Grafos virtuales de conocimiento para la integración de datos empresariales en una empresa cubana

Autores/as

  • Mavis Lis Stuart Cárdenas Universidad Tecnológica de la Habana “José Antonio Echeverría”, La Habana, Cuba https://orcid.org/0000-0002-0461-7118
  • Tatiana Delgado Fernández Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría”, La Habana, Cuba
  • Mercedes Delgado Fernández Escuela Superior de Cuadros del Estado y del Gobierno, La Habana, Cuba
  • Manuel de la Iglesia Campos Universidad Tecnológica de La Habana “José Antonio Echeverría”, La Habana, Cuba

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.6472957

Palabras clave:

datos heterogéneos, gestión de datos, datos integrados empresariales, grafos virtuales de conocimiento, proceso operacional

Resumen

La integración de datos empresariales, en entornos de alta heterogeneidad sintáctica y semántica, utilizando grafos virtuales de conocimiento y alineado a las necesidades de la organización contribuye a mejorar el desempeño de los procesos operacionales. El artículo tiene como objetivo mostrar la aplicación de los grafos virtuales de conocimientos en la Empresa de Mensajería y Cambio Internacional (EMCI) de Correos de Cuba, en particular al proceso de planificación de la extracción de la carga del aeropuerto, donde se requirió la integración de datos heterogéneos de las prealertas o información adelantada de múltiples agencias, con la incidencia en un mejor desempeño del proceso operacional de las prealertas debido a la reducción del indicador del tiempo de estancia en el aeropuerto.

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Publicado

20-04-2022

Cómo citar

Stuart Cárdenas, M. L. ., Delgado Fernández , T. ., Delgado Fernández, M. ., & de la Iglesia Campos , M. . (2022). Grafos virtuales de conocimiento para la integración de datos empresariales en una empresa cubana. Revista Cubana De Administración Pública Y Empresarial, 6(1), e211. https://doi.org/10.5281/zenodo.6472957

Número

Vol. 6 Núm. 1 (2022): Revista Cubana de Administración Pública y Empresarial (Enero-Abril)

Sección

Artículo original

Licencia

Derechos de autor 2022 Mavis Lis Stuart Cárdenas, Tatiana Delgado Fernández , Mercedes Delgado Fernández, Manuel de la Iglesia Campos

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