TÉCNICAS APLICADAS EN LA VIGILANCIA TECNOLÓGICA Y EMPRESARIAL

## **¿Qué se entiende por Vigilancia en el contexto empresarial actual?**

> Según Archanco (2013), la vigilancia es la técnica o arte de monitorizar y filtrar en nuestro ecosistema empresarial el sobrecogedor volumen de datos y contenidos sobre un determinado tema para proveernos de un contexto. No podemos ignorar el hecho de que si queremos sobrevivir como empresas debemos ser capaces de saber al mismo tiempo:
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> - Qué hacen nuestros competidores
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> - Qué quieren nuestros clientes
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> - Cómo nos pueden ayudar nuestros proveedores
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> - Dónde están los nuevos productos
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> - Dónde podemos encontrar nuevos horizontes
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## **Sobre Vigilancia Tecnológica**

> El concepto de Vigilancia Tecnológica se atribuye a la identificación de un problema a resolver, de tendencias tecnológicas, tendencias de mercados, actores relevantes respecto a técnicas, productos, derechos de propiedad intelectual involucrados, etc. Es decir, vigilancia tecnológica no es solo identificar un problema a resolver, sino que es una metodología sistematizada para la obtención de información respecto al estado actual y ejecución del desarrollo científico ­ tecnológico, a partir de la recopilación de datos procedentes del interior y del entorno de la organización, de la transformación de dichos datos en información de gran valor, del procesamiento y análisis de ésta con el fin de generar reportes que orienten la toma de decisiones organizacionales de forma dinámica, manteniendo un monitoreo constante de los cambios producidos en los datos, con el fin de actualizar la información. (Universidad de Chile, s/f).
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> La Universidad citada agrega que la Vigilancia Tecnológica también posee un sentido comercial, ya que por un lado permite analizar la pertinencia de una tecnología en términos de su competitividad futura en el mercado, y por otro lado brinda soporte a la toma de decisiones que implican un desembolso monetario, como es el caso de la compra de un equipamiento de laboratorio, de dispositivos para la realización de pruebas piloto de tecnologías escalables en el ámbito productivo, o bien la solicitud de una patente a nivel nacional e internacional.
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## **Sobre Vigilancia Empresarial**

> Archanco (2013) plantea que la vigilancia empresarial (VE) es un proceso sistemático de control y recopilación de información sobre una o varias áreas clave alrededor de una empresa y/o sector en concreto, convertiendose en **Inteligencia Competitiva** cuando dicha información es analizada y sus resultados utilizados estratégicamente frente a la competencia permitiéndonos, mediante la **monitorización** **de datos**, información y conocimiento, tener constancia de los movimientos en el entorno de nuestra empresa con la finalidad de facilitar la **toma de decisiones estratégicas**, lo que implica el análisis de las distintas áreas a la que la empresa se ve vinculada y que debe de tener en cuenta, como por ejemplo:
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> - **El Entorno:** cambios políticos y sociales, legislación, medioambiente…
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> - **El Mercado:** clientes, proveedores, productores, compradores, distribuidores…
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> - **La Competencia:** cartera de productos, políticas de precio, promoción, distribución…
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> - **La Tecnología:** maquinaria, procesos, fábricas, normas, patentes
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> En un entorno altamente cambiante y con influencias externas como el empresarial, las organizaciones que pretendan crecer o consolidarse en sus negocios deben manejar grandes volúmenes de información útil para asentar, sobre bases sólidas, el proceso de toma de decisiones. Desde hace algunos años, la respuesta a esta problemática ha venido de la mano de herramientas innovadoras como la vigilancia e inteligencia empresarial (VIE), las cuales permiten conocer las tendencias en el mercado y las necesidades de los clientes (González, 2018).
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> Según Gemma Cossío Cárdenas, coordinadora del sistema VIE de la Empresa de Tecnologías de la Información de Cuba, entrevistada para el periódico Granma, contar con un proceso organizado y sistemático que, apoyado en el uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) y de personas capacitadas, facilite la búsqueda de información en fuentes públicas sobre determinados temas, y luego convierta esos datos en conocimiento útil, como estadísticas o proyecciones del mercado, disminuye sin duda alguna los índices de riesgo y permite anticiparse a los cambios (González, 2018).
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## **Sobre la Minería de Datos (Datamining)**

La minería de datos es el proceso de detectar la información procesable de los conjuntos grandes de datos. Utiliza el análisis matemático para deducir los patrones y tendencias que existen en los datos. Normalmente, estos patrones no se pueden detectar mediante la exploración tradicional de los datos porque las relaciones son demasiado complejas o porque hay demasiados datos..

Los modelos de minería de datos se pueden aplicar en escenarios como los siguientes:

* **Pronóstico**: cálculo de las ventas y predicción de las cargas del servidor o del tiempo de inactividad del servidor.

* **Riesgo y probabilidad**: elección de los mejores clientes para la distribución de correo directo, determinación del punto de equilibrio probable para los escenarios de riesgo, y asignación de probabilidades a diagnósticos y otros resultados.

* **Recomendaciones**: determinación de los productos que se pueden vender juntos y generación de recomendaciones.

* **Búsqueda de secuencias**: análisis de los artículos que los clientes han introducido en el carrito de la compra y predicción de posibles eventos.

* **Agrupación**: distribución de clientes o eventos en grupos de elementos relacionados, y análisis y predicción de afinidades.

Este proceso se puede definir mediante los seis pasos básicos siguientes:

1. **Definir el problema**: Incluye analizar los requisitos empresariales, definir el ámbito del problema, definir las métricas por las que se evaluará el modelo y definir los objetivos concretos del proyecto de minería de datos .
2. **Preparar los datos**: Implica no solamente quitar los datos no válidos o interpolar valores

que faltan, sino también buscar las correlaciones ocultas en los datos,
identificar los orígenes de datos que son más precisos y determinar qué
columnas son las más adecuadas para el análisis.

1. **Explorar los datos**: Incluye calcular los valores mínimos y máximos, calcular la media y las desviaciones estándar, y examinar la distribución de los datos. Las desviaciones estándar y otros valores de distribución pueden proporcionar información útil sobre la estabilidad y exactitud de los resultados.
2. **Generar modelos**: Un modelo de minería de datos simplemente es un contenedor que especifica las columnas que se usan para la entrada, el atributo que está prediciendo y parámetros que indican al algoritmo cómo procesar los datos.
3. **Explorar y validar los modelos**: Consiste en explorar los modelos de minería de datos que ha generado y comprobar su eficacia antes de implementarlo en un entorno de producción.
4. **Implementar y actualizar los modelos**

## **Sobre Bibliometría**

En 1969 Alan Pritchard fué el primero que definió el término Bibliometría como "la aplicación de los métodos estadísticos y matemáticos dispuestos para definir los procesos de la comunicación escrita y la naturaleza y el desarrollo de las disciplinas científicas mediante técnicas de recuento y análisis de dicha comunicación". El tratamiento y manejo de la literatura científica por medios cuantitativos de recuento y análisis sirve no solo para analizar el volumen de publicaciones, la productividad de autores, revistas ó materias, sino también en un sentido más amplio, para el conocimiento de los procesos y la naturaleza de las Ciencias, para el que a partir de 1960 comienza a acuñarse el término Cienciometría ó Ciencia de la Ciencia.

La bibliometría puede dividirse en dos áreas: *descriptiva*, que
trata de aspectos puramente cuantitativos, como distribución geográfica, documental, temática y su productividad y *evaluativa*, que añade a la primera estudios de evaluación de la actividad científica. Esta segunda implica técnicas estadísticas y programas informáticos de mayor complejidad, teniendo que manejarse sus resultados con cuidado, sobre todo en las Ciencias Sociales, donde factores sociales, económicos y políticos actúan sobre los indicadores bibliométricos, desviando sus resultados.

Los tipos básicos de publicaciones son:

1. No periódicas. Libros: Monografías, compilaciones y folletos
2. Periódicas: Revistas y series
3. Literatura "gris": Trabajos no publicados o de circulación limitada como tesis doctorales, actas de Congresos, informes etc.

Análisis de la producción por su temática. Tres son los sistemas más utilizados para analizar las materias a través de las Bases de Datos:

1. A través de las palabras significativas de los títulos y el texto (resumen)
2. A partir de los descriptores
3. A partir de las clasificaciones
4. A partir de los resúmenes

Los aspectos temáticos más estudiados por la Bibliometría son:

* Número de trabajos publicados sobre un tema
* Evolución cronológica de una disciplina o subdisciplina
* así como las "lagunas" (falta de información) o "riadas" (superabundancia temàtica)
* Tendencias y modas historiográficas detectables a partir de la aparición o desaparición de determinados términos.
* Interrelaciones de unas disciplinas con otras a través del uso de conceptos comunes y "clusters"
* La existencia de sinónimos de distinta aplicación segun la temática o la designación de idénticos fenómenos con distintos términos según el área geográfica, la escuela historiográfica, o el paso del tiempo.

## **Sobre el Análisis Ambiental**

En primer lugar, hay que tener en cuenta que, en este caso, el término “medioambiental”
no se refiere en exclusiva al medio ambiente natural, sino que este tipo de
métodos tienen que ver con el estudio del medio ambiente o entorno (social,
político, tecnológico, etc.) en el cual han de moverse las regiones o las
organizaciones, así como con los cambios que en el mismo se producen. Este
análisis implica un compromiso con un proceso de seguimiento constante de los
cambios, a menudo orientado hacia los problemas a más largo plazo. Los sistemas
de análisis medioambiental están diseñados para alertar con antelación sobre
cambios importantes, no sólo las tendencias obvias, sino también las “señales débiles”
que apuntan la necesidad de modificar los planes. Cuanto antes se encuentran
los primeros indicios de posibles tendencias importantes de futuro, más tiempo
se gana para adoptar las medidas necesarias (Makridakis y Wheelwright, 1983)..

Al
principio es importante tener claro por qué se va a utilizar este sistema de
análisis, qué grado de compromiso requiere y cómo se van a aplicar los
resultados. A menudo se confía a una persona o grupo reducido de personas la
tarea de informar periódicamente a la organización (a veces mediante charlas
con expertos exteriores, vídeos, etc.).

Existen
varias técnicas de análisis medioambiental, algunas de las cuales se contratan
a consultores externos. Es posible obtener material e información de forma sistemática
mediante búsquedas en Internet y en bases de datos en línea, así como a través
de un examen estructurado de los medios generalistas y especializados. También
se pueden preparar estudios bibliográficos o realizar investigaciones primarias
por medio de bases de datos: por ejemplo, analizando las tendencias de la investigación
en torno a un tema de interés para la región a partir de bases de datos
bibliométricos o las tendencias de la innovación a través de bases de datos de
patentes. La investigación puede incluir pequeños programas de entrevistas con
expertos clave. Este material suele facilitarse a los talleres de prospectiva,
pero también se puede recurrir a *grupos de expertos*. Los
participantes en este tipo de grupos pueden tener que emitir sistemáticamente
dictámenes y observaciones sobre importantes tendencias previstas o ya en
marcha. La composición del grupo puede cambiar con el tiempo: es recomendable
realizar rotaciones para aportar nuevas opiniones al proceso y puede ser
necesario contratar expertos en materias concretas (Martino,1993).

El
análisis medioambiental puede informar el proceso de gestión, como medio de
examinar los problemas en el momento en que comienzan a aparecer, en lugar de
reaccionar cuando ya son graves. Aunque no sea un método de prospectiva
propiamente dicho, suele ser una aportación importante para el ejercicio.

## **Referencias Documentales**

> Archanco, R. (20013). *Vigilancia tecnológica empresarial: ¿Cuándo empezó todo?. Papeles de Inteligencia.* Recuperado de *http://papelesdeinteligencia.com/vigilancia-tecnologica-empresarial-cuando-empezo-todo/.*
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> *González, Y. (2018). Tecnologías* *y vigilancia empresarial… una puerta a la eficacia. Gramma (07/04/2018). La Habana, Cuba.*
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> Makridakis, S., S. Wheelwright, et al. (1983). *Forecasting: methods and applications*. New York, John Wiley & Sons.
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> Martino, J. P. (1993). *Technological forecasting for decision making -3rd ed*. New York, McGraw-Hill.
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> Microsoft (2018). *Conceptos de minería de datos*. Recuperado de https://docs.microsoft.com/es-es/sql/analysis-services/data-mining/data-mining-concepts?view=sql-analysis-services-2017
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> Rubio Liniers, M (999). *Bibliometría y Ciencias Sociales*. Recuperado de http://clio.rediris.es/clionet/articulos/bibliometria.htm
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> *Universidad*
> de Chile (s/f). *Vigilando las Fronteras Tecnológicas.*Vicerrectoría de Investigación y Desarrollo, Universidad de Chile.
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