Big data y anlisis empresarial: impacto en la gestin de la pequea y mediana empresa
Big data and business analytics: impact on small and medium-sized business management
Big data e anlise de negcios: impacto na gesto de pequenas e mdias empresas
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Correspondencia: dcruzrivadeneira@gmail.com
Ciencias Econmicas y Empresariales
Artculo de Investigacin
* Recibido: 10 de marzo de 2025 *Aceptado: 23 de abril de 2025 * Publicado: 01 de mayo de 2025
I. Estudiante, Instituto Superior Tecnolgico CEMLAD, Quito, Ecuador.
II. Rectora, Instituto Superior Tecnolgico CEMLAD Quito, Ecuador.
Resumen
Este artculo cientfico de revisin bibliogrfica tiene como propsito analizar de manera detallada el impacto que ha tenido la implementacin del Big Data y el anlisis empresarial en la gestin de las pequeas y medianas empresas (PYMEs), especialmente en un contexto caracterizado por una acelerada transformacin digital y creciente globalizacin. En este entorno cambiante, el manejo eficiente de grandes volmenes de datos se ha convertido en un componente crucial para lograr una ventaja competitiva sostenible. A travs de una revisin sistemtica de literatura cientfica publicada entre los aos 2015 y 2024, se exploran las formas en que el Big Data ha sido incorporado en entornos de PYMEs, considerando sus beneficios, desafos, limitaciones y potencial de desarrollo. Este trabajo se centra en examinar los efectos del Big Data sobre aspectos clave como la toma de decisiones estratgicas, la optimizacin de procesos productivos, la comprensin del comportamiento del cliente y la mejora de la competitividad empresarial. A pesar de que las PYMEs enfrentan numerosas barreras, como la falta de recursos tecnolgicos, escasa capacitacin y resistencia cultural al cambio, se evidencia que aquellas que logran implementar estas tecnologas de forma estratgica pueden posicionarse favorablemente frente a sus competidores. La investigacin concluye que el uso inteligente del Big Data no solo impulsa la eficiencia organizacional, sino que tambin fomenta la innovacin, el crecimiento sostenible y la resiliencia ante escenarios complejos del mercado.
Palabras clave: Big Data; anlisis empresarial; PYMEs; transformacin digital; toma de decisiones; competitividad; innovacin; gestin estratgica.
Abstract
The purpose of this scientific literature review is to provide a detailed analysis of the impact that the implementation of Big Data and business analytics has had on the management of small and medium-sized enterprises (SMEs), particularly in a context characterized by accelerated digital transformation and increasing globalization. In this changing environment, the efficient management of large volumes of data has become a crucial component for achieving a sustainable competitive advantage. Through a systematic review of scientific literature published between 2015 and 2024, the paper explores the ways in which Big Data has been incorporated into SME environments, considering its benefits, challenges, limitations, and development potential. This paper focuses on examining the effects of Big Data on key aspects such as strategic decision-making, optimization of production processes, understanding customer behavior, and improving business competitiveness. Although SMEs face numerous barriers, such as a lack of technological resources, limited training, and cultural resistance to change, it is evident that those that manage to implement these technologies strategically can position themselves favorably relative to their competitors. The research concludes that the intelligent use of Big Data not only drives organizational efficiency but also fosters innovation, sustainable growth, and resilience in the face of complex market scenarios.
Keywords: Big Data; business analytics; SMEs; digital transformation; decision-making; competitiveness; innovation; strategic management.
Resumo
O objetivo desta reviso de literatura cientfica fornecer uma anlise detalhada do impacto que a implementao de Big Data e anlise de negcios teve na gesto de pequenas e mdias empresas (PMEs), particularmente em um contexto caracterizado pela transformao digital acelerada e crescente globalizao. Neste ambiente em constante mudana, o gerenciamento eficiente de grandes volumes de dados se tornou um componente crucial para alcanar uma vantagem competitiva sustentvel. Por meio de uma reviso sistemtica da literatura cientfica publicada entre 2015 e 2024, exploramos as maneiras pelas quais o Big Data foi incorporado aos ambientes de PMEs, considerando seus benefcios, desafios, limitaes e potencial de desenvolvimento. Este artigo se concentra em examinar os efeitos do Big Data em aspectos-chave, como tomada de decises estratgicas, otimizao de processos de produo, compreenso do comportamento do cliente e melhoria da competitividade empresarial. Embora as PMEs enfrentem inmeras barreiras, como falta de recursos tecnolgicos, treinamento limitado e resistncia cultural mudana, evidente que aquelas que conseguem implementar estrategicamente essas tecnologias podem se posicionar favoravelmente em relao aos seus concorrentes. A pesquisa conclui que o uso inteligente do Big Data no apenas impulsiona a eficincia organizacional, mas tambm promove inovao, crescimento sustentvel e resilincia diante de cenrios de mercado complexos.
Palavras-chave: Big Data; anlise de negcios; PME; transformao digital; tomando uma deciso; competitividade; inovao; gesto estratgica.
Introduccin
En la actualidad, las tecnologas digitales se caracterizan por lograr la irrupcin de la poca, un claro testigo de este hecho es el sector empresarial, dado a que ha sufrido una profunda transformacin estructural (Olarte et al., 2023). As mismo, el acelerado avance tecnolgico, ha logrado generar grandes cantidades de datos provenientes de distintas fuentes, como lo son: redes sociales, dispositivos mviles, sensores, plataformas de comercio electrnico, entre otros. Este fenmeno ha dado origen al concepto de Big Data, Convirtindose as en una de las herramientas estratgicas ms usada por empresas de toda clase (Cedeo, 2019).
Tomando en cuenta este contexto, en distintos pases, que cuentan con el sector empresarial de pequeas y medianas empresas, el cual representa alrededor del 90%, actualmente enfrentan el reto y la oportunidad de adaptarse a este nuevo paradigma. Por otra parte, a diferencia de las grandes empresas, las PYMEs, por lo general suelen trabajar con recursos ms limitados, y a la vez con estructuras ms flexibles, permitindoles as lograr una mayor agilidad a los actuales cambios radicales enfocados en la tecnologa. Esto hace que el aprovechamiento del Big Data, a pesar de las limitaciones, sea un camino viable y rentable (Porras, 2019).
La incorporacin del anlisis de datos en las PYMEs ayuda en la apertura de nuevos campos para mejorar el entendimiento del cliente, anticiparse a las tendencias del mercado, disear estrategias ms efectivas y alcanzar una mejor optimizacin de los recursos. Por otra parte, estos cambios influyen en los distintos retos en los cuales se requiere una visin clases del panorama, inversiones estratgicas y, una organizacin culturar, enfocada hacia la innovacin tecnolgica(Hernndez y Mller, 2024).
Este artculo, por tanto, se enfoca en la bsqueda de posibles aportaciones de una visin integran sobre como el Big Data est impactando directamente en la gestin de las PYMEs y el estado actual de las investigaciones acadmicas sobre dicho tema. A travs de un enfoque riguroso y sistemtico, se pretende ofrecer insumos que sirvan tanto a investigadores como a empresarios y responsables de polticas pblicas.
Metodologa
La presente investigacin se enmarca en un enfoque cualitativo y descriptivo, basado en una revisin bibliogrfica sistemtica. Este enfoque es idneo para estudiar fenmenos emergentes como el impacto del Big Data en las pequeas y medianas empresas, donde la informacin es amplia, dispersa y an en evolucin. La revisin bibliogrfica permite identificar, analizar y sintetizar los hallazgos existentes en la literatura cientfica, tcnica y acadmica para comprender las tendencias, beneficios y desafos en torno a esta temtica.
Para llevar a cabo la revisin se dise un protocolo estructurado que incluy las siguientes fases:
1. Definicin de la pregunta de investigacin: Cul es el impacto del Big Data y el anlisis empresarial en la gestin de las PYMEs?
2. Criterios de inclusin y exclusin: Se seleccionaron estudios publicados entre 2015 y 2024, que abordaran de manera explcita la relacin entre Big Data, anlisis empresarial y su implementacin en pequeas y medianas empresas. Se prioriz literatura revisada por pares, informes de organismos internacionales y publicaciones acadmicas con alto factor de impacto. Se excluyeron documentos sin respaldo metodolgico claro, estudios repetidos y aquellos centrados exclusivamente en grandes empresas.
3. Fuentes de informacin: La bsqueda se realiz en bases de datos acadmicas reconocidas como Scopus, Web of Science, IEEE Xplore, ScienceDirect, EBSCOhost, SpringerLink y Google Scholar. Adems, se incorporaron informes tcnicos y estudios de caso provenientes de instituciones como la OCDE, CEPAL, Banco Mundial y la Unin Europea.
4. Tcnicas de bsqueda y seleccin: Se emplearon palabras clave y operadores booleanos como: Big Data AND PYMEs, Data Analytics AND Small and Medium Enterprises, Business Intelligence AND SMEs, Transformacin digital en PYMEs, entre otros. La bsqueda se complement con revisin de referencias cruzadas para identificar otros artculos relevantes citados en los estudios seleccionados.
5. Proceso de anlisis: Los documentos fueron analizados utilizando tcnicas de codificacin cualitativa temtica. Se agruparon los resultados en categoras emergentes relacionadas con el impacto del Big Data, sus aplicaciones, beneficios, limitaciones, barreras de adopcin y casos exitosos. Para mejorar la validez de los hallazgos, se realiz una triangulacin de fuentes y se elaboraron matrices de sntesis comparativa.
6. Evaluacin de la calidad metodolgica: Cada estudio fue valorado segn su metodologa, contexto, muestra, rigor analtico y relevancia de resultados. Esto permiti jerarquizar la evidencia encontrada, priorizando estudios con mayor solidez terica y emprica.
La riqueza metodolgica de esta revisin reside en su enfoque multifuente y multidisciplinario, lo que permite ofrecer una visin holstica del fenmeno analizado. Asimismo, se reconoce que el carcter dinmico del campo obliga a considerar este anlisis como una fotografa temporal sujeta a futuras actualizaciones e investigaciones complementarias.
Resultados
Big Data: concepto, evolucin y caractersticas clave
El termino Big Data, se define como el conjunto de datos cuto volumen, velocidad y variedad contienen una gran cantidad de informacin que requiere nuevas formas de procesamientos y anlisis para generar valor. Originalmente, se lo asociaba nicamente a grandes empresas tecnolgicas, ya que si uso se ha extendidos a los distintos tipos de empresas y sectores econmicos debido al abaratamiento de tecnologas y la proliferacin de plataformas digitales (Ziga et al., 2023).
Adems de las clsicas 5V (volumen, velocidad, variedad, veracidad y valor), autores recientes Mediante sus investigaciones, han llega a la conclusin de proponer la inclusin de otras dimensiones como la visualizacin, variabilidad y validez, estacando principalmente por la necesidad de interpretar de manera precisa los datos, evitando as el sesgo, respaldando as los anlisis realizados para la toma de decisiones (Fernndez & Rodrguez, 2022).
Aplicaciones del Big Data en las PYMEs
Las aplicaciones del Big Data en las pequeas y medianas empresas son diversas y dependen del sector en que se desempeen (Len, 2023). Sin embargo, se pueden identificar algunas reas comunes en las que se est generando un impacto significativo:
1. Marketing inteligente: el anlisis de datos de redes sociales, bsquedas en internet y patrones de compra permite a las PYMEs crear campaas ms personalizadas y efectivas (Granizo & Ordoez, 2020).
2. Gestin de operaciones: el seguimiento de datos en tiempo real facilita el control de inventarios, el mantenimiento predictivo de equipos, y la optimizacin de cadenas de suministro (Granizo & Ordoez, 2020).
3. Anlisis financiero: modelos predictivos basados en datos ayudan a prever ingresos, controlar gastos y evitar riesgos financieros (Granizo & Ordoez, 2020).
4. Talento humano: a travs del anlisis de desempeo y rotacin, las PYMEs pueden mejorar sus estrategias de reclutamiento y retencin (Granizo & Ordoez, 2020).
Un punto clave es que muchas de estas aplicaciones estn siendo habilitadas por soluciones en la nube, lo que reduce significativamente los costos iniciales y permite una implementacin gradual y escalable (Valarezo y Romn, 2021).
Beneficios del uso de Big Data en PYMEs
El uso estratgico del Big Data genera mltiples beneficios para las PYMEs, entre los que se destacan:
Toma de decisiones mejor informadas: al contar con anlisis basados en datos concretos, se reducen los mrgenes de error y se incrementa la capacidad de anticipacin (Ramrez, 2024).
Mayor eficiencia operativa: la automatizacin y el anlisis de procesos permiten detectar cuellos de botella, optimizar recursos y reducir tiempo (Ramrez, 2024).
Innovacin constante: al identificar nuevas oportunidades en el mercado, las empresas pueden desarrollar productos y servicios adaptados a necesidades emergentes (Ramrez, 2024).
Mejor conocimiento del cliente: segmentar la clientela y comprender sus preferencias permite mejorar la experiencia del usuario y aumentar la fidelizacin (Ramrez, 2024).
Estos beneficios no solo impactan la rentabilidad directa, sino tambin la imagen corporativa y la sostenibilidad a largo plazo de la empresa.
Retos y limitaciones
Las barreras para la adopcin del Big Data en las PYMEs siguen siendo significativas, especialmente en contextos donde la infraestructura tecnolgica es limitada (Ladino et al., 2022). Entre los desafos ms comunes estn:
Costos iniciales de implementacin: aunque las soluciones en la nube son ms accesibles, todava requieren inversiones en capacitacin y adaptacin de procesos (Aguilar, 2021).
Falta de personal cualificado: la escasez de perfiles con conocimientos en ciencia de datos y anlisis empresarial representa una limitacin crtica (Aguilar, 2021).
Cultura organizacional resistente al cambio: muchas PYMEs todava se gestionan de forma tradicional, lo que dificulta la incorporacin de herramientas digitales (Aguilar, 2021).
Preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos: en un contexto normativo cada vez ms exigente, la proteccin de la informacin es un aspecto fundamental (Aguilar, 2021).
Casos de xito y buenas prcticas
Existen mltiples ejemplos que muestran cmo las PYMEs estn logrando superar estas barreras e implementar con xito soluciones de Big Data. Entre las cuales se encuentra la empresa EcoModa S.L., una PYME de origen espaol dentro del sector de moda sostenible, la cual implement de manera eficaz una herramienta tecnolgica, enfocada al anlisis de datos de tendencias y el comportamiento de clientes, mejorando sus ventas en lnea, con un incremento del 35% en menos de un ao (Garca y Rey, 2020).
En Amrica Latina, el programa Start-Up Chile ha hecho uso y promocin de Big Data en empresas tecnolgicas, logrando mejorar la formacin y acceso a las plataformas analticas, las cuales permiten a las PYMEs crecer eficientemente (Bisang et al., 2022). Estas experiencias demuestran que, con el apoyo adecuado, las PYMEs pueden innovar a travs del uso de datos sin necesidad de grandes inversiones (Calle, 2022).
Conclusiones
En el presente trabajo, se logra concluir que el Big Data ha logrado convertirse en un recurso estratgico con un gran aporte para las pequeas y medianas empresas, siendo estas capaces de lograr de transformar, tanto sus operaciones internes como a la vez su posicionamiento en el mercado. Aunque hasta el momento no existen desafos relevantes, los beneficios latentes de dicha aplicacin podran superan ampliamente las barreras iniciales.
El desarrollo de ecosistemas digitales, la disponibilidad de soluciones en la nube, y las polticas pblicas orientadas a la digitalizacin de las PYMEs son elementos esenciales para facilitar la transicin. En un entorno econmico caracterizado por la incertidumbre y el cambio constante, aquellas empresas que logren integrar el Big Data, alcanzarn la adaptacin del mercado, mejorando su probabilidad de sobrevivir e incluso liderar en sus respectivos mercados.
De la misma manera, se considera necesario seguir aportando en materia acadmica en este campo, principalmente en contextos emergentes, es decir sectores donde la realidad social y tecnolgica son distintas, pero a la vez desafiantes. De igual manera, se recomienda fomentar alianzas institucionales entre universidades, centros tecnolgicos y con el sector empresarial para democratizar el acceso a estas herramientas.
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