Minería de datos usando el algoritmo de Clustering K-Means aplicado a las facturas electrónicas de la empresa Envases Los Pinos S.A.C., 2023

Abstract

La presente investigación se desarrolló en la empresa Envases Los Pinos S.A.C. durante el año 2023, en respuesta a la creciente necesidad de optimizar los procesos de gestión administrativa y toma de decisiones contables, debido al elevado volumen de facturación electrónica y la falta de herramientas analíticas que permitan una adecuada segmentación y análisis de la información. En este contexto, se identificó como problema central la limitada capacidad para organizar, interpretar y aprovechar estratégicamente los datos contenidos en las facturas electrónicas, lo que repercutía en la eficiencia operativa y en la oportunidad de las decisiones gerenciales. El objetivo general del estudio fue determinar la influencia de la minería de datos mediante el algoritmo de clustering K-Means en la mejora de la gestión administrativa y en la toma de decisiones estratégicas basadas en la información de las facturas electrónicas. Para ello, se adoptó un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado y con diseño preexperimental, utilizando una muestra de 1250 facturas agrupadas en 25 lotes de 50 unidades cada uno. Se realizaron mediciones pre y post implementación del modelo para comparar los resultados sobre distintos indicadores claves. Los resultados evidenciaron mejoras sustanciales en todos los indicadores. El tiempo promedio en la clasificación de facturas se redujo en un 82.34 %, mientras que la exactitud en los reportes se incrementó de 54.87 % a 99.15 %. Asimismo, la eficiencia en la detección de patrones pasó de 18.96 % a 91.22 %, y la tasa de mejora en la toma de decisiones mostró una reducción promedio de 238.03 minutos, equivalente al 80.07 %. Todos los resultados fueron estadísticamente significativos (p < 0.001), con tamaños del efecto altos (Cohen’s d > 2.0) y niveles de fiabilidad aceptables (α > 0.75). Se concluyó que la aplicación del algoritmo K-Means influyó de manera positiva y significativa en la mejora de los procesos administrativos y contables de la empresa, al proporcionar herramientas de segmentación automatizada que optimizaron el tiempo, incrementaron la exactitud y facilitaron la toma de decisiones basadas en datos. Estos hallazgos respaldan la viabilidad de incorporar técnicas de minería de datos en entornos empresariales con alto flujo documental y necesidades analíticas avanzadas.