Técnicas de análisis de datos en un proceso logístico. AA2-EV01

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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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