El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo diseñar una propuesta de mejora para la gestión de inventarios de ALMACÉN NEXUS mediante la aplicación de herramientas de analítica de datos, Business Intelligence, automatización e inteligencia artificial, con el propósito de fortalecer la toma de decisiones y contribuir al crecimiento del comercio electrónico de la organización. La investigación se desarrolló bajo el enfoque de investigación-acción, permitiendo identificar las principales dificultades relacionadas con el control de inventarios, la integración de información y la capacidad de anticipar necesidades de abastecimiento. A partir del diagnóstico realizado mediante observación directa, revisión documental y análisis de la matriz DOFA, se definió un plan de acción orientado a la consolidación de datos, diseño de indicadores de gestión, construcción de dashboards en Power BI, desarrollo de modelos predictivos y automatización de alertas para la gestión de inventarios. Los resultados esperados indican que la implementación de estas herramientas permitiría mejorar la visibilidad de la información, optimizar los procesos de abastecimiento y fortalecer la toma de decisiones basada en datos. Se concluye que la propuesta es técnica, operativa y financieramente viable para ALMACÉN NEXUS, contribuyendo a la eficiencia operativa y a la transformación digital de la organización.
| Código institucional | PROD-2026-4327 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | S@beres Educativos (COL0229039) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software |
| Programa | Mercadeo Digital |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4249 |
Cristian Andres Garcia Lopez, David Alejandro Pabon Vallejo, Deidy Gutiérrez Niño (2026). Propuesta de gestión de inventarios mediante analítica de datos y automatización para el fortalecimiento del comercio electrónico en ALMACÉN NEXUS. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4249
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author = {Cristian Andres Garcia Lopez and David Alejandro Pabon Vallejo and Deidy Gutiérrez Niño},
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