Big data en áreas de la Administración de Empresas: Un análisis bibliométrico
Artículo de revisión bibliográfica
Palabras clave:
Big data, Administración de empresas, bibliometría, motores de búsquedaResumen
Debido a que el big data es un área de trabajo relativamente nueva en la administración empresarial, es necesario conocer el estado actual del arte, es por esta razón que el objetivo del presente artículo es analizar algunas variantes que permitirán obtener información referente a esta temática, tales como autores, años de investigación, tipos de revistas e instituciones; para poder determinar la importancia que tiene el big data en la actualidad. Para este trabajo, se procedió a recolectar todos los artículos publicados en la Web of Science y luego de una limpieza de datos fueron analizados por medio del software VosViewer. Los resultados demuestran la importancia y la relevancia de estas investigaciones en las diferentes variables analizadas. Se puede concluir que si bien es cierto hay una buena base de investigaciones a nivel de mundial, en Latinoamérica se denota escasa investigación publicada en la base de datos de Web of Science con respecto a la administración de empresas.
Palabras clave: Big data; Administración de empresas; bibliometría; motores de búsqueda.
ABSTRACT
Big data being a relatively new area of work in business administration, it is necessary to know the current state of work, which is why the objective of this work is to analyze several that will allow, as authors, years of research, types of magazines and institutions to know the importance of big data today. For this work, all the articles published in the Web of Science were collected and after a data cleaning, it was analyzed using the VosViewer software. The results show the importance and relevance of these investigations in the different variables analyzed. It can be concluded that although it is true there is a good worldwide research base in Latin America, there is little research published in the Web of Science database.
Keywords: Big Data; Business administration; bibliometrics; machine learning.
Información del manuscrito:
Fecha de recepción: 28 de julio de 2020
Fecha de aceptación: 30 de septiembre de 2020
Fecha de publicación: 09 de enero de 2021
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