| dc.contributor.advisor | Solana-González, Pedro | |
| dc.contributor.author | García Martínez, Jorge | |
| dc.contributor.other | Universidad de Cantabria | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2025-11-21T09:12:18Z | |
| dc.date.available | 2025-11-21T09:12:18Z | |
| dc.date.issued | 2025-06 | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10902/38247 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad, las organizaciones almacenan cantidades masivas de datos que provienen de múltiples fuentes, provocando dificultades a la hora de tratar los datos de una manera eficiente. Es por esto por lo que surgen elementos como el Big Data y la ciencia de datos, facilitando este proceso y generando ventajas competitivas en las estrategias organizacionales a través de la optimización de los recursos y la precisión que suponen. Este trabajo aborda la importancia de estas herramientas en la gestión empresarial, con un enfoque en la transformación de la toma de decisiones mediante técnicas que combinan aspectos estadísticos, matemáticos y computacionales. Se analizan las posibles aplicaciones de estos conceptos en diferentes ámbitos, y para ello se aborda desde su definición hasta las oportunidades que presentan, además de cómo aplicarlos en un modelo práctico similar a una situación real | es_ES |
| dc.description.abstract | Nowadays, organizations store massive amounts of data coming from multiple sources, causing difficulties when dealing with data in an efficient way. This is why elements such as Big Data and data science appear, easing this process and generating competitive advantages in organizational strategies through the optimization of resources and the precision they entail.
This paper addresses the importance of these tools in business management, with a focus on the transformation of decision making through techniques that combine statistical, mathematical, and computational aspects. The possible applications of these concepts in different fields are analysed, from their definition to the opportunities they present, as well as how to apply them in a practical model like a real situation | es_ES |
| dc.format.extent | 37 p. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.subject.other | Big Data | es_ES |
| dc.subject.other | Ciencia de datos | es_ES |
| dc.subject.other | Toma de decisiones | es_ES |
| dc.subject.other | Optimización de los recursos | es_ES |
| dc.subject.other | Gestión empresarial | es_ES |
| dc.subject.other | Data science | es_ES |
| dc.subject.other | Decision making | es_ES |
| dc.subject.other | Optimisation of resources | es_ES |
| dc.subject.other | Business management | es_ES |
| dc.title | Análisis de datos y Big Data en la gestión empresarial: un enfoque desde la ciencia de datos | es_ES |
| dc.title.alternative | Data analysis and Big Data in business management: a data science approach | es_ES |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_ES |
| dc.rights.accessRights | openAccess | es_ES |
| dc.description.degree | Grado en Administración y Dirección de Empresas | es_ES |