Gestión de la Información para la Ingeniería Industrial

Autores/as

Julio César Alvarez Reyes
Universidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morillo
https://orcid.org/0000-0001-8465-8907

Palabras clave:

Gestión de la Información , Ingeniería Industrial

Sinopsis

En la actualidad, las organizaciones industriales operan en entornos caracterizados por una alta complejidad, dinamismo y presión competitiva. La automatización de procesos, la digitalización de operaciones y la interconexión de sistemas han multiplicado la cantidad de datos disponibles, generando nuevas oportunidades, pero también nuevos desafíos para la gestión empresarial.

En este contexto, la información se consolida como un activo estratégico fundamental. No se trata únicamente de disponer de grandes volúmenes de datos, sino de contar con la capacidad organizacional para transformarlos en información confiable y, posteriormente, en conocimiento útil para la toma de decisiones. La Ingeniería Industrial, por su naturaleza integradora, ocupa un rol central en este proceso.

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Biografía del autor/a

Julio César Alvarez Reyes, Universidad Nacional Autónoma de Tayacaja Daniel Hernández Morillo

Mg.

Referencias

Alvarez, J. (2026). Bases de datos para la Ingeniería Industrial (1.ª ed.). Fondo Editorial.

Chaffey, D., y White, G. (2019). Business information management: Improving performance using information systems (3.ª ed.). Pearson.

Davenport, T. H., y Harris, J. G. (2017). Competing on analytics: The new science of winning (2.ª ed.). Harvard Business Review Press.

Han, J., Kamber, M., y Pei, J. (2011). Data mining: Concepts and techniques (3.ª ed.). Morgan Kaufmann.

James, G., Witten, D., Hastie, T., y Tibshirani, R. (2021). An introduction to statistical learning: With applications in R (2.ª ed.). Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1418-1

Kimball, R., y Ross, M. (2013). The data warehouse toolkit: The definitive guide to dimensional modeling (3.ª ed.). Wiley.

Kleppmann, M. (2017). Designing data-intensive applications: The big ideas behind reliable, scalable, and maintainable systems. O'Reilly Media.

Laudon, K. C., y Laudon, J. P. (2021). Management information systems: Managing the digital firm (17.ª ed.). Pearson.

Lorraine, C. (2020). Decision intelligence: A toolkit for managers. CRC Press.

Montgomery, D. C., y Runger, G. C. (2018). Applied statistics and probability for engineers (7.ª ed.). Wiley.

O'Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.

Provost, F., y Fawcett, T. (2013). Data science for business: What you need to know about data mining and data-analytic thinking. O'Reilly Media.

Reis, J., y Housley, M. (2022). Fundamentals of data engineering: Plan and build robust data systems. O'Reilly Media.

Shmueli, G., Patel, N. R., y Bruce, P. C. (2017). Data mining for business analytics: Concepts, techniques, and applications in R. Wiley.

Goodfellow, I., Bengio, Y., y Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.

Géron, A. (2022). Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow (3.ª ed.). O'Reilly Media.

Molnar, C. (2022). Interpretable machine learning: A guide for making black box models explainable. Leanpub.

Russell, S., y Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4.ª ed.). Pearson.

Sutton, R. S., y Barto, A. G. (2018). Reinforcement learning: An introduction (2.ª ed.). MIT Press.

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Publicado

marzo 9, 2026

ISSN en línea

2955-8549

Licencia

Creative Commons License

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.

Cómo citar

(Ed.). (2026). Gestión de la Información para la Ingeniería Industrial: Vol. Primera edición. Fondo Editorial FEPOL. https://doi.org/10.47422/nn3f4589

Plaudit

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