Resumen
El objetivo principal de esta tesis contempla la aplicación de un modelo de Big Data
para mejorar la toma de decisiones del área logística de la Empresa Océano Seafood
S.A. Se caracterizó por presentar un enfoque cuantitativo con un nivel descriptivo
correlacional, El diseño de estudio fue mediante la post prueba con un grupo de
control, con una población total de 300 clientes y proveedores, con una muestra
aleatoria simple de 169 personas a quienes se les aplicó un instrumento de preguntas
cerradas con alternativas de respuestas de escala de Likert. Su confiabilidad fue
calculada, aplicando el Alpha de Cronbach, obteniéndose un resultado de 0.773666,
ubicándose al instrumento en una escala de alta confiabilidad El área logística de la
empresa es encargada de gestionar el transporte de la mercadería desde su punto de
recojo hasta el terminal de desembarque que el cliente solicite.
Actualmente el área logística está basada en el criterio humano para la toma de
decisiones al momento de contratar un proveedor para el traslado de su mercadería,
el cual conlleva a no presenciar el panorama completo de posibilidades para el mejor
proveedor a contratar.
Por esto se puede concluir que, al no tener un panorama completo de los proveedores,
no se está tomando la mejor decisión al momento de la elección del proveedor con
menor tiempo y costo de servicio. Por ello consideraremos aplicar Big data apoyado
de un modelo de machine Learning para procesar la información de cada uno de los
proveedores con los que se trabaja y poder predecir la mejor toma de decisiones en
el área logística