Técnicas de análisis de datos en un proceso logístico. AA2-EV01
Enviado por jhohan castillo • 16 de Julio de 2024 • Ensayo • 823 Palabras (4 Páginas) • 47 Visitas
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SERVICIO NACIONAL DE APRENDIZAJE SENA
ANALÍTICA DE DATOS PARA PROCESOS LOGÍSTICOS
Técnicas de análisis de datos en un proceso logístico. AA2-EV01
ESTUDIANTE:
HECTOR JHOHAN CASTILLO ANGARITA
3134026528
FECHA:
09/07/2024
AA3-EV01 técnicas de análisis de datos
Con base al material de estudio suministrado “Administración y normativa de registros de información” determine y explique cada una de las técnicas de análisis de datos cuantitativo y cualitativo con ayuda de la información suministrada en el material de estudio.
Lineamientos generales para la entrega de la evidencia:
o Productos para entregar: trabajo escrito base de datos de un proceso logístico.
o Extensión: Libre.
o Formato: Word, Excel, PowerPoint o JPG.
o Para hacer el envío de la evidencia remítase al área de la actividad correspondiente y acceda al espacio: actividad de aprendizaje guía 1/ AA3-EV01 técnicas de análisis de datos
Introducción
- Explicación breve del contexto del proceso logístico que estás analizando.
- Importancia de la gestión eficiente de la cadena de suministro y la logística en las empresas modernas.
- Propósito del trabajo: analizar la función y estructura de la base de datos utilizada en este proceso.
Descripción del Proceso Logístico
- Detalles del proceso logístico específico que estás estudiando.
- Pasos clave del proceso desde la recepción del pedido hasta la entrega final.
- Identificación de los puntos críticos donde una base de datos eficiente es crucial.
Base de Datos en el Proceso Logístico
- Tipo de base de datos utilizada (relacional, etc.).
- Estructura de la base de datos: tablas principales, relaciones entre ellas.
- Descripción de los datos almacenados: ejemplos específicos de información relevante para la logística (órdenes de compra, inventario, rutas de transporte, información de clientes, etc.).
Funcionalidades y Ventajas de la Base de Datos
- Análisis de cómo la base de datos mejora la eficiencia del proceso logístico.
- Funcionalidades específicas que facilitan la gestión y el seguimiento de la cadena de suministro.
- Ventajas en términos de tiempo, costos y precisión en comparación con métodos tradicionales de gestión logística.
Seguridad y Gestión de la Base de Datos
- Medidas de seguridad implementadas para proteger la integridad y la confidencialidad de los datos.
- Métodos de respaldo y recuperación de datos en caso de fallas.
- Cumplimiento con regulaciones relevantes (por ejemplo, GDPR, HIPAA, etc., según corresponda).
Caso de Estudio o Ejemplo Práctico
- Presentación de un caso práctico donde se muestra cómo la base de datos ha optimizado un aspecto específico del proceso logístico.
- Datos cuantitativos si están disponibles (por ejemplo, reducción de tiempos de entrega, aumento de la precisión en la gestión de inventario, etc.).
Desafíos y Limitaciones
- Obstáculos encontrados en la implementación y uso de la base de datos.
- Limitaciones actuales y posibles áreas de mejora.
- Estrategias propuestas para superar estos desafíos en el futuro.
Conclusiones
- Resumen de los puntos clave discutidos.
- Importancia de una base de datos eficiente en la gestión logística.
- Perspectivas futuras y tendencias en la gestión de bases de datos para procesos logísticos.
- Para abordar las técnicas de análisis de datos cuantitativos y cualitativos, primero es importante entender la diferencia entre ambos tipos de datos:
- Datos cuantitativos: Son datos que se pueden medir numéricamente. Ejemplos incluyen números de ventas, temperatura, edad, etc.
- Datos cualitativos: Son datos descriptivos que generalmente se expresan en palabras o categorías. Ejemplos incluyen opiniones, colores favoritos, tipos de productos, etc.
Técnicas de análisis de datos cuantitativos:
- Análisis descriptivo: Se refiere a la descripción de los datos mediante medidas estadísticas como media, mediana, moda, desviación estándar, etc. Ayuda a entender la distribución y características básicas de los datos cuantitativos.
- Análisis inferencial: Este tipo de análisis se utiliza para hacer inferencias o generalizaciones sobre una población basándose en una muestra de datos. Involucra técnicas como pruebas de hipótesis, intervalos de confianza y análisis de regresión.
- Análisis multivariante: Se utiliza cuando hay múltiples variables independientes que podrían influir en una variable dependiente. Incluye técnicas como análisis de componentes principales, análisis factorial, análisis de conglomerados (clusters), entre otros.
Técnicas de análisis de datos cualitativos:
- Análisis de contenido: Es una técnica que se utiliza para estudiar el contenido de textos u otros medios de comunicación. Se buscan patrones temáticos o categorías emergentes para entender el significado y la importancia de ciertos temas.
- Análisis de discurso: Se centra en cómo se utiliza el lenguaje para construir significados y representaciones sociales. Busca entender cómo se construyen las identidades, las relaciones de poder y los discursos en diferentes contextos.
- Análisis de datos visuales: Se refiere al estudio de imágenes, videos, gráficos u otras formas visuales para extraer significados y patrones. Puede incluir técnicas como el análisis de contenido visual o el análisis semiótico.
- Análisis de datos narrativos: Se enfoca en analizar historias o relatos para identificar temas, estructuras narrativas y significados subyacentes. Es útil para comprender experiencias personales, culturales o sociales a través de las historias contadas por individuos.
- Cada una de estas técnicas tiene aplicaciones específicas según el tipo de datos y los objetivos de la investigación. La elección de la técnica adecuada depende del contexto del estudio, la naturaleza de los datos y las preguntas de investigación formuladas.
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