Browsing by Author "Vicente Ramos Wagner Enoc"

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    Bibiliometric Analysis of the Scientific Production of Deep Learning and Big Data
    (Universidad Nacional de Cañete, 2024-03-06) Vicente Ramos Wagner Enoc; Durán Carhuamaca, Amanda
    Este artículo presenta un análisis bibliométrico de la producción científica sobre aprendizaje profundo y big data a nivel mundial. Usando la R paquete y la biblioshiny asociada, el estudio analizó 456 artículos de investigación publicados en Scopus entre 2003 y 2023. El estudio análisis de rendimiento aplicado, análisis de palabras clave y análisis temático. China es el país con mayor producción (536 publicaciones) seguido de India (260 publicaciones), asimismo, la mayoría de estas colaboraciones se dan desde China hasta Estados Unidos, Hong Kong, Suecia, Australia, Pakistán, Arabia Saudita y otros países. El rápido crecimiento de las palabras clave Aprendizaje profundo, big data, sistemas de aprendizaje y datos analítica; Demostró el interés de investigadores, profesionales de la industria, gobiernos, inversores y todos los demás actores clave en la necesidad. para optimizar el procesamiento de información con funciones de inteligencia artificial. Finalmente, el análisis temático muestra que el predictivo Las mejoras mediante Big Data se aplicarán a la gestión del tráfico, la atención médica y la previsión de tendencias económicas. como futuro En el trabajo se debe considerar el Data Masking como medida de seguridad, incorporación de arquitectura multi-nube, Data Fabric y Data Mesh, para gestionar y mejorar el intercambio de datos de diferentes fuentes
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    Influence of people, processes and technology on business strategy in small enterprise in a covid 19 environment
    (Universidad Nacional de Cañete, 2023-03-08) Inga Avila, Miguel Fernando; Churampi Cagalaya Robert Lider; Inga Aliaga Miguel Angel; Vicente Ramos Wagner Enoc
    The business context has been affected by the action of Covid 19, and companies must react to this new reality. The research analyzes people, processes and technology and their effect on the development of the respective business strategy in small companies in Huancayo, Peru. The study design was non-probabilistic, cross-sectional, qualitative-quantitative and explanatory in a sample of 99 business units. The analytical technique used was structural equation modeling based on PLS. The results indicate that there is a positive relationship between the processes and technology Used and the implementation of actions to achieve their objectives. No significant relationship Was found with people, given that in the face of the health emergency, economic paralysis, closure of markets and sectors, the companies had to make decisions and postpone concern for human resources. The coefficient of determination (R 2 ) was 79.3%, which shows that the model presented allows predicting future results.