Aplicaciones de ciencia de datos al proceso de toma de decisiones en la gestión de empresas de acuicultura
Data science applications to the decision-making process in Aquaculture Business Management
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Identificadores
URI: http://hdl.handle.net/10902/19221Registro completo
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Luna García, ManuelFecha
2020-07-23Derechos
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
Palabras clave
Organización y gestión de empresas
Toma de decisiones
Análisis de datos
Inteligencia artificial
Acuicultura
Business management
Decision-Making
Data Science
Artificial intelligence
Aquaculture
Resumen/Abstract
A pesar del crecimiento experimentado a lo largo de los últimos años, la industria acuícola sigue sufriendo problemas debidos a la gran complejidad de sus procesos y la alta volatilidad de sus resultados. Por esta razón, la presente Tesis Doctoral tiene como objetivo la aplicación de técnicas de análisis de datos para desarrollar nuevos modelos computacionales que abordan el proceso de toma de decisiones de las empresas de acuicultura. Este objetivo ha sido abordado siguiendo un modelo de innovación incremental, que comienza con la determinación e integración de los criterios de decisión más importantes y avanza con el desarrollo secuencial de metodologías complejas apoyadas en técnicas de inteligencia artificial hasta conseguir la optimización de las principales decisiones estratégicas y operativas del sector. El desarrollo de estas metodologías no solo ha significado una novedad técnica respecto a los sistemas actuales, sino también un avance significativo en la eficacia de las decisiones tomadas en diferentes escenarios.
Despite of the unprecedented growth experienced by the aquaculture industry in the last years, it is still suffering too much from the complexity of its management processes and the high volatility of its results. This have prompted the realization of this doctoral thesis, which aims to apply different data science techniques to develop new computational models that address the problems of the decision-making process of aquaculture companies. This objective has been addressed following a model of incremental innovation, which starts with the determination of the most important decision criteria in this new context and advances with the sequential development of complex methodologies supported by artificial intelligence techniques in order to optimize the main strategic and operational decisions. From our point of view, the development of these methodologies has not only meant a technical novelty with respect to current decision support systems, but also a significant advance in the results of these in different scenarios.
Colecciones a las que pertenece
- D25 Proyectos de investigación [25]
- D25 Tesis [72]
- EDUC Tesis [548]