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ANALÍSIS DEL ESTADO ACTUAL DEL BIG DATA EN LAS EMPRESAS
HOTELERAS DE LA CIUDAD DE PEREIRA
AUTORES
MARIANA JARAMILLO MONTOYA
JHON MARIO OROZCO TABORDA
BYBY DANIELA SANDOVAL LOSADA
UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PEREIRA
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
CARRERA DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
PEREIRA
2020
2
ANALÍSIS DEL ESTADO ACTUAL DEL BIG DATA EN LAS EMPRESAS
HOTELERAS DE LA CIUDAD DE PEREIRA
AUTORES
MARIANA JARAMILLO MONTOYA
JHON MARIO OROZCO TABORDA
BYBY DANIELA SANDOVAL LOSADA
Presentado para optar al título de: Administrador de Empresas
DIRECTOR
DECANO. ANDRES HENAO ROSERO
UNIVERSIDAD CATÓLICA DE PEREIRA
FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS Y ADMINISTRATIVAS
CARRERA DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS
PEREIRA
2020
3
Tabla de contenido
1. Área de problema ..................................................................................................................... 9
1.1. Planteamiento del problema ............................................................................................. 9
1.2. Delimitación ................................................................................................................... 10
1.2.1. Delimitación espacial: ............................................................................................. 10
1.2.2. Delimitación temporal: ........................................................................................... 10
2. Antecedentes .......................................................................................................................... 10
3. Pregunta de investigación ...................................................................................................... 13
4. Objetivos ................................................................................................................................ 14
4.1. Objetivo General ............................................................................................................ 14
4.2. Objetivos Específicos ..................................................................................................... 14
5. Justificación ........................................................................................................................... 14
6. Marco referencial ................................................................................................................... 16
6.1. Marco teórico ................................................................................................................. 17
6.1.1. Sistemas de Información Transaccionales .............................................................. 17
6.1.2. Las Industrias 4.0 .................................................................................................... 17
6.1.3. Business Intelligence .............................................................................................. 19
6.1.4. El Big Data .............................................................................................................. 23
6.1.5. El Cloud Computing ............................................................................................... 27
6.1.6. Internet De Las Cosas (IOT) ................................................................................... 28
6.1.7. La Globalización ..................................................................................................... 29
6.1.8. Hotelería .................................................................................................................. 29
6.2. Marco conceptual ........................................................................................................... 31
6.2.1. Hadoop .................................................................................................................... 31
6.2.2. MapReduce ............................................................................................................. 31
6.2.3. HBase ...................................................................................................................... 32
6.2.4. Cassandra ................................................................................................................ 32
6.2.5. MaHout ................................................................................................................... 33
6.2.6. Tableau .................................................................................................................... 33
6.2.7. Tableau Desktop ..................................................................................................... 33
6.2.8. Tableau Prep ........................................................................................................... 33
4
6.2.9. Tableau Online ........................................................................................................ 34
6.2.10. Tableau Server ........................................................................................................ 34
6.3. Marco Contextual ........................................................................................................... 34
6.3.1. Mercado hotelero .................................................................................................... 34
6.3.2. Turismo ................................................................................................................... 36
6.3.3. Motivo de viaje ....................................................................................................... 38
6.3.4. Turismo en Pereira .................................................................................................. 38
6.4. Marco legal ..................................................................................................................... 39
6.4.1. Ley 1581 de 2012.................................................................................................... 39
6.4.2. Ley 1266 de 2008.................................................................................................... 39
7. Diseño Metodológico ............................................................................................................ 40
7.1. Determinación de la muestra .......................................................................................... 41
7.2. Fuentes de recolección de información .......................................................................... 42
8. Resultados y Análisis............................................................................................................. 42
9. Conclusiones .......................................................................................................................... 54
9.1. Recomendaciones ........................................................................................................... 55
Bibliografía................................................................................................................................ 56
Anexos ....................................................................................................................................... 61
Encuesta ................................................................................................................................. 61
Carta enviada hoteles desde decanatura ................................................................................ 65
Glosario ................................................................................................................................. 66
5
Tabla de ilustraciones
Ilustración 1 Marco referencial ......................................................................................................16
Ilustración 2 Componentes de Business Intelligence.....................................................................20
Ilustración 3 Arquitectura de un ambiente de Big data..................................................................24
Ilustración 4 Variación anual de los ingresos reales de los hoteles-Julio (2018-2019) .................35
Ilustración 5 Participación en la llegada de extranjeros no residentes ...........................................37
Ilustración 6 Total Hoteles Encuestados ........................................................................................43
Ilustración 7 Listado de hoteles que diligenciaron la encuesta ......................................................44
Ilustración 8 Cargo de la persona que responde la encuesta ..........................................................44
Ilustración 9 ¿Cuánto invierten en Hardware anualmente? (En millones de pesos Colombianos)
........................................................................................................................................................45
Ilustración 10 ¿Cuánto invierte en Software anualmente? (En millones de pesos Colombianos).45
Ilustración 11 ¿El hotel cuenta con redes sociales? .......................................................................46
Ilustración 12 En caso de ser sí, ¿Cuáles de estas redes sociales maneja el hotel? .......................47
Ilustración 13 ¿El hotel cuenta con página web? ...........................................................................47
Ilustración 14 ¿Cuáles de los siguientes metabuscadores maneja el hotel?...................................48
Ilustración 15 ¿Qué tipo de información(es) recolectan en el hotel? .............................................49
Ilustración 16 ¿Cómo recolectan dicha información? ...................................................................49
Ilustración 17 ¿Qué sistema, programa o método utiliza para almacenar los datos? ....................50
Ilustración 18 ¿Cuáles medios de comunicación utilizan para actualizar la información? ...........51
Ilustración 19 La información permite interacción con: ................................................................51
Ilustración 20 ¿Conoce el Business intelligence? ..........................................................................52
Ilustración 21 ¿Sabe qué es el Big Data? .......................................................................................53
Ilustración 22 ¿Qué tecnología de las nombradas implementaría usted para la recolección y estudio
de los datos? ...................................................................................................................................53
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Resumen
En el presente trabajo, se encuentra un análisis de términos relacionados con el Big Data,
Business Intelligence, hotelería, turismo, entre otros. Se relacionan estos temas, con el fin de
hacer un análisis del estado actual de la tecnología que utilizan los hoteles de la ciudad de
Pereira, o si ya usan tecnología emergente como el Big Data, ya que, dentro de la capital cafetera
no existe dicho estudio, además, se describe todo el proceso de una encuesta realizada a personas
de diferentes cargos de los hoteles clasificados entre tres y cinco estrellas de la ciudad.
Inicialmente se evaluó el realizar la encuesta a todos los hoteles de la ciudad, pero dado los
términos de inversión que se deben tener en cuenta para este tipo de tecnología se determinó que
la población estuviera enmarcada en hoteles de una categoría más alta a 3 estrellas.
Después de realizadas las encuestas se presentan resultados donde se puede observar que
en su gran mayoría almacenan información en sistemas básicos como lo es el office, algunos
tienen sistemas de información transaccionales especializados para hoteles y algunos tienen un
leve conocimiento de lo que es el Big Data, pero, aun así, no invierten en tecnología de software
y hardware, adicionalmente se encuentra que estos hoteles presentan desconocimiento de temas
como el Business Intelligence. También se encuentra que una gran mayoría poseen página web y
manejan las principales redes sociales así como diferentes metabuscadores, lo cual puede ser una
fuente importante de información por lo tanto, se hace importante el validar la inversión que se
realiza en hardware y software, así como sistemas transaccionales y de acuerdo a lo anterior
poder pensar en una implementación de sistemas de información gerencial como lo es Big Data,
determinando muy bien el enfoque que se daría a estos y la posibilidad de tomar mejores
decisiones en las diferentes áreas.
Abstract
In this work, there is an analysis of terms related to Big Data, Business Intelligence,
hotels, tourism, among others. These topics are related, in order to make an analysis of the
7
current state of technology used by hotels in the city of Pereira, or if they already use emerging
technology such as Big Data, since, within the coffee capital there is no such The study also
describes the entire process of a survey carried out among people of different positions in hotels
classified between three and five stars in the city. Initially, the survey of all hotels in the city was
evaluated, but given the investment terms that must be taken into account for this type of
technology, it was determined that the population was framed in hotels of a higher category of 3
stars.
After conducting the surveys, results are presented where it can be observed that the vast
majority store information in basic systems such as the office, some have specialized
transactional information systems for hotels and some have a slight knowledge of what Big Data
is. , but, even so, they do not invest in software and hardware technology, additionally it is found
that these hotels present ignorance of subjects such as Business Intelligence. It is also found that
a large majority have a website and manage the main social networks as well as different
metasearch engines, which can be an important source of information, therefore, it is important
to validate the investment made in hardware and software, as well as transactional systems and
according to the above to be able to think about an implementation of management information
systems such as Big Data, determining very well the approach that would be given to them and
the possibility of making better decisions in the different areas.
Palabras claves: Industria, Tecnología, Big data, Business Intelligence, Hoteles, Turismo,
Software, Hardware.
Keyswords: Industry, technology, Big Data, Business Intelligence, Hotels, Tourism, Software,
Hardware.
Introducción
Dado que la tecnología a lo largo del tiempo reforma las formas de trabajo y en general la
vida de las personas, el presente trabajo de grado trata sobre el estado actual de las empresas
hoteleras de la ciudad de Pereira frente a la tecnología del Big Data, debido a que esta tecnología
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arroja información en tiempo real que obtiene a través de los diferentes métodos de
almacenamiento de datos, metabuscadores, redes sociales, entre otros; ayuda al empresario a
tomar decisiones gracias a la información que esta presenta; ya que, ofrece datos de cualquier
índole por ejemplo, comercial, mercadeo, financiero, entre otros.
Igualmente se puede encontrar el estado y los aportes del sector hotelero y de turismo hacia el
país, el cual es bastante alto en términos económicos y en especial en la región del eje cafetero y
Risaralda que se perfilan como sitios turísticos a nivel nacional e internacional.
De acuerdo a lo anterior se permite contextualizar para realizar una encuesta dentro de la ciudad
de Pereira a los hoteles que están categorizados entre tres y cinco estrellas y de esta manera
conocer el estado actual de dichos hoteles frente a la tecnología del Big Data o si están en la
capacidad de implementarla.
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1. Área de problema
1.1.Planteamiento del problema
A lo largo del tiempo, la tecnología ha avanzado con el fin de facilitar la vida de las
personas, ya sea a nivel personal o empresarial, anteriormente dentro de una empresa fabricante
o de servicio, todos los procesos que se realizaban era muy manuales y muy mecánicos, hoy en
día, la tecnología ha evolucionado tanto, que hasta las cosas más difíciles se pueden hacer mucho
más sencillas, rápidas y eficaces; un ejemplo de esto son las industrias 4.0, que son un nuevo
modelo de organización y de control de la cadena de valor a través del ciclo de vida de un
producto. (Román, 2016)
Las industrias 4.0 utilizan diversas tecnologías como: Robótica colaborativa y drones,
sistemas ciber-físicos, realidad virtual y visión artificial, realidad aumentada, fabricación aditiva,
cloud computing, blockchain, ciberseguridad y Big data, pero este trabajo solo se centrará en el
Big Data la cual está siendo implementado por las megafábricas y de tal manera las pymes, en
este caso los hoteles, que se podrían ver afectados en un futuro no muy lejano, dado que estos
cambios no todas las empresas están en la capacidad de adquirir dicha tecnología; por esta razón,
es el interés de indagar sobre la tecnología que tienen actualmente el comercio de hotelería en la
ciudad de Pereira.
El Big Data es una herramienta muy importante y trae muchos beneficios a las empresas, por
la capacidad de almacenar datos en tiempo real, es decir, incorpora una cantidad de datos que se
recogen a través de diferentes plataformas como: redes sociales, páginas web, videos, entre otros;
Esto con el fin de facilitar la toma decisiones mucho más rápido y eficiente, por lo que el Big
Data aporta de manera oportuna a todas las áreas de la empresa en términos de calidad,
seguridad, atención al cliente y vigilancia. Sin embargo, se ha encontrado que en la ciudad de
Pereira aún no se han realizado trabajos de estudio del estado de las empresas hoteleras en
relación con la implementación del Big Data, por lo tanto realizar el estudio del estado de estas
empresas acerca de la implementación de esta herramienta podría generar un mejor conocimiento
10
del mercado mediante un análisis de los datos recolectados por esta tecnología, por ende, la
no implementación de este recurso puede hacer que las empresas, en este caso, los hoteles más
pequeños sean reemplazados por organizaciones más grandes, puesto que, no van a tener la
capacidad para adaptarse a los cambios repentinos que se presentan gracias a la globalización,
siendo muy difícil satisfacer de manera rápida y eficiente las demandas del mercado.
1.2.Delimitación
1.2.1. Delimitación espacial:
El tema de esta investigación se limitará en la ciudad de Pereira en el sector del turismo
enfocado en la hotelería haciendo énfasis sólo en hoteles de tres a cinco estrellas registrados.
1.2.2. Delimitación temporal:
Cubrirá un periodo de 17 meses. De julio del 2019 a noviembre del 2020
2. Antecedentes
Rodríguez (2016) plantea que, ante el vertiginoso desarrollo de las tecnologías de la
información, la cantidad de información disponible en la nube y en las interacciones entre las
empresas y negocios de la actualidad, surgió la necesidad de desarrollar nuevos sistemas o
herramientas inteligentes y de análisis que permitan aprovechar todo el flujo de información para
convertirla en valor agregado y en insumo para aumentar los ingresos y potenciar la capacidad de
retención de las organizaciones; su objetivo principal es describir los avances tecnológicos en el
contexto del análisis de la información digital, particularmente el Big Data, y entender la forma
cómo esta nueva analítica aporta al fortalecimiento de las estructuras de negocio y al desarrollo
de nuevas oportunidades en las empresas. Para el desarrollo de esto, se describió el
funcionamiento del Big Data, las estrategias que aplica para aportar valor a los negocios, el
proceso de captura y análisis de la data disponible y su estructura y se hizo una aproximación
11
hacia el futuro de este tipo de herramientas, además finaliza presentando casos de éxito de
algunas empresas que adoptaron el Big Data.
Hernández (2016) plantea que, las estaciones ambientales manejan grandes volúmenes de
datos (meteorológicos, climáticos e hidrometeorológicos), los cuales son una oportunidad para
describir e interpretar la relación entre los datos y patrones en la dinámica de los fenómenos.
Pero el volumen de datos que se manejan exige el uso de herramientas informáticas capaces de
almacenar y gestionar eficientemente el análisis de datos con el fin el generar conocimiento para
la toma de decisiones y estar alertas a predicciones del comportamiento ambiental. Su objetivo es
definir un modelo de administración y análisis de datos ambientales a través de la utilización del
Big Data y de técnicas de inteligencia artificial.
Hernández (2016) presentó un estudio por medio de la recolección de datos de la página web
del instituto de Estudios Ambientales (IDEA) y datos históricos de la plataforma CDIAC (Centro
de Datos e Indicadores Ambientales de caldas), donde se tuvo en cuenta una estrategia de
extracción, transformación y carga para la capa de almacenamiento y las fuentes de datos. Y
dentro de esta se aplicaron cuatro tecnologías y/o herramientas para el estudio de los datos:
Mahout, Hadoop, Clustering y Deep learning. Como resultado de los estudios realizados se
identificó la importancia de las tecnologías asociadas al Big Data para el análisis de los datos;
dado que estas permiten representar las predicciones de comportamientos futuros de las variables
de precipitación, temperatura y presión barométrica, por las cuales estas quedan sujetas a la
validación y agrupación de algoritmos de Clustering usando el Mahout y Hadoop.
Según el planteamiento que proponen Ayala y Londoño (2017), el siglo XXI ocasionó la
revolución tecnológica, por lo tanto, está a afectado al sector de telecomunicaciones en cuestión
de adaptación de mejores herramientas para la interacción de sus usuarios a través de toda la
información que estas empresas poseen y de esta manera generar mejor sus decisiones y
estructurar de manera adecuada sus portafolios acomodados a las necesidades. Este estudio lo
que pretende es acercarse al concepto de Big Data y sus beneficios para los diferentes sectores
12
económicos, específicamente en el sector de telecomunicaciones a partir de las herramientas que
permite la fidelización de clientes. Este trabajo considero a 1.000 clientes que optaron por el
arrendamiento operativo de smartphones; donde se consideraron tres gamas: Premium, alta y
media, y de esta esta manera identificar potenciales clientes a través del flujo de caja libre de sus
ventas y definir las ventajas del Big Data.
Los resultados más relevantes que se generaron en el planteamiento de Ayala y Londoño
(2017) fueron la aportación del Big Data en información de: Consumos, comentarios en redes
sociales, uso de aplicaciones, necesidades, entre otros. y de esta manera los operadores de
telefonía móvil llegar a los clientes de manera pertinente y adecuada según sus necesidades. Con
esto arroja que el mercado de telefonía móvil genera hasta 5% de crecimiento, para el estudio se
presentó un valor presente neto de los activos de $19.540.895.543, y para el accionista de
$15.501.981.322. Se puede decir que la probabilidad de este negocio es rentable para la generar
valor a las empresas de telefonía móvil.
Cock (2014) plantea que, gracias a la continua evolución que tiene el mercado y la alta
convergencia entre la data, información y conocimiento, está haciendo que las empresas deban
buscar nuevos mecanismos tecnológicos para así poder generar un valor diferencial de negocio;
su objetivo es describir la relación de la tecnología, la información y las comunicaciones con la
alta gerencia y el mundo empresarial. Para llegar a ello, la aplicación al mundo empresarial que
juega el papel de la tecnología y la información, las tendencias tecnológicas, el Big Data y las
tecnologías y fabricantes en el mercado lo plantean bajo tres perspectivas: Solución empresarial
del Big Data, casos de aplicación y mejores prácticas de la industria para proyectos business
intelligence y Big Data
Fernández (2016) plantea que, hoy en día las empresas se ven enfrentadas a una realidad
complicada y cambiante debido a múltiples factores como la globalización, competitividad y
entorno público. Puesto que el análisis de datos se ha vuelto fundamental; su objetivo es realizar
un sistema de recomendación de alojamientos en cuanto al tipo de cliente y donde se encuentre
13
ubicado. Se usaron datos de búsqueda de alojamientos para atraer clientes por medio del servicio
personalizado y a graves de un sistema de recomendación. Se predice que en temporada baja se
realizan veinticuatro millones de búsquedas para alojamientos, es allí donde se decide utilizar
herramientas como el Big data.
Sanz (2018) plantea que, el éxito económico y empresarial se debe hacer mediante la
capacidad de innovar, dejando los factores productivos con menos relevancia. El avance
tecnológico, la obtención y explotación del Big Data son un componente importante para la
adquisición y conservación de ventajas competitivas de las empresas. Frente a este escenario se
inspecciona y estructura la literatura científica donde se aborda el fenómeno del Big Data en un
entorno empresarial, focalizándose especialmente en el sector de alojamiento, fuentes a
disposición de las cadenas hoteleras y otras plataformas de servicios de alojamiento para explotar
esta tecnología, los métodos o herramientas más conocidas para su implementación y el coste
potencial, todo esto con el fin de transformar esta práctica en una ventaja competitiva duradera
frente a la competencia.
Por otra parte, mediante el análisis estadístico de una base de datos y a partir de estadísticas
de Eurostat, se caracteriza el uso de Big Data en el sector de alojamiento en los países de la
Unión Europea con datos referidos a 2016, investigando la posible relación entre el uso de esta
tecnología y el nivel de desarrollo de los países, así como entre el uso de Big Data y el nivel de
rentabilidad de las empresas del sector. Dadas las condiciones que precede el estudio planteado,
se sugiere el acogimiento del Big Data dado que incrementa la rentabilidad del sector,
permitiendo cooperar en el aumento de las diferencias de renta en los países de la Unión Europea
en el futuro. Los resultados muestran que el tamaño empresarial es un factor asociado a la
adopción de esta tecnología, lo que sitúa a las empresas de menor dimensión en posición de
desventaja.
3. Pregunta de investigación
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¿Las empresas del sector económico de hotelería de la ciudad de Pereira estarán capacitadas
para implementar la tecnología de información el big data?
4. Objetivos
4.1.Objetivo General
Realizar un estudio en las empresas del sector económico de hotelería de la ciudad de Pereira
para comprobar su capacidad de implementación de la tecnología Big Data.
4.2.Objetivos Específicos
● Comprobar los sistemas de almacenamiento de datos que utilizan las empresas de
hotelería en la ciudad de Pereira.
● Identificar si las empresas de hotelería en la ciudad de Pereira utilizan el sistema Big
Data.
● Identificar si las empresas de hotelería en la ciudad de Pereira utilizan el sistema Business
intelligence.
● Definir la cantidad de empresas del sector hotelero en la ciudad de Pereira con la
capacidad de implementación de esta tecnología.
5. Justificación
La presente propuesta de investigación parte del propósito de conocer y analizar los
sistemas de información que poseen las empresas hoteleras de la ciudad de Pereira, para así
identificar la viabilidad de la implementación de la tecnología del Big Data. Dado el incremento
en la participación por parte de la ciudad de Pereira en el sector económico de hostelería al PIB
departamental, es necesario conocer si estas empresas tienen la capacidad tecnológica de
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adaptarse a los cambios constantes. Con el análisis de esta situación se resalta el potencial que
tiene la ciudad de Pereira a nivel nacional por su mercado de hostelería y restaurantes el cual
aporta en gran magnitud al crecimiento departamental.
Hoy en día, el desarrollo tecnológico ha avanzado tanto que las empresas se han visto
forzadas a reconfigurar sus procesos, donde las industrias 4.0 son parte de una transformación de
una nueva forma de hacer negocio, donde a las empresas les permite optimizar sus procesos,
alcanzar mayor flexibilidad y eficiencia (Ynzunza, Izar, Bocarando y Aguilar, 2017)
El estudio realizado es novedoso debido a que en la ciudad de Pereira hasta el momento no se
han encontrado estudios del estado de las empresas de este sector en cuestión de esta herramienta
lo que conlleva a querer realizar un diagnóstico e identificar las falencias y ventajas que se
poseen para implementar el Big Data.
Por último, esta investigación será de utilidad para todas aquellas personas que buscan
entender la complejidad y el desarrollo tecnológico que debe tener una empresa para
desenvolverse en un mercado con más facilidad y ventaja frente a sus competidores. Conociendo
específicamente cuál va a ser el futuro de estas empresas cuando el Big Data incursione a
profundidad en Colombia y que tan determinante es la adaptación a estos niveles tecnológicos.
De igual manera estudiantes, y empresarios locales pueden tener un referente para elaborar
estrategias, conocer el estado actual de las empresas hoteleras y de esta manera guiarse para
mejorar sus empresas o reestructurar sus negocios, se pueden identificar oportunidades de
cambio para recibir a este fenómeno como la revolución 4.0.
16
6. Marco referencial
Ilustración 1 Marco referencial
Fuente: Elaboración Propia.
17
6.1.Marco teórico
6.1.1. Sistemas de Información Transaccionales
Según Palomeque (2015), Los Sistemas de Información Transaccional igualmente conocido
como sistema de procesamiento de datos (TPS por sus siglas en inglés), fundamentalmente
manejan una gran magnitud de datos con algunas actividades que son realizadas en la
organización directamente por el nivel operativo, se hace constante recolección de datos con el
fin de utilizarlos como fundamento para los sistemas de toma de decisiones, sistemas ejecutivos
y sistemas de administración gerencial.
Los sistemas transaccionales realizan esenciales actividades porque son el primer tipo de
Sistemas de Información que se implanta en las organizaciones, logrando así una reducción de
mano de obra a causa de automatizar funciones operativas de la organización, son
exhaustivos en el ingreso y salida de información dado que los cálculos y procesos
acostumbran ser simples y poco sofisticados, poseen la cualidad de recolectar información y son
sencillos de justificar frente a la dirección general gracias a que sus beneficios se pueden ver y
tocar.
Este sistema se produce debido a la necesidad de que los procesos y procedimientos de la
organización sean automatizados, por ello se necesita tener elementos como personas, software,
hardware, datos y procesos. (Palomeque, 2015, p.20-25)
6.1.2. Las Industrias 4.0
Según Sachon (2018), Industria 4.0 es un concepto que se ha popularizado en los últimos
tiempos y ofrece sistemas de producción reconfigurables y herramientas, máquinas, instalaciones
y productos capaces de comunicarse entre sí y con los trabajadores mediante la realidad
18
aumentada u otros medios para transmitir datos de manera rápida, intuitiva y eficiente. Esto con
la intencionalidad de simplificar mucho más los procesos que se realizan dentro de una empresa
para lograr mayor eficacia no solo en la parte productiva de la empresa sino, en general en toda
la organización, puesto que, también se pueden mejorar los procesos internos, ya que todo puede
permanecer en la nube y toda la información podrá ser vista en tiempo real o en cualquier
momento que sea requerida.
La conceptualización que existe sobre industria 4.0 es reciente, sin embargo, ha sido definida
como una maquinaría física y dispositivos con sensores y software que trabajan en red y
permiten predecir, controlar y planear mejor los negocios y los resultados organizacionales; todo
esto con el fin de optimizar los procesos de las empresas para satisfacer mejor las necesidades de
los clientes. (Ynzunza et al., 2017)
Los productos y piezas inteligentes suministrarán información que permitirá adaptar
automáticamente el sistema de producción a las necesidades de cada producto, y también de cada
servicio que se ofrece. Esta industria que integra máquinas, herramientas, instalaciones y
sensores ayuda a recolectar los datos necesarios que una persona encargada necesita para la toma
de decisiones dando así la oportunidad de generar más valor a los clientes puesto que todos los
procesos serán vistos en tiempo real. Este modelo de producción en red es la nueva iteración de
todo lo visto hasta ahora: todos los niveles de los sistemas de TI de una empresa y de los que
componen una cadena de valor están conectados y comparten datos e información. (Sachon,
2018)
En la visión de la industria 4.0, las máquinas serán capaces de comunicarse entre sí para
recibir o transmitir información y ejecutar acciones, muchos sensores en red podrán estar
incluidos en dispositivos y máquinas y desplegarán enormes cantidades de datos de diferentes
tipos, y el cómputo en la nube proveerá las soluciones para el almacenamiento y procesamiento
de estos grandes volúmenes de datos; es por esta razón que siempre se debe tener en cuenta el
otro lado de la moneda, es decir, así como tiene muchos beneficios, esta gran cantidad de datos
19
generados de forma masiva también pueden correr el riesgo de encontrar acciones sospechosos,
de esta manera es en donde se vuelve muy necesario contar con sensores con otro tipo de
tecnología y con mayor capacidad por esto, siempre se debe con la ciberseguridad que se
requiere para todos los datos que se tienen dentro de la plataforma y poder tener un control
adecuado para así de esta manera lograr tener todos los datos actualizados y en tiempo real ya
que, por medio de la tecnología que integra puede optimizar más los procesos que hace unos
años eran tan manuales (Ynzunza et al., 2017)
En el mundo ya hay muchos países que están implementado esta tecnología ya que, disponen
de estrategias que junto con dicha tecnología llegan a un nivel que les permite competir
globalmente; puesto que, además del marco económico, lo que obliga a transformar la industria
también son las necesidades de los clientes, es decir, los nuevos mercados se basan en la
personalización y creación de nuevos productos y servicios innovadores, puesto que, los clientes
cada día más exigen productos de calidad. (Del val, 2016)
Los autores plantean que, a través del internet de las cosas, los sistemas pueden interactuar
entre sí y con las personas en tiempo real, mientras que el internet de los servicios (IoS) es el
medio mediante el cual es posible ofertar y acceder a éstos. Pero, el Big Data, el cómputo en la
nube y la inteligencia artificial son facilitadores de la Industria 4.0 y junto con la automatización
industrial están cambiando la forma en la que los productos se fabrican; contribuyen al
mejoramiento de la manufactura para simplificar los procesos de las empresas y que sean mucho
más eficientes y eficaces a la hora de satisfacer al cliente además, que faciliten el flujo de
información, la descentralización de la manufactura, la creación de nuevos procesos, la toma de
decisiones y un enfoque al desarrollo de competencias que agreguen valor a las organizaciones,
de esta manera no solo se crearán productos más innovadores sino que, se crearán fábricas
inteligentes y otros modelos de negocio mejorando así la competitividad de la organización y
obtener más rentabilidad. (Ynzunza et al., 2017)
6.1.3. Business Intelligence
20
Componentes del Business Intelligence
Ilustración 2 Componentes de Business Intelligence.
Fuente: Business Intelligence: Competir con Información
● Fuentes de información, de las cuales se inicia para alimentar de información el
datawarehouse.
● Proceso ETL de extracción, transformación y carga de los datos en el datawarehouse.
Antes de almacenar los datos en un datawarehouse, éstos deben ser transformados,
limpiados, filtrados y redefinidos. Normalmente, la información que se tiene en los
sistemas transaccionales no está preparada para la toma de decisiones.
● El propio datawarehouse o almacén de datos, con el Metadata o Diccionario de datos. Se
busca almacenar los datos de una forma que maximice su flexibilidad, facilidad de acceso
y administración.
21
● El motor OLAP, que provee la capacidad de cálculo, consultas, funciones de
planeamiento, pronóstico y análisis de escenarios en grandes volúmenes de datos. En la
actualidad existen otras alternativas tecnológicas al OLAP.
● Las herramientas de visualización, que nos permitirán el análisis y la navegación a través
de los mismos. (Cano, Josep 2007)
Historia del Business Intelligence
En los años 1970 y 1980 se inició la venta de paquetes de análisis de software. Pero, la falta
de computadoras, la poca facilidad de uso, conllevo a que los sistemas de transacción se
mantuvieran en las herramientas tecnológicas de amplio uso. El lanzamiento de la hoja de
cálculo como Lotus 1-2-3 y Excel en la década de los 1980 inició el camino para que los usuarios
crearan sus propios modelos de datos para su análisis. A partir de 1990 y el nuevo milenio, el uso
de los SQL (lenguaje de consulta estándar), bases de datos, tecnologías de Data warehouse,
herramientas de extracción, transformación y carga; así como nuevos y poderosos software de
análisis, han generado el crecimiento de la herramienta BI (Business Intelligence) de la década.
Debido, a esto las organizaciones pueden brindar fácilmente y a un bajo costo estos sistemas, con
el fin de propiciar el uso de los datos corporativos y sofisticadas herramientas de análisis. De esta
manera proporcionando el acceso a Internet desde cualquier ubicación en la que pueda analizar
los datos. (Villamizar, 2010)
Definición del Business Intelligence
Las aplicaciones de Business Intelligence son herramientas que apoyan en la toma de
decisiones, permiten el análisis en tiempo real, acceso interactivo, análisis y manipulación de
información crítica para la organización. Estas herramientas asisten a los usuarios con una
facilidad en el entendimiento para identificar oportunidades y problemas de los negocios. Los
usuarios son capaces de acceder y dirigir una alta cantidad de información, analizar sus
22
relaciones y entender las tendencias actuales. Según CherryTree “Estas herramientas previenen
una potencial pérdida de conocimiento dentro de la organización que resulta de una acumulación
masiva de información que no es fácil de leer o de usar”. (CherryTree & Co., 2000, citado en
Villamizar, 2010)
Básicamente, el objetivo de Business Intelligence es apoyar de forma razonable y continua a
las organizaciones para mejorar su competitividad, facilitando la información necesaria en el
momento adecuado para la toma de decisiones.
Los autores Pineda y Díaz (2006) plantean que el “Business Intelligence” comprende los
procesos, tecnologías y herramientas requeridas para modificar los datos en información, la
información en conocimiento y el conocimiento en planes de negocio que lleven a acciones
rentables. El Business Intelligence abarca “Data Warehousing”, herramientas de negocio
analíticas y administración del contenido del conocimiento.
Por eso, cuando hablamos de Business Intelligence no se pretende hablar solo de
tecnologías y herramientas, Business Intelligence también comprende los procesos y las personas
que intervienen en la toma de decisiones y principalmente incluye las soluciones que apoyan el
proceso de transformación de los datos en acciones para el negocio.
Para empezar, están los datos, originados desde cualquier fuente, los cuales son
desarrollados gracias a las herramientas tecnológicas y las bases de datos, en información para
ser analizada, posteriormente el ser humano coloca el proceso para transformar esa información
en conocimiento basado en sus instintos, experiencias y creencias, y desde el conocimiento
adquirido realizar acciones que apoyen las estrategias de mercado, permitan el control de la
gestión y permitan cercanía a la ejecución. El valor del negocio se da por el impacto y valor
fomentado por las acciones implementadas y los ingresos generados a partir de resultados como
reducción de costos, ahorros en tiempo, optimización de recursos, crecimiento de las ganancias,
23
satisfacción de clientes y todos los resultados que permitan cumplir con los objetivos y las metas
del negocio. (Pineda y Díaz, 2006)
Según Pineda y Díaz (2006), una solución de Business Intelligence es una plataforma
completa de análisis de la información que genera acceso a la información y deja que los
usuarios analicen los datos de diversas formas, admitiéndoles anticiparse a las tendencias
comerciales, evaluando hipótesis y tomando decisiones. Este tipo de plataformas empodera a las
organizaciones con la perspectiva y entendimiento del negocio, ofreciendo a los usuarios la
capacidad de conducir el negocio a través de una gestión y una toma de decisiones proactiva; Las
soluciones de Business Intelligence modifican los datos en información útil para el negocio y que
pueda ser usada para monitorear las actividades del mismo, asimilar las variables que lo afectan
positiva o negativamente, examinar los patrones de compra de los clientes, el mercado objetivo,
reconocer los productos más rentables, generar iniciativas de desarrollo de productos
rápidamente y, en general, obtener información con un valor más elevado para el negocio, que
permita contestar rápidamente a los cambios de los patrones de comportamiento de los clientes y
las condiciones del mercado. (Pineda y Díaz, 2006)
Finalmente, lo importante es entender que Business Intelligence es una mezcla de
tecnología y del proceso humano de análisis y toma de decisiones. Las soluciones de Business
Intelligence por sí solas no aseguran las correctas decisiones; sólo les permite a las personas de
las organizaciones tomar decisiones más acertadas y oportunas fundadas en el acceso y estudio
de la información.
6.1.4. El Big Data
Estructura del Big Data
24
Ilustración 3 Arquitectura de un ambiente de Big data
Fuente: Guerrero y Rodríguez - Diseño y desarrollo de una guía para la implementación de un
ambiente Big Data en la Universidad Católica de Colombia.
El Big Data es una de las herramientas más eficaces para el análisis de datos en masa, lo que
conlleva a la interpretación de dichos datos con el fin de generar oportunidades a través del Big
Data a corto, mediano y largo plazo, de esta forma formular e implementar modelos de negocios
mucho más eficiente y más innovadores.
Según Hidalgo y Hurtado (2015) el Big Data no es una herramienta que solo está al alcance
de grandes organizaciones dado que algunas pequeñas y medianas empresas tienen la capacidad
de almacenar grandes cantidades de datos, pero estas empresas no tienen la capacidad de
procesarlos de manera eficiente por los sistemas tradicionales cómo: hojas de cálculo, archivos o
ficheros. Está claro decir que, aunque una empresa no tenga la capacidad de incorporar el Big
Data, por lo menos debe estar al tanto de lo que pasa en el mercado, las tecnologías que puedan
estar entrando y las diferentes tendencias que se puedan presentar. Es decir, se necesita tener la
empresa al día para cuando llegue la oportunidad de optar por procesos y acciones del Big Data
tener la capacidad de implementarlo de manera inmediata para así sacar beneficio de esta
herramienta. El Big Data no es solo una tecnología de recolección de datos, es una herramienta
25
necesaria para organizar los procesos operativos, toma de decisiones, capacitar y organizar de
manera eficaz la empresa.
Utilizar el Big Data de manera correcta se podrá entender fácilmente el perfil, las
necesidades y las tendencias del cliente en respecto a los productos ofrecidos o servicios, por
esto la empresa tendrá la facilidad de interactuar y prestar un servicio adecuado a sus clientes. Es
muy difícil determinar el impacto económico del Big Data, pero se pueden expresar ventajas al
implementarse de manera adecuada. (Hidalgo y Hurtado, 2015)
● Determinar de manera adecuada las tendencias de consumo y patrones de
comportamiento por los clientes para realizar estudios y segmentaciones de mercado.
● Genera mayor conocimiento sobre el tipo de cliente y desarrollo de productos, o para
analizar el nivel de diferencia que se tiene con la competencia.
● Un análisis predictivo, esto con el fin de anticipar las tendencias del mercado y de los
clientes para estar preparado y responder efectivamente.
● Permite agilizar la toma de decisiones, dado que permite dar respuestas de manera
inmediata a situaciones determinadas.
● Genera una mayor optimización de procesos, ya que genera modelos predictivos los
cuales ayudan a mejorar el nivel de problemas que se puedan presentar.
● Se beneficia de la información en pro a la fidelización del cliente, ya que convierte la
información en conocimiento por el cual se cran mecanismos para satisfacer, atraer y
retener a los clientes.
● Aporta facilidad en los medios de pago en línea, manejo de cuentas de los usuarios, pagos
con más eficacia.
26
Según McKinsey Global Institute (2011) el Big Data se describe como una nueva generación
de tecnologías, con el fin de extraer información de una variedad de datos con el fin de generar
valor económico a través de estos datos que contienen la facilidad de capturar, descubrir e
interpretar datos de manera eficaz. El Big Data contiene las famosas 4 V´s (valor, volumen,
variedad y velocidad) Data (valor, volumen, variedad y velocidad) (IDC, 2012, párr. 15, citado
en Morales, Aguilar y Marín, 2015).
Por su parte el autor del libro Big Data: el poder de los datos, afirma que: “Los Big Data
parecen diferentes, quizá porque su naturaleza está más relacionada con la transformación
empresarial que con la tecnología” (p. 19). El Big data es la toma de decisiones basada en los
datos recolectados con la capacidad de procesarlos a tiempo real. (Schmarzo, 2014, citado en
Morales, Aguilar y Marín, 2015)
El Big Data debe implementar la analítica de datos la cual consiste en extraer la información
útil para las empresas, con el fin de mejorar la toma de decisiones, la operatividad y procesos de
la empresa; manteniendo el claro el objetivo principal de toda empresa, la generación de valor y
satisfacción del cliente. Para lograr estos objetivos implementa el Business intelligence (BI) el
cual Tascón lo define como: “el conjunto de estrategias y herramientas que una empresa tiene a
su disposición para poder analizar los datos de su organización” (Tascón, 2013, p.48, citado en
Morales. Aguilar y Marín, 2015)
Se puede notar que hoy en día existen cantidad de formas para extraer datos como
minería de datos, algoritmos de inducción, archivos webs, entre otros. Según Rosero (2017),
Colombia tiene la capacidad de implementar tecnologías de recolección de datos, por ende, esto
llevaría a generar ventajas competitivas para diferenciarse en los mercados y posiblemente se
puede considerar competir con empresas extranjeras con altos niveles de calidad y tecnología.
27
Colombia es un país en subdesarrollo donde algunas empresas tienen altos niveles de calidad,
esto se debe a que son empresas que contemplan las cinco características del Big Data, las 5v`s,
Volumen. Variedad, Valor, Veracidad y Velocidad; de cierta manera son empresas con años en
el mercado, pero hay empresas colombianas que son carentes de veracidad, esto lleva a que se
dificulte lograr alcanzar esta tecnología tan influyente en pleno siglo XXI.
Según Rosero (2017) estos son algunos de los beneficios del Big Data:
● Análisis de clientes.
● Productos y servicios basados en datos, incluidos los sistemas de personalización.
● Es una optimización del almacén de datos empresariales y modernización del
almacén de datos.
● Análisis operativo y monitoreo de operaciones comerciales.
● Detección de fraude, cumplimiento, extensiones de seguridad/inteligencia.
6.1.5. El Cloud Computing
Según Maya (2011), El Cloud Computing o Computación en la nube radica en la capacidad
de procesamiento y de almacenamiento de datos, la movilidad y aplicabilidad de la misma donde
gracias a esto se logra dar reducción de costos y mayores ingresos a las compañías.
Las PYMES tienen una gran ventaja frente al costo, ya que se evitan un gasto inicial de
capital en sistemas de infraestructura tecnológica y realizan un gasto de operación con una
infraestructura informática la cual le permite a las empresas evitar el retorno de la inversión de
28
riesgo y la incertidumbre, la posibilidad de cambio de proveedor si el servicio no funciona
correctamente; evitar la pesadilla del fracaso costoso de activo fijo de seis meses en línea, Cloud
Computing ofrece la eficiencia y la utilización de los recursos, entre otras cosas.
Queda claro que La Computación en la nube es un cambio de paradigma en la informática
donde el internet se nos vuelve un servicio; aunque la nube ha permitido facilitar la gestión de las
organizaciones ya que ayuda a centralizar la información que se tenía dispersa en los sistemas de
cómputo, surge un inconveniente ya que, al hacer uso de este nuevo sistema de ordenamiento, la
organización se podría ver afectada en su seguridad ya que la información pasa a estar habilitada
a tercero.
6.1.6. Internet De Las Cosas (IOT)
El internet de las cosas (IoT por sus siglas en inglés) es un paradigma que ha
evolucionado muy rápido a partir del 2009, donde la vida cotidiana está equipada con
microcontroladores, transceptores para comunicación digital y pilas de protocolos adecuadas que
les permitirán comunicarse entre sí. El objetivo es hacer que internet sea aún más inmersivo y
dominante, permitiendo un fácil ingreso, logrando la interacción con varios dispositivos y
fomentando el desarrollo de algunas aplicaciones que utilizan la cantidad y variedad de datos
obtenidos por dicho objetivo, colocando a disponibilidad nuevos servicios a ciudadanos,
empresas y administraciones. (Zanella, Bui, Castellani, Vangelista y Zorzi, 2014)
Los autores plantean que este paradigma IoT se puede ver afectado por la falta de un
modelo de negocio claro y ampliamente aceptado que pueda atraer inversiones para promover el
despliegue de estas tecnologías. Es de mucho interés aplicar este paradigma en un contexto
urbano ya que contesta al esfuerzo de algunos gobiernos al adoptar soluciones a las TIC en
cuanto asuntos públicos, dando cuenta de la llamada Smart City donde se espera realizar un
mejor uso de los recursos públicos aumentar la calidad de los servicios ofrecidos a los
ciudadanos, al tiempo que se reducen los costos operativos del público administraciones. Una
IoT urbana puede ayudar en una serie de beneficios en la gestión y optimización de los servicios
29
públicos tradicionales, como transporte y estacionamiento, iluminación, vigilancia y
mantenimiento de áreas públicas, preservación del patrimonio cultural, recolección de basura,
salubridad de hospitales y colegio (Zanella, Bui, Castellani, Vangelista y Zorzi, 2014)
6.1.7. La Globalización
Según Mateus y Brasset (2002), la globalización consiste en lograr una penetración mundial
de capital financiero, comercial e industrial ya que esto determinará a gran profundidad el futuro
económico del mundo y podría beneficiar tanto a los países pobres como a los ricos.
El Fondo Monetario Internacional (FMI) la define como “la interdependencia económica
creciente en el conjunto de los países del mundo, provocada por el aumento del volumen y de la
variedad de las transacciones transfronterizas de bienes y servicios, así como de los flujos
internacionales de capitales, al mismo tiempo que por la difusión acelerada y generalizada de la
tecnología”. Probablemente las sociedades con menos desarrollo tendrán mayor dificultad para
enfrentar todos estos cambios que contiene la globalización, pero hay que tener en cuenta que el
desarrollo no ocurre desde el exterior sino desde adentro donde también se deben de tener
interdependencia con otros países. En Latinoamérica se necesita tener un desarrollo integral
porque, así como la globalización beneficia algunos pueblos, también afecta a otros.
6.1.8. Hotelería
Hotelería es un conjunto de todo establecimiento de puertas abiertas al público dedicado
absoluta o parcialmente a ofrecer el servicio de alojamiento y puede agregar servicios de
alimentos y bebidas, diversión, eventos, spa, deportes y otras comodidades orientada a huéspedes
permanentes o temporales. Abarca todos aquellos establecimientos que se dedican profesional y
habitualmente a proporcionar alojamiento a las personas con o sin servicios de carácter
complementario. (Moya y Moscoso, 2017)
30
La hotelería ha tenido una tendencia creciente debido al incremento en los últimos años
obteniendo un crecimiento del 6% en 2018, presentando un crecimiento del 3.7% de la economía
mundial, según la Organización Mundial del Turismo, OMT (2019).
De acuerdo con Sancho y García (s.f.), el entorno actual, dinámico, cambiante y de globalización
de los mercados turísticos, los destinos se ven inmersos en una vorágine competitiva de todos
contra todos, aunque estén en lugares distantes. Por lo tanto, los Destinos Turísticos se enfrentan
a un proceso de difícil supervivencia, donde la estrategia competitiva marca su trayectoria. De
esta forma, alcanzar óptimos niveles de competitividad se convierte en un factor estratégico para
los destinos turísticos. Con la Vigilancia Tecnológica e Inteligencia Competitiva, se identifica,
comprende y diseña la propuesta para anticipar las acciones futuras de la empresa hotelera, para
asumir los retos de la globalización, la competitividad y las exigencias del huésped de la aldea
global.
Se realiza una propuesta de vigilancia tecnológica e inteligencia competitiva para el sector
hotelero estas constan de un conjunto de acciones que van enfocadas a la identificación,
obtención, proceso, procesamiento, análisis, interpretación para la toma de decisiones y la
proyección estratégica sobre la industria hotelera y sus competidores; lo cual será muy útil ya
que les permitirá a los hoteles ir creciendo dentro de un mercado que cada vez es más
competitivo.
Los hoteles son considerados un establecimiento de alojamiento los cuales tienen
instalaciones privadas que brindan servicio de alimentos y bebidas .Las categorías en las que se
pueden ubicar los hoteles, van desde dos hasta cinco estrellas, siendo una de las características
que deben cumplir los establecimientos para posicionarse dentro de la categoría de cuatro
estrellas es contar con el 20% de su personal capacitado profesionalmente o certificado en
competencias laborales y que hable al menos una lengua extranjera; mientras que para estar
considerado como un hotel de cinco estrellas, se debe contar con el 30% de su personal
capacitado o certificado profesionalmente y el personal mínimo que debe dominar una lengua
extranjera debe representar al 25% del total de colaboradores. (Mintur, 2016)
Según Padilla (2019), En el sector hotelero de Ecuador-Quito se evidencia la falta de
conocimiento sobre lo que es Big Data, lo que representa y lo que se puede obtener a partir de la
31
utilización de esta tecnología, no se ha encontrado un real interés en el uso de Big Data a nivel
local. Efectivamente hay instituciones del sector hotelero que sí manejan bases de datos y que
son usadas para tomar decisiones con respecto a estrategias comerciales, promociones, diseño de
nuevos productos, análisis de porcentajes de ocupación, rotación, manejo de inventarios,
mantenimientos. Aunque los datos no son visualizados en su real potencial como para analizar
tendencias de consumos, gustos de los visitantes y fidelización de clientes.
El uso del Big Data es poco en comparación al volumen de información que se puede generar
y a las diversas variables que se podrían analizar. Debido a esto no se ha mostrado un gran
interés en el uso de nuevas tecnologías y mantener el uso de herramientas más habituales como
bases de datos, desaprovechando lo que representaría un detalle y análisis más profundo de la
información que favorece la satisfacción de necesidades del turista extranjero y nacional que
frecuenta el país y que genera ingresos en el sector turístico.
6.2.Marco conceptual
6.2.1. Hadoop
El Apache Hadoop es una biblioteca que contiene un marco que permite el procesamiento de
datos en conjunto dentro de computadoras, de esta manera utiliza modelos de programación
simples. El Hadoop está diseñado para escalar desde servidores simples e individuales hasta
máquinas grupales, de las cuales cada una ofrece datos diferentes. La biblioteca tiene como
función detectar y manejar las fallas en la capa de aplicación, por lo tanto, esta ofrece un servicio
de alta disponibilidad en un grupo de computadoras. (Apache Hadoop, s.f)
6.2.2. MapReduce
32
El MapReduce es un tipo de programación que se asocia a la implementación de estrategias
de procesamiento de datos en cantidades exorbitantes las cuales se pueden aplicar a una gran
variedad de trabajos en la cotidianidad. (Hernández, Duque y Moreno, 2017)
La biblioteca MapReduce es la encargada de agrupar todos los valores intermedios asociados
a una clave intermedia I y se encarga de pasarlos a una función de reducción.
La función de reducción es escrita por el usuario, la cual contiene la clave intermedia I y el
conjunto de valores que se le da a esa clave; lo que hace es formar unos conjuntos de valores
pequeños. Estos valores son se suministran a la función de reducción del usuario a través de un
iterador, lo que permite la manipulación de los valores en grandes cantidades. (Lämmel, 2008)
6.2.3. HBase
El Apache HBase permite el acceso de lectura y/o escritura aleatoria en un tiempo real a su
Big Data. Lo que busca esta tecnología es la implementación de grandes tablas sobre grupos de
hadware básico. El HBase es una base datos con códigos abiertos, distribuida y versionada y es
moldeada a través del Bigtable, el cual se encarga de aprovechar los datos que tienen los
archivos de Google. (Apache HBase, s. f)
6.2.4. Cassandra
Apache Cassandra es una base de datos que proporciona la alta escalabilidad y
disponibilidad sin bajar el rendimiento. La escalabilidad que contiene esta base de datos permite
generar tolerancia a fallas de un hadware básico o sistema de nube, por lo que convierte a
Cassandra en una de las bases de datos más utilizadas para el uso de misiones críticas. Lo que
brinda Cassandra es la tranquilidad de salvaguardar los datos sin interrupciones y facilidad para
sus usuarios.
33
6.2.5. MaHout
La tecnología MaHout busca ofrecer la creación rápida de aplicaciones de aprendizajes,
máquinas escalables y eficientes. MaHout ofrece una serie de algoritmos para la categorización,
clustering, un filtrado corporativo, clasificación y programación evolutiva. Esto con el fin de
generar una integración de documentos, comentarios y organización de contenidos. (Hernández
et al, 2017)
El MaHout se basa en el machine learning, el cual corresponde a un subcampo de la
inteligencia artificial que se centra en el mejoramiento continuo de procesos computacionales a
través del análisis de experiencias.
6.2.6. Tableau
Tableau es la plataforma más potente, segura y manejable para los datos la cual se
focaliza en colaborarles a las personas a verlos y entenderlos, a organizaciones de todo el mundo
en todas las industrias y departamentos, están capacitando a sus personas con datos. (Tableau,
s.f)
6.2.7. Tableau Desktop
Es considerado como el estándar de oro en análisis visual ya que transformó la
inteligencia de negocios e ideó la realización del conocimiento de autoservicio.
6.2.8. Tableau Prep
34
Ayuda a los usuarios a dar forma, limpiar y colocar en manejo los flujos de datos en
forma ligera y segura, esta es la mejor opción para disponer los datos para el análisis.
6.2.9. Tableau Online
Es muy útil para realizar el análisis de autoservicio en la nube, esta es una buena
opción para clientes con pocos usuarios que requieren llevar a cabo soluciones en diversas
organizaciones y que no poseen la infraestructura adecuada para la instalación de servidores
6.2.10. Tableau Server
Es una herramienta de análisis empresarial que permite mantener la implementación del
servidor en las instalaciones o en la nube pública. (Tableau, 2003-2020)
6.3. Marco Contextual
6.3.1. Mercado hotelero
Según Cotelco (2019), el sector hotelero en Colombia sigue aumentando, en este año
aumentó 2.4 puntos porcentuales en el mes de agosto, lo que quiere decir que, el nivel de
ocupación llegó a 60,22% y el acumulado que corresponde a los meses de enero a agosto logró
aumentar un punto porcentual más que en el año 2018, alcanzando el 55.79%.
En las estadísticas nacionales se pueden observar las variaciones en ingresos que ha
presentado el sector hotelero de enero a julio de 2019 en comparación con el año 2018 en este
mismo periodo de tiempo, registrando un aumento del 11,7%. En un año, de julio de 2018 a julio
35
de 2019 los ingresos en este sector hotelero aumentaron el 10,4% en comparación con el mismo
periodo del anterior año. Además, en el mes de julio de este año también se obtuvo un aumento
del 11,9% con relación a julio de 2018. (Dane 2019)
Ilustración 4 Variación anual de los ingresos reales de los hoteles-Julio (2018-2019)
Fuente: DANE - Muestra Mensual de Hoteles (2019-07)
Aunque Risaralda no es uno de los principales municipios con más alto índice referente al
sector hotelero, sí ha tenido un crecimiento en los últimos años, según Cotelco (2019), Risaralda
tuvo un aumento del 17,18% en el mes de junio de 2019 frente al mismo mes del año pasado,
además, de que en un año referente a julio de 2018 a julio de 2019 hubo un aumento de 1,82
puntos porcentuales.
En Risaralda, la ocupación hotelera en 2019 ha aumentado con relación al año pasado, Cotelco
(2019), presenta un indicador en el cual muestra que en un periodo de tiempo de enero a junio de
2019, dicha ocupación hotelera ha aumentado un 2.93% frente al mismo periodo de tiempo del
año pasado, ya que, en 2018 fue de 44,96% mientras que, este año es de 47,8%.
36
Por otro lado, el total de habitaciones establecimientos de alojamiento y hospedaje en
Risaralda también ha aumentado un 13, 54% en un periodo de tiempo entre enero y mayo de
2019 referente al mismo periodo de tiempo en el año 2018. (Cotelco, 2019)
Se indica que Booking, Google Place, Kayak, TripAdvisor son las plataformas más
usadas debido a que se halla en todos los dispositivos móviles (Android, Iphone, BlackBerry y
Windows Phone), también cuenta con diversos idiomas. Estos brindan información relacionada a
los servicios turísticos y permite realizar reservas. (Sánchez, M, 2012, citado por Hurtado,T,
Nagelly,I. 2016)
Las plataformas como BlaBlaCar, Uber y AirBnb la cual es líder en el alojamiento
colaborativo gracias a la seguridad de su sistema para los huéspedes, influyen en el turismo; los
viajeros lograran hacer un ahorro sin tener que ceder la calidad del servicio. Para que las
empresas de turismo logren mejorar sus oportunidades y modelos de negocio deben de estudiar
la forma en que la economía colaborativa está funcionando. Estas plataformas representan un
50% de amenaza para la industria y confusión al consumidor que inclusive puede llegar a dañar
la imagen de seguridad y otro 50% de oportunidades ya que permite innovación, diferenciación y
aumento en el mercado. (Aragón, F, Núñez, V. 2015, p. 41-64)
6.3.2. Turismo
Según Statista (2018), en la actualidad, una de las industrias más grandes del mundo es la
industria de viajes y turismo, ya que en el año 2016 tuvo contribución a la economía global de
manera directa, indirecta e inducida de más de 7,6 billones de dolores, en su aporte directo, que
incluye alojamiento, transporte, entretenimiento y atracciones, fue de 2,3 billones de dólares
aproximadamente. Aunque, países como Francia y Estados unidos, son los destinos turísticos
más populares, los países menos conocidos están emergiendo rápidamente para crecer y lograr
todos los beneficios económicos de esta industria.
37
A nivel mundial, la industria del turismo ha experimentado un crecimiento constante casi
todos los años, Europa es el continente que recibe mayor cantidad de turistas y es quien produce
la mayoría de los viajeros con aproximadamente 607 millones de turistas emisores en 2015,
logrando superar a Asia pacífico que es el segundo mayor origen turístico por más del doble.
(Statista 2018)
En el 2015, los ingresos mundiales por turismo internacional, alcanzó 1,26 billones de
dólares aproximadamente, una cifra que casi duplica las estadísticas de 2005. (Statista 2018)
Ilustración 5 Participación en la llegada de extranjeros no residentes
Fuente: Ministerio de Comercio, Industria y Turismo-Perfiles Económicos Regionales (2019)
Desde el 2012 hasta el 2017 la llegada de extranjeros no residentes a la región se mantuvo
con un promedio del 2% del total nacional, pero entre los años 2018 y 2019, la región se registró
con una participación menos a diferencia de los años anteriores.
38
6.3.3. Motivo de viaje
En julio de 2019, el principal motivo de viaje de los huéspedes alojados en los hoteles fue
ocio con una participación de (49,9%), seguido de negocios (38,0%), “otros motivos” (6,2%) y
convenciones (5,6%). (DANE, 2019)
6.3.4. Turismo en Pereira
Pereira se ha convertido en la ciudad con mayor número de visitantes al año en el eje cafetero
y aun teniendo temporada baja, en el aeropuerto Matecaña aterrizan aproximadamente 1300
personas diarias donde un gran porcentaje de estos visitantes son empresarios de otras ciudades o
países. De las casi 1900 camas de los hoteles, el porcentaje de ocupación es del 46% durante
todo el año, con mayor ocupación en semana que el fin de semana. Esto muestra claramente que
los visitantes durante todo el año, con menos frecuencia en épocas de temporada alta de turismo
vacacional, son empresarios.
Debido a esto se debe ofrecer una oferta de mayor calidad para estos visitantes, es decir,
restaurantes, bares y centros comerciales de gran calidad. Se deben generar mejores estrategias
para lograr estándares internacionales y una gran promoción de la oferta que tiene Pereira para
todos ellos (Jaramillo, 2019).
Todas estas variaciones indican que en Colombia sigue creciendo cada día más el sector de
hotelería y turismo, y por consiguiente Risaralda también está presentado un buen crecimiento en
el último año, por lo tanto, es muy importante que todos los gerentes de estas organizaciones
tengan presente la oportunidad que se les está presentado y lo importante y necesario que es tener
sus hoteles en las mejores condiciones tanto físicas como tecnológicas para recibir a sus clientes.
Según Procolombia (2018), Pereira fue la ciudad destacada por su capacidad de brindar
respuesta al turismo comercial, Pereira cuenta con una capacidad hotelera de más de 3.758
habitaciones, también posee su conexión en el área nacional e internacional, es una ciudad
39
apetecida por diferentes turistas por sus espacios e infraestructuras para la ejecución de grandes
eventos, como el Centro de Evento Expofuturo, el doctor Felipe Jaramillo añadió que el
departamento creció a nivel turístico, dado que para el 2017 se obtuvieron más de 20.000 turistas
extranjeros, se recalca que son principalmente de Estados Unidos, Panamá y México.
6.4.Marco legal
6.4.1. Ley 1581 de 2012
La siguiente ley protege los datos personales de todo usuario que brinde información a toda
empresa o entidad que la solicite.
“Mediante la Ley 1581 de 2012 se expidió el Régimen General de Protección de Datos
Personales, el cual, de conformidad con su artículo 1, tiene por objeto desarrollar el derecho
constitucional que tienen todas las personas a conocer, actualizar y rectificar las informaciones
que se hayan recogido sobre ellas en bases de datos o archivos, y los demás derechos, libertades
y garantías constitucionales a que se refiere el artículo 15 de la Constitución Política; así como el
derecho a la información consagrado en el artículo 20 de la misma. Que con el fin de facilitar la
implementación y cumplimiento de la Ley 1581 de 2012 se deben reglamentar aspectos
relacionados con la autorización del Titular de información para el Tratamiento de sus datos
personales, las políticas de Tratamiento de los Responsables y Encargados, el ejercicio de los
derechos de los Titulares de información, las transferencias de datos personales y la
responsabilidad demostrada frente al Tratamiento de datos personales, este último tema referido
a la rendición de cuentas”. (Ley Nº 1581, 2012)
6.4.2. Ley 1266 de 2008
40
La ley 1266 da conocer los derechos que tiene la persona de conocer, actualizar y ratificar los
datos e información que se brinde en cualquier momento en la que se le solicite.
“La presente ley tiene por objeto desarrollar el derecho constitucional que tienen todas las
personas a conocer, actualizar y rectificar las informaciones que se hayan recogido sobre ellas en
bancos de datos, y los demás derechos, libertades y garantías constitucionales relacionadas con la
recolección, tratamiento y circulación de datos personales a que se refiere el artículo 15 de la
Constitución Política, así como el derecho a la información establecido en el artículo 20 de la
Constitución Política, particularmente en relación con la información financiera y crediticia,
comercial, de servicios y la proveniente de terceros países. (Ley Nº 1266, 2008)
7. Diseño Metodológico
El presente trabajo “Implementación del Big Data en empresas hoteleras de la ciudad de
Pereira” corresponde a una investigación descriptiva, ya que busca especificar características y
perfiles de personas, grupos, comunidades, procesos, entre otros, para someterse a un análisis. Es
decir, con esta investigación se pretende recoger información de manera conjunta o
independiente sobre los conceptos que se realicen. (Hernández, Fernández y Baptista, 2014)
Por su naturaleza es una investigación estadística descriptiva (cuantitativa), ya que, Según
Hernández, Fernández y Baptista (2014), consiste en recolectar datos para probar hipótesis en
base a la medición numérica y el análisis estadístico; por lo tanto, en este estudio, se busca la
recolección de datos por medio de preguntas sobre el sistema Big Data aplicado en los hoteles de
la ciudad de Pereira.
Según Maranto y Gonzáles (2015), el tipo de información primaria contiene información
original, es decir, son de primera mano, son el resultado de ideas, conceptos, teorías e
41
investigaciones. Las principales fuentes de información primaria son los libros, monografías,
publicaciones periódicas, documentos oficiales o informe técnicos de instituciones públicas o
privadas, tesis, trabajos presentados en conferencias o seminarios, testimonios de expertos,
artículos periodísticos, videos documentales, foros. Teniendo esto en cuenta, toda la información
será recolectada por medio de técnicas como la observación y la encuesta con preguntas tanto
abiertas como cerradas a personas encargadas de las empresas del sector hotelero de Pereira.
Los datos se recolectarán en los hoteles de Pereira por medio del diseño de investigación
transversal, el cual consta de datos recolectados en un solo momento, en un tiempo único, su
propósito es describir variables y analizar su incidencia e interrelación en un momento dado.
(Liu, 2008 y Tucker, 2004 citado en Hernández, Fernández y Baptista, 2014)
Teniendo en cuenta todo lo anterior, la recolección de la información se hará por medio de
una encuesta que se le hará al gerente, administrador o la persona encargada del hotel, puesto
que, estas personas podrán resolver las preguntas sobre los sistemas de almacenamiento de datos
que utilizan dentro de la empresa, y de esta manera poder analizar la información y generar
conclusiones del estado de las empresas hoteleras de la ciudad de Pereira.
7.1.Determinación de la muestra
Se encontraron noventa y siete (97) hoteles de la ciudad de Pereira y Dosquebradas, de
los cuales se tomó una muestra de cincuenta y dos hoteles, variando su valoración entre tres y
cinco estrellas. Se escogió este tipo de muestra, debido a que se consideró que estos hoteles
cuentan con mayor posibilidad de dar respuesta a los objetivos que se plantearon en el trabajo.
Dada la situación de restricción por el COVID 19, no se pudieron realizar las encuestas en forma
personal, por lo cual todo se realizó vía internet por diferentes medios, en el proceso de
distribución de la encuesta se presentaron diferentes dificultades al momento de realizar las
llamadas telefónicas debido a que algunos hoteles no atendían estas llamadas o no revisaban sus
correos electrónicos. Debido a las dificultades, algunos hoteles preferían no responder la
encuesta dado a que era información confidencial para ellos; además, con la situación actual que
42
atraviesa el mundo frente a la pandemia, se pudo hallar que un hotel cerro completamente su
servicio.
Por lo anterior, se envió la encuesta a los 52 hoteles y se logró recolectar una muestra
total de 16 participantes u hoteles.
7.2.Fuentes de recolección de información
Se aplicó como instrumento un cuestionario o guía de preguntas consolidadas, por medio
de una encuesta realizada a cada uno de los participantes de manera individual y virtual. Cuyas
condiciones para las mismas se resumieron en aspectos como el consentimiento que se logró
conseguir por medio de correo electrónico, llamadas telefónicas y el registro de datos a través del
formulario presentado de manera virtual.
Se contacto con Cotelco (la Asociación Hotelera y Turística de Colombia) para lograr un
listado de los hoteles de la ciudad de Pereira y Dosquebradas inscritos allí, por otro lado, se
realizó un registro de los hoteles que se encontraban en diferentes metabuscadores, seguidamente
se contactó por llamada telefónica para solicitar amablemente el diligenciamiento de las
encuestas vía web por medio del correo electrónico.
Todo el proceso se realizó a través de la plataforma de formularios de Google,
seguidamente se plantearon las preguntas con base en el marco teórico y los objetivos
planteados, posterior a esto, se realizó la encuesta y se hizo la respectiva distribución de la
misma. De esta manera, se realizó el análisis para definir el estado actual de estos hoteles y así
poder determinar si están preparados para implementar esta tecnología.
8. Resultados y Análisis
43
Ilustración 6 Total Hoteles Encuestados
Fuente: Elaboración Propia.
Teniendo una muestra de cincuenta y dos (52) hoteles, se obtuvieron dieciséis (16)
respuestas, un total de treinta y cinco (35) hoteles que no dieron respuesta y un hotel que por
motivos de la situación actual que el mundo pasa con la pandemia tuvo que cerrar su prestación
de servicio.
Nombre del hotel
Cotinga Hotel Spa
Hotel Campestre El Refugio de
Balsora
Hotel Carriqui
Hotel Cataluña Pereira
Total Respuesta ; 16
Hoteles Cerrados por Pandemia; 1
Total Sin Respuesta; 35
Total Hoteles Encuestados 52
Total Respuesta Hoteles Cerrados por Pandemia Total Sin Respuesta
44
Hotel Cafeira
El Lugar Nordico
Aparta Hotel San Juan Del Lago
Ghl abadía plaza
Amazilia Hotel
Bayit Tov Circunvalar Hotel
Hotel Don Alfonso SAS
Gran Hotel
Hotel Santa Isabel
La Rivera Hotel
Hotel Pradera Plaza
Ecohotel La Casona
Ilustración 7 Listado de hoteles que diligenciaron la encuesta
Fuente: Elaboración Propia.
Listado de hoteles que dieron respuesta a la encuesta realizada.
Ilustración 8 Cargo de la persona que responde la encuesta
Fuente: Elaboración Propia.
Es importante destacar que de los encuestados se obtuvo una mayor participación de
administradores y gerentes de los hoteles.
0 1 2 3 4 5 6 7 8
Administrador
Gerente
Jefe de mantenimiento
Recepcionista
Otro
Cargo de la persona que responde la encuesta
45
Ilustración 9 ¿Cuánto invierten en Hardware anualmente? (En millones de pesos Colombianos)
Fuente: Elaboración Propia.
Se identifico que un 50% de los hoteles tienen una inversión baja en sus sistemas de
hardware, sin embargo, se puede notar que hay una cantidad significativa del 18.8% de hoteles
que no hacen inversión en tecnología. Solo el 31,3% realizan inversión entre 1 y 5 millones y
ninguno sobrepasa los 5 millones.
Ilustración 10 ¿Cuánto invierte en Software anualmente? (En millones de pesos Colombianos)
Fuente: Elaboración Propia.
46
Se puede notar que se presenta una tendencia del 50% a invertir muy poco en temas de
software en los hoteles, incluyendo un 18.8% que no invierte nada en estos sistemas,
exceptuando un 25% que presentan una módica inversión en estos, y un 6.2% que tiene una
inversión significativa en estas tecnologías.
Ilustración 11 ¿El hotel cuenta con redes sociales?
Fuente: Elaboración Propia.
En cuanto al uso de redes sociales disponibles en internet el 93.8% cuentan con ellas, lo
que indica que hay aproximación de información cualitativa que podría servir para una futura
implantación.
47
Ilustración 12 En caso de ser sí, ¿Cuáles de estas redes sociales maneja el hotel?
Fuente: Elaboración Propia.
La mayoría de hoteles presentan una tendencia de uso en las redes sociales como
Instagram y Facebook, pero, sin pasar por alto el uso de redes como Twitter y Linkedin.
Ilustración 13 ¿El hotel cuenta con página web?
Fuente: Elaboración Propia.
48
El 87,5% de las empresas cuentan con página web, siendo esto beneficio para ellos, ya
que, tienen una interacción más directa con el cliente y presentan información relevante.
Ilustración 14 ¿Cuáles de los siguientes metabuscadores maneja el hotel?
Fuente: Elaboración Propia.
Booking es la plataforma que los hoteles más utilizan para difundir su información, a su
vez, Hoteles.com y TripAdvisor también cuentan con una cantidad significativa entre la muestra
de hoteles que hacen uso estas plataformas.
49
Ilustración 15 ¿Qué tipo de información(es) recolectan en el hotel?
Fuente: Elaboración Propia.
Los hoteles presentan una tendencia alta a recolectar información de tipo económica y de
mercadeo, pero, no presentan un interés en información tecnológica, de clientes y proveedores,
lo cual debe presentarse como información relevante para estas empresas.
Ilustración 16 ¿Cómo recolectan dicha información?
Fuente: Elaboración Propia.
50
La mayoría de hoteles implementan software y encuestas para la recolección de
información que es de utilidad para ellos.
Ilustración 17 ¿Qué sistema, programa o método utiliza para almacenar los datos?
Fuente: Elaboración Propia.
Se presenta una tendencia elevada del manejo de bases datos, pero, una gran cantidad
hace uso del sistema Office como medio de almacenamiento de datos. Se puede visualizar que
hay poco uso de sistemas transaccionales especializados en manejo de hoteles.
51
Ilustración 18 ¿Cuáles medios de comunicación utilizan para actualizar la información?
Fuente: Elaboración Propia.
Los hoteles presentan un uso de correo electrónico y de forma directa para actualizar su
información, demostrando el poco uso de medios importantes como lo es el internet y los medios
de almacenamiento.
Ilustración 19 La información permite interacción con:
52
Fuente: Elaboración Propia.
De la información que se recolecta dentro de los hoteles, la mayoría permite interacción
con clientes y empleados, de igual manera presentan información relevante para sus proveedores.
Ilustración 20 ¿Conoce el Business intelligence?
Fuente: Elaboración Propia.
La mayoría de las empresas con una representación del 75% no conoce lo que es el
Business Intelligence, desconociendo esta herramienta tan importante para el mejoramiento en la
toma de decisiones a partir de los datos que se pueden almacenar.
53
Ilustración 21 ¿Sabe qué es el Big Data?
Fuente: Elaboración Propia.
Un 68.8% presenta que conoce lo que es el Big Data, sin embargo, se puede deducir que
presentan una idea de lo que es esta herramienta, pero no su funcionamiento en general y como
la inversión en este tipo de herramientas pueden mejorar la toma de decisiones y competitividad
prestando un mejor servicio al cliente.
Ilustración 22 ¿Qué tecnología de las nombradas implementaría usted para la recolección y
estudio de los datos?
54
Fuente: Elaboración Propia.
Se presenta que las empresas siguen una tendencia a utilizar Office como medio de
recolección y estudio de datos, lo cual es algo que comparado con las tecnologías como el Big
Data o bases datos tienen una diferencia muy alta en lo que respecta a la eficiencia y eficacia en
presentación de reportes, análisis y toma de decisiones. También, se presenta que hay empresas
que no implementarían ningún tipo de tecnología para la recolección de datos.
9. Conclusiones
Se pudo inferir que las empresas hoteleras de la ciudad de Pereira no invierten una
cantidad alta en los sistemas tecnológicos de software y hardware, dado a que, utilizan un
sistema básico como lo es el office y las bases de datos, puesto que no requiere de mucha
inversión.
A pesar de que las empresas del sector hotelero de la ciudad de Pereira implementan
diferentes sistemas de bases de datos, se puede analizar que dichas empresas solo buscan
información acerca del mercado, financiero y económico. Por esto, aunque se desconoce en
detalle el uso y manejo de Big Data, pueden potencialmente manejarlo a través de las diferentes
fuentes de información.
Las empresas hoteleras implementan bases de datos para la recolección de estos datos,
por esto, pueden tomar decisiones basados en la información recolectada por estos sistemas, sin
embargo, estas empresas desconocen qué es y cómo es el funcionamiento del Business
Intelligence.
55
Dentro de los resultados, se halla que un gran porcentaje de los hoteles solo utilizan
sistemas básicos para la recolección de datos como el office, esto debido a que no hacen
inversión en software y hardware, aparte, presentan un desconocimiento en el tema de Big Data
y no optan por mejorar sus sistemas de recolección de datos. Debido a esto, solo hay un hotel
capaz de implementar tecnología del Big Data, ya que, no utilizan sistemas básicos como office,
pero, sí hacen una inversión importante en software; este hotel muestra interés en implementar la
tecnología Big Data y Business Intelligence, y esto lo soporta con sus formas de actualizar
información y mecanismo para la recolección de esta.
Los hoteles de la ciudad de Pereira, se encuentran inmersos en varios metabuscadores, ya
que, en la actualidad la mayoría de los clientes prefieren hacer uso de estos canales para acceder
a los servicios que estos ofrecen, puesto que, esto les permite conocer varias opciones, fácil
acceso a la información, hallar diferentes precios, descuentos, entre otros.
Debido a la poca inversión y los mecanismos de recolección de datos que presentan los
gráficos de los resultados se puede deducir que, los hoteles aún están utilizando sistemas básicos,
hojas de cálculo y correo electrónico para actualizar y recolectar datos de relevancia para ellos.
Esto ocasiona que, queden por fuera datos importantes que puedan arrojar las redes sociales,
páginas webs e incluso los metabuscadores, que combinando todo este tipo de información, tanto
cualitativa como cuantitativa o estructurada podría determinar el conocer en detalle las diferentes
áreas de los hoteles, así como las opiniones, perfiles de los clientes y posibles clientes, esto para
mejor toma y proceso en las decisiones.
9.1.Recomendaciones
La dificultad más grande que se encontró en los hoteles es que la mayoría no invierten
dinero en sistemas hardware y software por tal motivo, estos hoteles siguen con un uso básico de
office y un mecanismo de recolección de datos poco fiable, lo que conlleva a menos agilidad en
56
las transacciones, factores de baja calidad y errores en los datos, claves para fuentes de
información para Business Intelligence y Big Data
La falta de sistemas transaccionales puede generar perdida de información, lentitud en
procesos, baja seguridad y reportes desactualizados para la toma de decisiones, lo cual también
sería una implicación en la implementación de herramientas como Business Intelligence y Big
Data.
Se debe validar como se presenta la página web y la interacción de los clientes en esta,
así como el manejo actual que se le da a las redes sociales, esto para poder tener una interacción
completa con los seguidores que pueden brindar información para las herramientas plasmadas en
este documento.
En este sentido, se plantea que la unidad directiva de cada hotel evalúe sus sistemas
haciendo un contraste con las herramientas del Big Data y el Business Intelligence analizando lo
que les puede aportar, y de esta manera llevar un proceso de mejora en los sistemas de gestión de
información y almacenamiento de datos.
Se recomienda que en general las personas que toman decisiones en los hoteles puedan
conocer más sobre las herramientas de Business Intelligence, y Big Data, al igual de cómo se
implementaría, sus costos y todos los beneficios que estos pueden traer ya que, estas
herramientas les permitirá gestionar y organizar la información para así lograr una mejor toma de
decisiones dentro de sus hoteles.
Generar conciencia en este tipo de estudios, sobre todo en herramientas que mejorarían su
operación, pues se denota falta de interés, esto dado a las encuestas diligenciadas que podrán
ayudar a mejorar o validar las diferentes posibilidades que existen actualmente en herramientas
de punta frente a la revolución 4.0 como lo es Big Data.
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Anexos
Encuesta
1. Nombre del hotel
2. Cargo de la persona que responde la encuesta
3. ¿Cuánto invierten en Hardware anualmente? (En millones de pesos colombianos)
0 -1m
1m- 5m
5m- 10m
10m o más
Ninguna de las anteriores.
4. ¿Cuánto invierte en software anualmente? (En millones de pesos colombianos)
62
0 -1m
1m- 5m
5m- 10m
10m o más
Ninguna de las anteriores.
5. ¿El hotel cuenta con redes sociales?
Sí
No
6. En caso de ser sí, ¿Cuáles de estas redes sociales maneja el hotel?
Ninguna de las anteriores
Otra
7. ¿El hotel cuenta con página web?
Sí
No
8. ¿Cuáles de los siguientes metabuscadores maneja el hotel?
Kayak
Trivago
Hoteles.com
63
TripAdvisor
Booking
Ninguna de las anteriores
Otra
9. ¿Qué tipo de información(es) recolectan en el hotel?
Económica
De Mercadeo
Tecnológica
Financiera
Otra
10. ¿Cómo recolectan dicha información?
Software
Entrevistas
Encuestas
Grupos focales
Otra
11. ¿Qué sistema, programa o método utiliza para almacenar los datos?
Office
Open office
Bases de datos
CTM Software
64
EASY-REZ
Opera (Oracle Hospitality)
ZAVIA-ERP
Tesipro solutions
Otra
12. ¿Cuáles medios de comunicación utilizan para actualizar la información?
Directa
Medios magnéticos
Medio de almacenamiento masivo
Intranet
Internet
Correo electrónico
Otra
13. La información permite interacción con:
Empleados
Clientes
Proveedores
Otros Hoteles
Clientes Potenciales
14. ¿Conoce el Business intelligence?
Sí
No
65
15. ¿Sabe qué es el Big Data?
Sí
No
16. ¿Qué tecnología de las nombradas implementaría usted para la recolección y estudio de los
datos?
Big data
Business Intelligence
Office
Open Office
CTM Software
EASY-REZ
Opera (Oracle Hospitality)
ZAVIA-ERP
Tesipro solutions
Ninguna
Otra
Carta enviada hoteles desde decanatura
XXX-FCE-XXX
Pereira, 21 de Octubre de 2020. La Ciudad.
66
Asunto: Analísis del estado actual del Big Data en las empresas hoteleras de la ciudad de Pereira. Cordial saludo. Los estudiantes del programa de Administración de Empresas de la Universidad Católica de Pereira, ByBy Daniela Sandoval, Mariana Jaramillo y Jhon Mario Orozco realizan en la actualidad, como parte de su proyecto de grado, una investigación que tiene el siguiente objetivo: Analísis del estado actual del Big Data en las empresas hoteleras de la ciudad de Pereira. La Universidad Católica de Pereira, consciente de la importancia que tiene para la formación gerencial, el aprendizaje y apropiación de herramientas de gestión y el conocimiento de tecnologías de información, muy amable y respetuosamente solicita diligenciar la encuesta digital que se anexará y que esperamos no tome mas de 10 minutos. En particular, se pretende que lo diligencien personas de mandos altos y que conozcan del plan de tecnologia del hotel y que información esperan obtener de estos. Por supuesto, dejamos a su criterio la elección de la persona que nos brinde información sobre el tema en cuestión. Cabe señalar que la información que obtengamos ha de tratarse de modo confidencial y solo se utilizará para cuestiones académicas propias del ejercicio investigativo que en este momento adelantan los estudiantes antes nombrados. Por lo mismo, no quedará registro del trabajo ni en la biblioteca, ni en instancia alguna de la universidad. Agradecemos su atención. Cordialmente, ANDRES HENAO ROSERO Decano Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas Cédula: 10.138.758 de Pereira Correo: [email protected]
Glosario
BI: Business intelligence.
BLOCKCHAIN: “Para el Institute of International Finance, el blockchain es un registro
contabledistribuido, descentralizado, público y encriptado, en el cual las personas pueden
67
almacenar información y hacer transacciones seguras sin la necesidad de intermediarios”.
(Corredor y Diaz, 2018)
CDIAC: Datos e indicadores ambientales de Caldas.
COTELCO: Asociación Hotelera y Turística de Colombia.
CTM SOFTWARE: Empresa desarrolladora de software y asesoramiento.
DANE: Departamento Administrativo Nacional de Estadística.
DATAWEREHOUSE: “Es un repositorio de información coleccionada desde múltiples fuentes,
bajo un esquema uniforme y que usualmente reside en un solo sitio”. (Torres, Morán y Ramírez,
2014)
EASY-REZ: Plataforma de Gestión Hotelera con Software Hotelero PMS, Motor
deReservaciones, Sitio Web Hotelero, Channel Manager.
ETL: Extraer, Transformar y Cargar.
FMI: Fondo monetario Internacional.
IDEA: Instituto de estudios ambientales.
68
IOS: Internet de los servicios.
MINTUR: Ministerio del poder popular para el turismo.
OFFICE DE MICROSOFT: Paquete de aplicaciones ofimáticas desarrollado por Microsoft.
OLAP: Procesamiento analítico en línea por sus siglas en ingles OLAP.
OMT: Organización mundial del turismo.
OPEN OFFICE: Paquete gratuito de aplicaciones ofimáticas desarrollado por Sun Microsystems.
ORACLE HOSPITALITY OPERA PROPERTY: Es una plataforma de gestión hotelera
flexible y abierta para su público, que se adapta a todos los requisitos de cualquier establecimiento
de manera particular, sin importar que sean pequeños hoteles, boutiques o cadenas hoteleras.
PIB: Producto interno bruto.
PMS: En la industria de la hospitalidad un PMS (Property Management System), conocido
también como Sistema Operativo de Gestión, es una aplicación de software completa usada para
automatizar las funciones del hotel como las reservas de clientes, reservas online, puntos de
venta, teléfono, cuentas por cobrar, ventas y marketing, banquetes, alimentos y bebidas, costos
y administración, gestión de materiales, recursos humanos y nómina, gestión de mantenimiento,
gestión de calidad y otros servicios.
69
PYMES: Pequeñas y medianas empresas.
TESIPRO SOLUTIONS: Tesipro solutions fue fundada en 1992 con el objetivo de proporcionar
a hoteles independientes y grandes cadenas hoteleras un PMS (Property ManagementSystem)
capaz de gestionar todas sus unidades de negocio.
TI: Tecnología de información.
TPS: Sistema de información transaccional por sus siglas TPS.
ZAVIA-ERP: Sistema de gestión hotelera en la nube (Cloud PMS), que permite automatizar las
diferentes áreas en un hotel.