Análisis bibliométrico de la investigación en big data y cadena de suministro

Abstract

Los mercados contemporáneos requieren la gestión de grandes cantidades de datos, por lo que el big data se ha convertido en una tecnología para responder a esta necesidad. En consecuencia, las empresas competitivas los emplean en diversos procesos, como la gestión de la cadena de suministro. En este contexto, el presente artículo tuvo como objetivo analizar la investigación existente sobre la implementación del big data en la cadena de suministro. Para ello, se realizó una revisión sistemática de la literatura utilizando la metodología PRISMA y seleccionando documentos de las bases de datos Scopus y Web of Science. Se aplicaron herramientas bibliométricas y se clasificaron los documentos en tres grupos: raíces, tronco y hojas, según la metáfora del árbol del conocimiento, y se identificaron los clústeres de investigación. Los resultados revelaron que el big data en la cadena de suministro permite mejorar la toma de decisiones, la competitividad y la eficiencia logística. Se concluye que es un tema con creciente interés investigativo, liderado por China; que requiere cambios organizacionales estratégicos. Aporta beneficios en eficiencia y toma de decisiones, pero enfrenta desafíos en transición y resistencia al cambio. Los clústeres abordan el rendimiento, la adaptabilidad, la capacidad de gestión y la conectividad. Se proponen líneas futuras de estudio relacionadas con problemáticas globales, automatización y IoT.

A Resource-based view Assessment of Big Data Analysis and its Impact on Strategic Human Resources Quality Management Systems

“…Random Forest did a predicting work of employee turnover based on the employee characteristics and job-related factors. The stack of the decision trees in the Random Forest model have shown an outstanding performance against the individual decision trees by reaching an accuracy of 89% [12]. The precision, recall and F1-score have also shown a great outcome of 0.88, 0.90, and 0.89 respectively.…”