocimiento de 8 patrones de imágenes del grupo experimental fue de 10,75 segundos y de 67,75 segundos para el grupo control y con un grado de relación entre el reconocimiento de patrones y el sistema de visión artificial de 72 %.