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Artículo de investigación
Revista internacional de ingeniería
Gestión empresarial
Volumen 11: 1-16
ª El/los autor/es
2019 DOI:
10.1177/1847979019874182
journals.sagepub.com/home/enb
BPM y BI en las PYME: el papel de la
alineación BPM/BI en el rendimiento
organizativo
Mirjana Pejic' Bach, Vesna Bosilj Vuksˇic' , Dalia Susˇa
Vugecand
An
a-Marija Stjepic'
Resumen
La inteligencia empresarial (BI) y la gestión de procesos empresariales (BPM) están ampliamente implantadas en
diversas organizaciones. Sin embargo, su impacto en el rendimiento organizativo depende en gran medida de su alineación.
Las investigaciones anteriores se han centrado principalmente en las grandes empresas. Las pequeñas y medianas empresas
(PYME) también han empezado a utilizar BI y BPM para mejorar su rendimiento. Sin embargo, la investigación al respecto
es escasa. El objetivo del artículo es examinar la interrelación de BI y BPM y su impacto en el rendimiento organizativo
de las PYME. Para alcanzar este objetivo, se ha llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura y una
investigación mediante encuesta sobre una muestra de PYME de Croacia y Eslovenia.
Palabras clave
Gestión de procesos empresariales, inteligencia empresarial, alineación, rendimiento organizativo, PYME, revisión
bibliográfica, análisis de conglomerados
Fecha de recepción: 7 de abril de 2019; aceptada: 9 de agosto de 2019
Introducción
Las pequeñas y medianas empresas (PYME) contribuyen
de forma significativa al crecimiento económico y a la
creación de empleo en una economía global. Según Muller
et al., las PYME proporcionan alrededor del 70% del
empleo total de la UE en el sector empresarial no
financiero.1 La flexibilidad y la capacidad de las PYME se
consideran una gran ventaja.2 Por otro lado, las PYME son
vulnerables a los acontecimientos externos y cuentan con
escasos recursos internos.3 Para aumentar su resistencia en
tiempos de crisis y aumentar su tiempo de respuesta a los
cambios del mercado, las PYME empezaron a utilizar
diversas herramientas TIC, como la inteligencia
empresarial (BI) y la gestión de procesos empresariales
(BPM). A pesar de ello, el número de estudios que
analizan la introducción y aplicación de estas iniciativas
en las PYME es escaso. Previ-
BI y BPM en las PYME. El segundo objetivo es investigar
el impacto de BI, BPM y su alineación en el rendimiento
organizativo de las PYME. Para alcanzar el primer
objetivo, hemos llevado a cabo una revisión sistemática de
la literatura sobre la utilización de BI y BPM en las
PYME, y para alcanzar el segundo objetivo, la
investigación se ha realizado sobre una muestra de PYME
croatas y eslovenas.
La estructura del artículo es la siguiente. Tras esta
introducción, se presenta una revisión de la literatura, con
el fin de cumplir el primer objetivo de investigación del
artículo. La revisión de la literatura va a presentar la
metodología, así como las partes de resultados, análisis y
discusión de la literatura revisada. A continuación, en la
tercera parte del artículo, se presenta la metodología
utilizada para la parte empírica de la investigación,
incluyendo
uchos estudios indican que los sistemas BI y BPM son principalmente
aplicadas en las grandes empresas, mientras que las
prácticas de BI y BPM en las PYME son muy escasas.4,5
Con el fin de arrojar algo de luz sobre la implantación
de BI y BPM en las PYME y su impacto en el rendimiento
de la organización, se establecen dos objetivos de
investigación. El primer objetivo es revisar la
investigación actual sobre la utilización de
Facultad de Economía y Empresa, Universidad de Zagreb, Zagreb, Croacia
Autor correspondiente:
Dalia Susˇa Vugec, Facultad de Economía y Empresa, Universidad de Zagreb,
Trg J.F. Kennedya 6, 10000 Zagreb, Croacia.
Correo electrónico: dsusa@efzg.hr
Creative Commons CC BY: Este artículo se distribuye bajo los términos de la Licencia Creative Commons Atribución 4.0
(http://www.creativecommons.org/licenses/by/4.0/) que permite cualquier uso, reproducción y distribución de la obra sin
permiso adicional siempre que se atribuya el trabajo original tal y como se especifica en las páginas de SAGE y Open Access
(https://us.sagepub.com/en-us/nam/ open-access-at-sage).
2
descripción de los datos, descripción del instrumento de
investigación, así como el análisis estadístico. En la cuarta
parte del artículo se presentan los resultados de la
investigación empírica en términos de estadística
descriptiva y análisis de conglomerados. En la quinta parte
del artículo, se discuten los resultados del estudio y, al
final, se ofrece una breve conclusión con limitaciones y
planes para futuras investigaciones.
Revisión bibliográfica
Metodología de la revisión bibliográfica
El BI se define como un conjunto de aplicaciones,
tecnologías y procesos que se despliegan en las empresas
para apoyar su proceso de toma de decisiones y mejorar el
rendimiento empresarial.6,7 El BPM se reconoce como un
enfoque holístico de gestión que permite el rendimiento y la
supervisión de los procesos y facilita su mejora, influyendo
así positivamente en el rendimiento global de la
organización.8,9 Dado que la mejora del rendimiento
empresarial se considera el objetivo común de las
iniciativas BI y BPM, algunos autores introdujeron un
nuevo término "BI centrado en los procesos",
argumentando que BPM y BI deberían vincularse y
utilizarse conjuntamente como herramientas importantes
para apoyar la gestión del rendimiento.10,11,12 Sugerencias
similares provienen de expertos en negocios. El informe de
Capgemini propone un enfoque de bucle cerrado hacia la
alineación de BI y BPM mediante la ampliación de BPM
con los mecanismos analíticos de BI, y la incorporación de
un modelo de negocio y una perspectiva de proceso de
negocio en BI.13 Sin embargo, tanto académicos como
consultores coinciden en que la alineación no logrará su
pleno efecto si BI y BPM se perciben dentro de las
organizaciones como herramientas de tecnología de la
información (TI). En su lugar, la alineación de BI y BPM
debe estar impulsada por la estrategia organizativa, con el
objetivo de aumentar su efecto sobre el rendimiento de la
organización. Los proyectos de BI y BPM se caracterizan
principalmente por los elevados costes y riesgos de fracaso,
y muchos estudios investigan la implantación y adopción
de BI y BPM con el objetivo de identificar los factores
críticos de éxito (CSF) de los proyectos. Algunos autores14–
17
sostienen que los CSF son específicos de cada caso, se
ven afectados por factores internos y externos y varían con
el tiempo. La preparación para la adopción de BI y BPM ha
sido investigada por numerosos académicos y profesionales
de la empresa que han desarrollado numerosos modelos de
madurez de BI y BPM.18,19 Estos modelos consisten en
múltiples (normalmente 4-6) niveles de madurez análogos a
las etapas de un ciclo de vida de BI o BPM. Se supone que
una mayor madurez proporciona un mayor valor a la
empresa. Sin embargo, la utilidad de los modelos de
madurez sigue siendo controvertida. De Bruin y Rosemann
señalan que el mayor nivel de madurez de BPM no conduce
necesariamente a un mayor rendimiento operativo.20 Estas
cuestiones se han investigado sobre todo en grandes
empresas, mientras que la
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
La investigación en las PYME es escasa.
Para arrojar algo de luz sobre estas cuestiones en las
PYME, hemos realizado una revisión bibliográfica con
los siguientes objetivos
(1) explorar cómo los investigadores identifican los CSF
de BPM o BI
Pejic' Bach et al.
en las PYME, (2) investigar el impacto de la matu- ridad
de BI o BPM en el rendimiento organizativo de las PYME
y (3) examinar hasta qué punto se ha investigado en la
literatura la alineación de BI y BPM en las PYME.
Para alcanzar estos objetivos, en febrero de 2019 se ha
llevado a cabo una revisión sistemática de la literatura
utilizando dos bases de datos: Scopus y Web of Science
Core Collection (WoS). Estas bases de datos han sido
seleccionadas para llevar a cabo el proceso de búsqueda ya
que son ampliamente utilizadas en diversas búsquedas
bibliográficas como fuente fiable de arti- clios revisados
por pares.21 Aghaei Chadegani et al. explican que WoS es
la única base de datos de citas y publicaciones que cubre
todas las áreas científicas a nivel internacional, mientras
que Scopus es una buena alternativa, ya que es la mayor
base de datos de citas y resúmenes.22 Se realizó una
revisión sistemática de la literatura en tres fases: (i)
búsqueda bibliográfica, (ii) selección de artículos
relevantes y (ii) análisis de artículos relevantes.23
Búsqueda bibliográfica. Los artículos se seleccionaron
utilizando los siguientes criterios: (i) se tienen en cuenta
los artículos centrados en las PYME; (ii) los artículos
deben estar relacionados con la implantación, adopción o
modelos de madurez de BI o BPM. Los términos
"implantación" y "adopción" suelen considerarse
sinónimos en la literatura. Sin embargo, a efectos de esta
investigación, se hace una distinción: La implantación de
BPM se considera la introducción de conceptos de BPM,
mientras que la adopción de BPM significa el uso y la
aceptación de esos conceptos en la organización".24
El lapso de tiempo para la investigación revisada
comprende el período de 2014 a 2019 con el fin de obtener
una visión del estado reciente del campo de la
investigación. Solo se tuvieron en cuenta los artículos de
texto completo revisados por pares, escritos en inglés y
publicados en revistas de investigación o actas de
congresos. Se realizaron búsquedas en ambas bases de
datos utilizando la frase: "business intelligence" AND
"SMEs" y "business process management" AND "SMEs".
El resultado fueron 122 artículos: 85 artículos sobre BI en
PYME y 37 artículos sobre BPM en PYME. Entre ellos, 39
artículos aparecían en ambas bases de datos. Una vez
eliminados, quedaron 83 artículos.
Selección de artículos pertinentes. En la segunda fase, dos
investigadores independientes analizaron y codificaron los
83 resúmenes para determinar la relevancia de los artículos
obtenidos para los objetivos de este estudio. Ambos
investigadores discutieron las diferencias de codificación
para llegar a un acuerdo sobre la relevancia de los
resúmenes. Este procedimiento se llevó a cabo en dos
etapas. De los 83 artículos examinados, 56 se excluyeron
por razones previamente definidas: (i) 15 se excluyeron
porque su investigación no estaba relacionada con el BI y
el BPM en las PYME; (ii) 41 artículos se excluyeron
porque no estaban relacionados con la implantación,
adopción o modelos de madurez del BI o el BPM; (iii) 6
artículos no aportaban resultados suficientes para
proporcionar información útil para este estudio (la mayoría
procedían de actas de congresos). Por lo tanto, se
seleccionaron 10 artículos sobre
BI y 11 artículos sobre BPM (un total de n ¼ 21).
seleccionados para su posterior debate.
3
4
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Tabla 1. Estudios sobre BI y BPM.
Autores
Publicación
tipo
Enfoque
Tipo de
investigación
Estrategia de estudio
Tamaño de la
muestra
País
Inteligencia empresarial
BI -A
Cuantitativo Cuestionario
83 PYME
Croacia
Dubravac y
Conferencia
Bevanda25
actas
Boonsiritomachai JournalBI-A & BI-M CuantitativoEncuesta por cuestionario427 PYME
Tailandia
et al.6
Raj et al.26
Actas de la
BI-I
Cualitativo
Estudio de caso
1 PYME
Reino
conferencia
Unido
Gauzelin y
Revista
BI-I
Cualitativo
Entrevistas200 miembros de 10
Francia
Bentz27
PYME seleccionadas; 50
directivos y 150
empleados
subalternos
266 PYME en Nigeria,
Nigeria y
Adeyelure et al.28 Journal
BI-I
Cuantitativo Encuesta por
246 PYME en
Sudáfrica
cuestionario y
Sudáfrica
análisis textual
Gudfinnsson y
Actas de la
4 PYME, empresas
BI-A & BI-M CualitativoEstudios de caso (métodos)
Suecia
utilizados:
Strand29
conferencia
manufactureras
entrevistas,
observaciones,
talleres)
BI-A
Cualitativo
Entrevistas24
entrevistas con
Llave et al.30
Actas de la
Noruega
expertos en BI de
conferencia
PYME de diversos
sectores
Puklavec et al.31
Journal
BI-A
Cuantitativo
Eslovenia Popovicˇ et al.32
JournalBI-A
CuantitativoEncuesta por cuestionario181 PYME
Eslovenia
Raj et al.33
Actas de la
BI-I
Cualitativo
Estudio de caso
1 PYME
Reino
conferencia
Unido
Gestión de procesos empresariales
Rolinek et al.34
Revista
BPM-M
Cuantitativo Cuestionario (cara a
187 PYME
Checa
cara) estudio y
República
análisis de los
estados financieros
de las PYME
Okreglicka et al.35 Revista
BPM-M
CuantitativoEncuesta por cuestionario138 empresas (PYME
Polonia
y grandes empresas)
Diario Reher 36
BPM-I
Estudio cualitativoDelphi
N/A
N/A
Rolinek et al.37
JournalBPM-I & BPM-M
Cuantitativo Cuestionario (cara a
187 PYME
Checa
cara) estudio y
República
análisis de los
estados financieros
de las PYME
Singer38
Actas de la
BPM-M
Cualitativo y Entrevistas y
20 entrevistas en 11
Austria
conferencia
cuantitativo
cuestionario
PYME
y 500 cuestionarios
BPM-A
Cualitativo y
totalmente
cuantitativo Estudio de casos y
Braunnagel et al.8 Conferencia
Alemania
cumplimentados
encuesta por
Estudios de casos en 10
actas
cuestionario
PYME y 114 respuestas
a un cuestionario
Broccardo et al.39 Conferencia
BPM-A
Encuesta cuantitativa309 PYME
Italia
actas
Bandara y
Revista
BPM-A
CualitativoEstudio de caso1 PYME
Noruega
Opsahl4
BPM-I
Taller cualitativo
, grupo de 31 profesionales en
Lu¨ckmann y
Actas de la
Alemania
discusión:
Feldmann40
conferencia
proyectos BPM de 23
Método "World Cafe
PYME
Giacosa et al.41
Revista
BPM-A
Cualitativo
Entrevistas174 entrevistas con los Italia
expertos de PYME familiares
Mamoghli et al.42 Revista
BPM-A &
CualitativoEstudio de casos,
y panel de expertos
BPM-M
entrevistas
2 PYME Pejic' Bach et al.
Canadá
BI: inteligencia empresarial; BPM: gestión de procesos empresariales; PYME: pequeña y mediana empresa.
5
6
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Tabla 2. Resumen del enfoque de la investigación.
Enfoque de la investigaciónEnfoque de la investigación
Autor (año)
Gestión de procesos empresariales
Rolinek et al.34
Okreglicka et al.35
Reher36
Rolinek et al.37
Cantante38
Braunnagel et al.8
Broccardo et al.39
Bandara y Opsahl4
Lo¨ ckmann y Feldmann40
Giacosa et al.41
Mamoghli et al.42
Inteligencia empresarial
Dubravac y Bevanda25
Boonsiritomachai et al.6
Raj et al.26
Gauzelin y Bentz27
Adeyelure et al.28
Gudfinnsson y Strand29
Llave et al.30
Puklavec et al.31
Popovicˇ et al.32
Raj et al.33
Adopción
Aplicación
Madurez
Cuantitativo
Cualitativo
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
P
P
Ø
P
P
Ø
Ø
P
P
Ø
P
Ø
Ø
P
Ø
Ø
P
P
Ø
P
P
Ø
Ø
Ø
Ø
P
P
P
Ø
P
P
P
P
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
Ø
P
Ø
P
P
Ø
P
P
P
P
P
P
Ø
Ø
Ø
P
P
P
P
Ø
Ø
Ø
P
P
P
Ø
Ø
Ø
Ø
P
Ø
P
Ø
Ø
Ø
P
Ø
Ø
Ø
Ø
P
P
Ø
Ø
P
Ø
Ø
P
P
Ø
Ø
Ø
P
P
Ø
P
P
Ø
Ø
P
Análisis de los artículos pertinentes. Se realizó un análisis
detallado de los artículos para extraer la siguiente
información: tipo de publicación, enfoque de la
investigación (BI y BPM; adopción, implementación y
madurez), tipo de investigación (cuantitativa o cualitativa),
estrategia de estudio (por ejemplo, encuesta con
cuestionario, estudio de caso), tamaño de la muestra y país
de la investigación.
Resultados de la revisión bibliográfica
La tabla 1 presenta los resultados de los estudios
identificados sobre BI y BPM. El número de artículos
publicados en revistas predomina (12) sobre el número de
artículos publicados en congresos (9). El análisis muestra
una proporción similar de investigaciones cualitativas (10)
y cuantitativas (9), mientras que en dos casos se aplicaron
ambos enfoques (cualitativo y cuantitativo). La estrategia
de investigación utilizada en los artículos incluye estudios
de caso, entrevistas en profundidad, encuestas por
cuestionario, análisis textual y otros. En los estudios de
investigación cualitativa, el tamaño de la muestra varía de
1 a 200, mientras que oscila entre 83 y 427 en los estudios
de investigación cuantitativa. La mayoría de los estudios
se realizaron en países desarrollados (11 países europeos,
Canadá y Tailandia). Solo un estudio se realizó en 2014,
mientras que la mayor parte de las investigaciones (seis
estudios) se publicaron en 2018. El creciente número de
artículos publicados a lo largo de los años indica el
aumento del interés de los investigadores por el BPM o el
BI en las pymes.
En el Cuadro 2 se presenta un resumen del enfoque y
los planteamientos de la investigación. La mayoría de los
estudios de BI
Pejic' Bach et al.
estudios investigan la adopción e implantación de BI,
mientras que dos artículos se refieren a la adopción y
madurez de BI. Los estudios sobre BPM se centran
principalmente en la adopción, madurez e implantación.
Un artículo investiga tanto la implantación como la
madurez del BPM, mientras que el otro analiza los factores
de adopción y madurez del BPM. El número de estudios
cualitativos y cuantitativos es casi igual, mientras que dos
estudios utilizan enfoques cuantitativos y cualitativos.
Debate sobre la revisión bibliográfica
En el Apéndice 3 se presenta un análisis detallado de los
artículos. Sobre la base de este análisis, se ofrece un debate
detallado sobre (i) la implantación y adopción de BI y
BPM en las PYME y (ii) la madurez de BI y BPM en el
contexto de los resultados y beneficios de los proyectos.
Implantación y adopción de BI y BPM en las PYME. Una
discusión dentro de esta categoría se refiere a la
identificación y comprensión de los CSF de implantación y
adopción de BI y BPM en las PYME. Siguiendo las
recomendaciones de Nguyen, Meredith y Burstein, así
como las de Rockart, los CSF se clasifican en tres
grupos43,44 : (1) comunes,
(2) desarrollo y (3) utilización. Los MCA comunes están
relacionados con el apoyo de la dirección, la alineación
con la estrategia empresarial, la mejora continua y
cuestiones organizativas y de personal. Los CSF de
desarrollo comprenden los métodos, la comunicación, la
gestión del cambio, la gestión de proyectos, las habilidades
del equipo, la calidad de los datos y la capacidad de gestión
de datos, TI y recursos.
7
8
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Los CSF de uso incluyen la cultura y la preparación
organizativas, la gobernanza y la medición de indicadores
clave de rendimiento (KPI), la utilidad percibida, la
calidad y la seguridad de la información, la funcionalidad
del sistema y la facilidad de uso. En el Apéndice 4 se
presenta una lista completa de 23 CSF. Además, se
identifican las principales características, retos, barreras e
impulsores de los proyectos.
MCA comunes. Un grupo de autores hace hincapié en el
impacto de la alta dirección. Según Adeyelure et al., los
factores organizativos (por ejemplo, el apoyo de la alta
dirección, las expectativas de la dirección y los recursos
financieros) son los más pertinentes para la implantación
del BI móvil en las PYME.28 El conocimiento y la
comprensión de la BPM por parte de la alta dirección y el
enfoque estratégico hacia la BPM son vitales para la
implantación de la BI móvil en4,40
las PYMES.
el éxito de la aplicación.
Otros autores investigan
el impacto de la estructura y la estrategia organizativas.
Llave et al. identifican una estrategia de inversión iterativa
y gradual como el factor más importante para el éxito de la
adopción del BI en las PYME.30 Por otra parte, el
predominio de la estructura organizativa funcional de las
PYME afecta negativamente a la implantación del enfoque
orientado a procesos.39
MCA para el desarrollo de BI y BPM. Aunque las TI
implantadas en las PYME deben ajustarse a sus
necesidades y capacidades, los bajos niveles de gestión y
calidad de los datos influyen negativamente en las
iniciativas de BI.29,33 En este sentido, se proponen
diferentes soluciones de BI, como el almacén de datos
automatizado, las soluciones móviles y en la nube.30
Además, la posibilidad de integrar el sistema de BI con la
planificación de recursos empresariales (ERP) actual o
futura se considera un factor importante para la
implantación del BI.31 Algunos autores ponen de
manifiesto la falta de apoyo organizativo al BI y al
BPM.8,31 La disponibilidad de recursos es uno de los
factores clave que afectan significativamente al éxito de
las iniciativas de BPM.6 Muchas PYMES no disponen de
personal suficiente y no establecen claramente las
funciones relevantes de BI y BPM, por ejemplo, campeón
del proyecto y propietario del proceso.8,31 Otros autores
revelan que la falta de apoyo informático y la falta de
comprensión pueden hacer fracasar la implantación de BI
en las PYMES.25,29,33 Bandara y Opsahl destacan los
efectos negativos de la falta de educación y formación en
BPM.4
CSF para el uso de BI y BPM. Puklavec et al. muestran
que los costes de BI y la ventaja relativa percibida no son
factores significativos para la difusión de BI, mientras que
la disposición organizativa determina en gran medida la
adopción de BI.31 La operacionalización de los sistemas de
rendimiento y medición de procesos es muy escasa en las
PYME, lo que también afecta al éxito de las iniciativas de
BPM en las organizaciones.8 Lückmanny Feldmann ofrecen "una
visión de los factores de éxito de las iniciativas de BPM en
son en sí mismas una barrera para el éxito de la
implantación del BI. Varios autores señalan que las
empresas familiares no son conscientes de la importancia
del BI para la toma de decisiones.29,30 Sin embargo, la
necesidad de las PYME de implantar BI varía según el
sector, lo que indica que podría ser interesante examinar
las iniciativas de BI en sectores específicos.6,29,30 La
presión competitiva se considera un factor impulsor de la
introducción de BPM en las PYME.6 Giacosa et al.
destacan que las pymes familiares adoptan con frecuencia
la organización por procesos, por lo que concluyen: "la
familiaridad influye positivamente en la práctica de la
BPM aprovechando su confianza y adaptabilidad".41 Reher
resume los obstáculos a la implantación de la BPM en las
PYME, destacando "el papel negativo del comportamiento
conservador, la aversión al riesgo, la concentración de los
directivos en las actividades cotidianas y la falta de
capacidad de adaptación".
procesamiento oportunista de la información".36
las PYME, resumiendo y mapeando 117 CSF en 9
áreas de gestión de proyectos". La comunicación
del proyecto, los aspectos culturales y una cultura
organizativa de apoyo se identifican como factores
de éxito de la BPM.40
Características, retos y barreras de la adopción de
BI y BPM.
Algunos autores reconocen que las características
específicas de las PYME
Pejic' Bach et al.
Madurez de BI y BPM en el contexto de los resultados y
beneficios de los proyectos. Nuestra revisión bibliográfica reveló
varios trabajos de investigación centrados en la madurez de BI y
BPM en las PYME. Boon Siritomachai et al. propusieron un
modelo de madurez de BI en el que se identifican cinco niveles
de madurez en el siguiente orden: operar, consolidar, integrar,
optimizar e innovar.6 Estos niveles de madurez comprenden cinco
dimensiones de madurez: infraestructura, proceso de
conocimiento, capital humano, cultura y aplicaciones. Los
resultados del modelo de madurez de BI muestran que "las
PYME tailandesas se encuentran en una fase temprana de
adopción de BI".6 Aunque los usuarios de BI móvil reconocen
numerosos beneficios de la adopción de sistemas de BI (por
ejemplo, mayor eficiencia, mejores resultados financieros, mejor
cooperación entre empleados), menos del 30% de las PYME
utilizan algún tipo de soluciones de BI móvil.25 Estos resultados
coinciden con los de un estudio realizado por Gauzelin y Bentz,
según el cual, a pesar de que los encuestados son conscientes de
los beneficios de la implantación del BI (por ejemplo, el aumento
de la eficacia de los procesos empresariales o la mejora del
rendimiento de la empresa), la mayoría de las PYME aún no han
implantado el BI.27 Los resultados de la investigación llevada a
cabo en las PYME eslovenas muestran que "el uso rutinario e
innovador del sistema de BI tiene un impacto en las operaciones
internas, el marketing y las ventas, lo que indica una correlación
positiva y significativa del uso del sistema de BI con los impactos
parciales en el rendimiento de las PYME".32
Los resultados de una encuesta realizada en
Las PYME que operan en la República Checa demuestran que "el
BPM se aplica sobre todo a las medianas empresas, lo que
implica una correlación positiva entre la madurez del BPM y el
número de empleados".34 Rolinek et al. demuestran que no es
posible probar la relación entre la madurez de los procesos de
negocio y los resultados financieros de las empresas.37 Singer
combinó métodos empíricos cualitativos y cuantitativos para
examinar los niveles de madurez de BPM en las PYME y halló
una débil conexión entre el nivel de madurez de BPM y el
rendimiento organizativo.38 Okre˛- glicka et al. descubrieron que
"(1) la madurez BPM de las PYME polacas se sitúa en el nivel
medio, pero el nivel de madurez de los procesos es más avanzado
a medida que aumenta el tamaño
9
10
de una PYME; y (2) la gestión de riesgos y la gestión de
recursos humanos son las áreas que requieren la intensificación de los esfuerzos de BPM".35 Mamoghli et al.
proponen BPM
y revelan que "la implantación de un sistema informático
sofisticado e integrado no significa que se haya alcanzado
plenamente el máximo nivel de madurez", aunque los
factores humanos (por ejemplo, la formación de los
empleados y la cultura organizativa) desempeñan un papel
vital en este logro.42
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Tabla 3. Instrumento de investigación.
Escala
ArtículoInvestigación
Madurez de la
gestión de
procesos
empresariales
BPM1 Alineación con la
estrategia
BPM2Enfoque
holístico BPM3Conciencia del
proceso de
gestión y empleados
BPM4Cartera de procesos
iniciativas de gestión
BPM5Mejora de
procesos
Metodología
BPM6Métrica de
procesos
BPM7Enfoque en el
cliente BPM8
Gestión de
procesos
BPM9Sistemas de
información BPM10Gestión
del cambio
BI1Ámbito de actividad
uso de los sistemas de
inteligencia BI2El nivel de la
arquitectura de datos
vencimiento
BI3El impacto de la inteligencia
empresarial
BI4El nivel técnico
madurez de la arquitectura
de BI BI5
El nivel de gestión de
datos
vencimiento
BI6Tipo de herramientas de BI utilizadas
en la organización
BI7La estructura organizativa
relacionada con BI
BI8El nivel de madurez de BI
procesa
BI9El nivel de la evaluación de la
rentabilidad de BI
BI10El nivel de la estrategia de BI
PIA1Coordinación de la iniciativa BPM
con la iniciativa BI
PIA2Alineación de la terminología
de BPM y BI
PIA3
Medición del rendimiento y
gestión de procesos
interfuncionales habilitados
por el sistema de BI
PIA4Uso del sistema BI para
supervisión del proceso
Metodología
Esta parte del artículo presenta el instrumento de
investigación utilizado, los datos recogidos y el enfoque
del análisis estadístico.
Instrumento de investigación
El instrumento de investigación consta de cinco
dimensiones: (1) madurez BPM, (2) madurez BI, (3)
alineación BPM/BI, (4) evaluación del rendimiento
organizativo y (5) características de la empresa (Tabla 3).
La escala de madurez de BPM consta de los siguientes
elementos: (1) alineación con la estrategia, (2) enfoque
holístico, (3) concienciación sobre los procesos por parte
de la dirección y los empleados, (4) cartera de iniciativas
de gestión de procesos, (5) metodología de mejora de
procesos, (6) métricas de procesos, (7) orientación al
cliente, (8) gestión de procesos, (9) sistemas de
información y (10) gestión del cambio. Los encuestados
utilizaron la escala de 1 a 5 para expresar su acuerdo con
las afirmaciones. Se ha elaborado basándose en el enfoque
del Grupo Rummler-Brache.45
La escala de madurez de BI se ha desarrollado
basándose en la
modelo de madurez,46 que se ha reducido para el propósito
de esta investigación a las cuestiones más importantes: (1)
el alcance del uso de sistemas de BI, (2) el nivel de
madurez de la arquitectura de datos, (3) la relevancia del
BI para la organización, (4) el nivel de madurez de la
arquitectura técnica, (5) el nivel de madurez de la gestión
de datos, (6) el tipo de herramientas de BI utilizadas en la
organización, (7) la estructura organizativa relacionada
con el BI, (8) el nivel de madurez de los procesos de BI,
(9) el nivel de evaluación de la capacidad de beneficio del
BI y (10) la estrategia de BI. Los encuestados utilizaron
la escala de 1 a 5 para expresar su acuerdo con las
afirmaciones.
La escala de alineación BPM/BI se basa en la
investigación anterior,47,48 con las cuatro afirmaciones que
hacen referencia a (1) la coor- dinación de iniciativas
BI/BPM, (2) el uso de BI/
BPM y la comunicación de expertos de ambos campos, (3)
el uso de sistemas de BI para medir el rendimiento de
procesos interfuncionales y (4) el uso de sistemas de BI
para la supervisión y el control de procesos. Los
Madurez de la
inteligencia
empresarial
Alineación BPM-BI
Organización
rendimiento
OP1Valor del dinero
OP2Tasa de
retención de
clientes OP3Tasa de crecimiento
de las ventas
OP4La rentabilidad de la empresa
OP5Posición competitiva global
encuestados utilizaron la escala de 1 a 5 para expresar su
acuerdo con las afirmaciones.
La escala de rendimiento organizativo se basa en la
investigación de Law y Ngai, y consta de cinco
Pejic' Bach et
al.
afirmaciones
referidas
a
(1) nivel de satisfacción de los clientes con los
productos/servicios,
(2) tasa de retención de clientes, (3) tasa de crecimiento de
las ventas, (4) capacidad de beneficio de la organización y
(5) posición competitiva de
BI: inteligencia empresarial; BPM: gestión de procesos empresariales; OP:
rendimiento organiza t i v o .
la organización.49 Como en el caso anterior, los
encuestados utilizaron la escala de 1 a 5 para expresar su
acuerdo con las afirmaciones.
También recogimos información general sobre las
empresas, como el número de empleados, el volumen de
negocio y el sector en el que operan.
Para comprobar la fiabilidad y la consistencia interna
de las escalas, los coeficientes a de Cronbach se han
11
12
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Figura 1. Determinación del número de conglomerados Determinación del número de conglomerados. Fuente: Trabajo de los
autores.
calculado. Nunnally y Bernstein proponen el valor de
corte para los coeficientes a de Cronbach en 0,70 para
confirmar la fiabilidad y la consistencia interna de la
escala.50 Para la escala de madurez BPM calculada, el
coeficiente a de Cronbach es de 0,847, mientras que para
la escala de madurez BI es de 0,929. A continuación, el
coeficiente a de Cronbach para la escala de alineación
BPM/BI es de 0,909 y de 0,868 para la escala de
rendimiento organizativo. Se puede concluir que se han
confirmado la fiabilidad y la consistencia interna del
instrumento de investigación.
Datos
Utilizamos el instrumento de investigación presentado
anteriormente para recopilar datos de pymes de Croacia y
Eslovenia. Los datos se recopilaron de marzo a diciembre
de 2016, como parte del proyecto PROSPER (Process and
Business Intel- ligence for Business Performance - IP2014-09-3729) apoyado por la Fundación Científica
Croata. Los cuestionarios se distribuyeron como encuesta
en línea y en papel a empresas que operan en Croacia y
Eslovenia. Nos hemos centrado en estos dos países debido
a sus características similares en cuanto a tamaño e
historia mutua, siguiendo el planteamiento de otros
autores.51,52 El cuestionario ha sido cumplimentado por
altos directivos u otros responsables de BPM y BI en sus
organizaciones.53
Se utilizaron distintos métodos de muestreo para las
pequeñas y medianas empresas. Para realizar la
investigación entre las pequeñas empresas, se utilizó el
muestreo de bola de nieve.54,55 Se trata de un método muy
utilizado para recabar datos de poblaciones de difícil
acceso mediante la investigación cualitativa.56 Aunque hay
un gran número de pequeñas empresas en Croacia y
Eslovenia, no todas ellas utilizan BPM y/o BI en sus
negocios. Por lo tanto, el método de bola de nieve es
adecuado. Para llevar a cabo la investigación en empresas
medianas, utilizamos dos marcos de selección de
muestras: (i) el Registro de empresas y (ii) el
Registro de empresas.
Pejic' Bach et al.
en Croacia y (ii) el directorio de empresas bizi.si en Eslovenia. Se
utilizó un muestreo aleatorio para seleccionar las empresas de la
muestra de investigación.
La muestra final consta de 107 empresas, de las cuales 87
(81,31%) son medianas empresas y 20 (18,69%) son pequeñas
empresas. El número relativamente pequeño de pequeñas
empresas puede justificarse por el hecho de que un número
relativamente bajo de pequeñas empresas utilizan BI y BPM y
eran difíciles de rastrear, incluso con un enfoque de muestreo de
bola de nieve.
Análisis estadístico
Las estadísticas descriptivas de cada ítem de la investigación se
calcularon para las pequeñas y medianas empresas por separado.
Se utilizó la prueba de Mann-Whitney para comprobar la
significación estadística de las diferencias entre los ítems de
investigación calculados para pequeñas y medianas empresas.
k- El análisis de conglomerados k-Means es un procedimiento
estadístico que divide "M puntos en N dimensiones en K
conglomerados, de forma que la suma de cuadrados dentro del
conglomerado se minimiza".57 El objetivo del análisis de
conglomerados es descubrir una forma óptima y natural de
agrupar las unidades observadas, de modo que las unidades de un
conglomerado tengan características similares, mientras que los
conglomerados difieran entre sí. En el proceso de agrupación de
k-means, las medias de los conglomerados se observan en
iteraciones para que cada unidad se ubique (o reubique) en un
conglomerado con la media más cercana hasta que no haya
ninguna unidad que pueda moverse.58
La figura 1 presenta los diagramas de scree para determinar el
número de conglomerados, utilizando el método del codo como
método visual para determinar el número óptimo de
conglomerados. Como se desprende de los diagramas, tanto para
las pequeñas como para las medianas empresas, el número
adecuado de
13
14
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Tabla 4. Valores medios de los ítems de
investigación.a
Grupo variable
Variable
Madurez de la gestión de procesos
empresariales
Madurez de la inteligencia empresarial
Alineación BPM-BI
Rendimiento de la organización
Pequeño
(<50)
Mediana (50-249)
Mann-Whitney
p Valor
BPM1
4.150
4.322
-1.159
0.246
BPM2
BPM3
BPM4
BPM5
MBP6
BPM7
BPM8
BPM9
BPM10
BI1
BI2
BI3
BI4
BI5
BI6
BI7
BI8
BI9
BI10
PIA1
PIA2
PIA3
PIA4
OP1
OP2
OP3
OP4
OP5
4.000
3.750
4.000
3.350
3.800
3.650
3.400
3.900
3.500
3.150
3.300
3.200
3.600
3.400
3.100
2.850
2.800
2.950
2.950
2.450
2.300
2.650
2.450
4.050
4.000
3.550
3.500
3.850
4.184
3.966
4.149
3.667
3.540
4.138
3.747
3.690
3.793
3.115
3.345
3.517
3.575
3.540
3.161
3.046
3.092
2.701
2.977
2.874
2.759
2.908
2.897
3.885
3.828
3.218
3.195
3.310
-0.700
-0.877
-1.092
-1.400
-1.250
-2.052
-1.166
-0.679
-1.619
-0.215
-0.021
-0.919
-0.091
-0.590
-0.037
-0.575
-1.298
-0.692
-0.053
-1.553
-1.646
-0.907
-1.536
-0.805
-0.669
-1.337
-1.218
-1.924
0.484
0.381
0.275
0.162
0.211
0.040*
0.244
0.497
0.105
0.830
0.983
0.358
0.927
0.555
0.970
0.565
0.194
0.489
0.957
0.120
0.100
0.364
0.125
0.421
0.504
0.181
0.223
0.054
Fuente: Trabajo de los autores.
BI: inteligencia empresarial; BPM: gestión de procesos empresariales; OP: rendimiento organizativo.
a
Resultados de la prueba de Mann-Whitney.
*Estadísticamente significativo al 10%.
clusters es 3, ya que la "rodilla", es decir, la curva que
representa el número de clusters y las distancias
relacionadas, es visible para tres clusters.
Resultados
Esta sección del artículo presenta los resultados del
análisis descriptivo, así como los resultados del análisis de
conglomerados realizado sobre los datos recogidos.
Análisis descriptivo
El cuadro 4 presenta el resumen de los valores medios de
los ítems de investigación para los dos grupos observados
y los resultados de la prueba de Mann-Whitney. Los
resultados de las pequeñas y medianas empresas son
similares, y las diferencias entre los ítems de investigación
no son estadísticamente significativas, con la excepción
del BPM7, que es estadísticamente significativo a un nivel
del 10%. Los resultados indican que la mayoría de las
variables observadas no difieren estadísticamente entre las
pequeñas y medianas empresas, lo que indica que no
existen diferencias inherentes entre las pequeñas y
medianas empresas.
Pejic' Bach et al.
estos dos grupos según la madurez de BPM, la madurez de
BI, la alineación BPM/BI y el rendimiento organizativo.
Dado que el objetivo de nuestra investigación es comparar
si las relaciones entre estas variables son diferentes entre
las pequeñas y medianas empresas, el hecho de que no
sean estadísticamente diferentes nos permite la
comparación de las relaciones utilizando el análisis de
conglomerados.
La figura 2 presenta gráficamente las medias calculadas
de las empresas con menos de 50 empleados y las
empresas con 50-249 empleados. En general, las empresas
medianas obtuvieron mejores resultados en la mayoría de
los ítems de investigación de los grupos de madurez BPM,
madurez BI y alineación BPM/BI. Las excepciones son
visibles con los indicadores BPM6, BPM9, BI4 y BI9, que
son los medios de las siguientes medidas: el nivel de
desarrollo y uso de métricas de procesos, el nivel en el que
los sistemas de información se basan en procesos en lugar
de en funciones empresariales, el nivel de madurez de la
arquitectura técnica de BI y el nivel de evaluación de la
rentabilidad de BI, respectivamente. En lo que respecta al
rendimiento organizativo, las pequeñas empresas
obtuvieron medias más elevadas en todos los ítems de la
investigación.
15
16
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Figura 2. Valores medios de los ítems de investigación Valores medios de los ítems de investigación. Fuente: Trabajo de los
autores.
Tabla 5. Valores medios de los ítems de investigación en los grupos de pequeñas empresas.a
Pequeño (<50)
Grupo variable
Variable
Madurez de la gestión de procesos
empresariales
Madurez de la inteligencia empresarial
Alineación BPM-BI
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
F
BPM1
4.333
3.667
4.375
1.999
BPM2
BPM3
BPM4
BPM5
MBP6
BPM7
BPM8
BPM9
BPM10
BI1
BI2
BI3
BI4
BI5
BI6
BI7
BI8
BI9
BI10
PIA1
PIA2
PIA3
PIA4
4.000
3.667
4.167
3.333
3.667
4.167
3.333
4.500
3.167
1.667
2.167
1.833
3.333
3.333
2.000
1.333
1.833
2.000
1.667
1.667
1.333
1.667
1.333
3.667
3.167
3.833
2.500
2.833
2.667
2.333
3.167
3.500
3.667
3.667
3.833
3.333
2.833
3.167
3.500
2.500
2.500
2.667
1.500
1.667
2.000
1.833
4.250
4.250
4.000
4.000
4.625
4.000
4.250
4.000
3.750
3.875
3.875
3.750
4.000
3.875
3.875
3.500
3.750
4.000
4.125
3.750
3.500
3.875
3.750
0.476
2.975
0.370
7.425
4.303
7.009
6.642
5.576
0.626
9.211
5.566
10.351
0.971
1.518
3.998
11.298
11.554
4.775
10.374
18.604
11.320
10.668
20.473
p Valor
0.166
0.629
0.078*
0.696
0.005***
0.031**
0.006***
0.007***
0.014**
0.546
0.002***
0.014**
0.001***
0.399
0.247
0.038**
0.001***
0.001***
0.023**
0.001***
0.000***
0.001***
0.001***
0.000***
Fuente: Trabajo de los autores.
BI: inteligencia empresarial; BPM: gestión de procesos empresariales; OP: rendimiento organizativo; ANOVA: análisis de la varianza.
a
ANOVA entre grupos.
*Estadísticamente significativo al 10%.
**Estadísticamente significativo al 5%.
***Estadísticamente significativo al 1%.
Análisis de conglomerados
El análisis de conglomerados se realizó por separado para
las pequeñas y medianas empresas.
Análisis de conglomerados para pequeñas empresas La
Tabla 5 presenta los valores medios de los ítems de
investigación para tres clusters de pequeñas empresas. Los
resultados del análisis de la varianza (ANOVA) son los
siguientes
Pejic' Bach et al.
17
Figura 3. Valores medios de las agrupaciones de pequeñas empresas. Fuente: Trabajo de los autores.
también se presentan. El cluster 3 comprende un 40% de
pequeñas empresas, mientras que los clusters 1 y 2
comprenden ambos un 30% de pequeñas empresas. El
ANOVA indica que, para algunos de los ítems de la
investigación, las diferencias entre clusters no son
estadísticamente significativas para todos los ítems. Los
ítems BPM3, BPM5, BPM6, BPM7, BPM8 y BPM9 son
estadísticamente diferentes entre clusters, y los ítems BI1,
BI2, BI3, BI6, BI7, BI8 y BI9 también son
estadísticamente diferentes entre clusters. Esto indica que
estos ítems relacionados con la madurez BPM están
mayoritariamente relacionados con la madurez BI y el
alineamiento BI/BPM en las pequeñas empresas.
La figura 3 presenta gráficamente los valores medios de
las pequeñas
empresas de todos los clusters. Las empresas del cluster 3
tienen el valor más alto de indicadores para casi todos los
ítems de la investigación, mientras que los resultados más
bajos se han registrado en las empresas del cluster 1, que
comprenden el 30% de las pequeñas empresas
observadas. La alineación BPM/BI está presente en
aquellas empresas en las que tanto la madurez BPM como
la BI se encuentran en los niveles más altos. Por otra parte,
si uno de estos dos conceptos no se utiliza en una empresa
de forma que mejore su madurez, la alineación entre
ambos es baja.
Análisis de conglomerados para medianas empresas
La tabla 6 presenta los valores medios de los ítems de
investigación en los distintos clusters de las
organizaciones medianas con 50-249 empleados, así como
los resultados del ANOVA en los tres clusters observados.
El cluster 1 está formado por el 41% de las empresas, el
cluster 2 por el 30% y el cluster 3 por el 29% de las
empresas.
La mayoría de las diferencias entre los ítems de
investigación son estadísticamente significativas, salvo
algunas excepciones. Esto indica que todos los ítems de la
investigación tienen un impacto significativo en la
relación entre la madurez de BPM, BI
18
madurez, alineación BI/BPM y rendimiento organizativo
en medianas empresas.
La figura 4 presenta los valores medios de los ítems de
investigación en los distintos clusters de medianas
empresas. Las empresas m e d i a n a s a g r u p a d a s e n
e l c l u s t e r 3 obtuvieron mejores resultados en todos
los ítems de investigación en comparación con los otros
dos clusters. El grupo 1 es el que presenta los resultados
medios más dispersos en todos los temas de investigación,
así como los resultados medios más bajos en comparación
con los otros dos grupos. Además, al igual que en la
muestra de pequeñas empresas, se puede observar que
existe una fuerte relación entre la alineación BPM/BI y la
madurez de BPM y BI. Si una de las dos madurez es
inferior, los resultados globales de la alineación BPM/BI
tienden a ser inferiores.
Relación entre BPM, BI, alineación BPM/BI y
rendimiento organizativo
La tabla 7 presenta los resultados de los valores medios de
los ítems de rendimiento organizativo en los grupos de
pequeñas y medianas empresas, así como los resultados de
la prueba de Krus- kal-Wallis.
La mayoría de los ítems de investigación que miden el
rendimiento de la organización tienen valores similares
para las pequeñas empresas. La única diferencia
estadísticamente significativa entre los grupos de pequeñas
empresas se observó en el nivel del 10% para el ítem de
investigación OP1, que representa la creencia de los
clientes de que están recibiendo valor por su dinero cuando
compran productos o utilizan servicios de una empresa
observada.
Sin embargo, los ítems de investigación que miden la
per- formancia organizativa son significativamente
diferentes en las empresas medianas. Los resultados de la
prueba de Kruskal-Wallis han revelado diferencias
estadísticamente significativas al nivel del 5% para el ítem
de investigación OP2, referido a la tasa de retención de
clientes, y diferencias estadísticamente significativas al
nivel del 1% para los ítems de investigación OP3, OP4,
OP5 y OP_AVG. Estos
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Pejic' Bach et al.
19
Tabla 6. Valores medios de los elementos de investigación en los distintos grupos de empresas medianas.a
Mediana (50-249)
Grupo variable
Variable
Madurez de la gestión de procesos
empresariales
Madurez de la inteligencia empresarial
Alineación BPM-BI
Grupo 1
Grupo 2
Grupo 3
F
p Valor
BPM1
3.960
4.444
4.500
3.585
0.032**
BPM2
BPM3
BPM4
BPM5
MBP6
BPM7
BPM8
BPM9
BPM10
BI1
BI2
BI3
BI4
BI5
BI6
BI7
BI8
BI9
BI10
PIA1
PIA2
PIA3
PIA4
3.960
3.520
3.920
3.160
2.760
4.120
3.160
2.720
3.480
1.720
2.280
2.880
2.320
2.200
1.760
1.880
1.880
1.520
1.640
2.040
2.040
2.080
1.920
4.028
3.917
4.083
3.667
3.722
4.000
3.806
3.944
3.806
3.583
3.556
3.639
3.889
3.889
3.500
2.972
3.278
2.750
3.139
2.694
2.500
2.667
2.889
4.615
4.462
4.462
4.154
4.038
4.346
4.231
4.269
4.077
3.808
4.077
3.962
4.346
4.346
4.038
4.269
4.000
3.769
4.038
3.923
3.808
4.038
3.846
4.062
9.343
2.668
7.074
12.849
1.643
7.628
21.988
3.430
46.887
38.576
9.239
35.600
67.063
60.875
58.218
50.036
29.630
66.917
31.722
28.831
43.373
32.677
0.021**
0.000***
0.075*
0.001***
0.000***
0.200
0.001***
0.000***
0.037**
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
0.000***
Fuente: Trabajo de los autores.
BI: inteligencia empresarial; BPM: gestión de procesos empresariales; OP: rendimiento organizativo; ANOVA: análisis de la varianza.
a
ANOVA entre grupos.
*Estadísticamente significativo al 10%.
**Estadísticamente significativo al 5%.
***Estadísticamente significativo al 1%.
Figura 4. Valores medios de los grupos de empresas de 50 a 249 empleados. Fuente: Trabajo de los autores.
Los elementos de investigación se refieren a la tasa de
crecimiento de las ventas, la capacidad de obtener
beneficios, la posición comparativa y el resultado medio
del rendimiento organizativo de la empresa observada.
La figura 5 presenta los valores medios de cada uno de
los ítems de investigación del rendimiento organizativo,
así como el resultado medio del rendimiento organizativo
con respecto a la
20
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Tabla 7. Valores medios de conglomerados de organizaciones
según tamaño y rendimiento organizativo.a
Grupo 1 Grupo 2 Grupo 3
Pequeño (0-50)
OP1
3.500
OP2
4.167
OP3
3.333
OP4
3.167
OP5
3.500
OP_AVG
3.533
Mediana (50-249)
OP1
3.840
OP2
3.760
OP3
2.840
OP4
2.840
OP5
2.920
OP_AVG
3.240
w2
p Valor
4.167
3.833
3.667
3.500
4.000
3.833
4.375
4.000
3.625
3.750
4.000
3.950
5.750
0.633
0.327
0.937
0.928
0.984
0.056*
0.729
0.849
0.626
0.629
0.611
3.778
3.611
2.972
2.972
3.139
3.294
4.077
4.192
3.923
3.846
3.923
3.992
2.892
7.312
18.007
14.435
14.314
15.501
0.236
0.026**
0.000***
0.001***
0.001***
0.000***
Fuente: Trabajo de los autores
OP: rendimiento organizativo.
a
Resultados de la prueba de Kruskal-Wallis.
*Estadísticamente significativo al 10%.
**Estadísticamente significativo al 5%.
***Estadísticamente significativo al 1%.
tamaño de la empresa. Los valores medios de los ítems de
rendimiento organizativo del cluster 3, tanto para las
empresas medianas como para las pequeñas, son los más
altos en comparación con los otros dos clusters
observados. El resultado de esta investigación indica que
las empresas que disponen de los sistemas BI y BPM más
maduros y, al mismo tiempo, más alineados, tienen más
posibilidades de alcanzar un rendimiento organizativo
superior a la media.
Nuestros resultados revelan que los niveles más altos
de madurez de BI y BPM permiten a las PYME alcanzar
un mayor rendimiento. Además, las pymes con los niveles
más altos de madurez tanto de BI como de BPM también
tienen una mayor alineación de BI y BPM, lo que a su vez
tiene un impacto positivo en el rendimiento de la
organización.
Debate
Los objetivos de este trabajo son (i) proporcionar la
revisión sistemática de la literatura sobre la investigación
de BI y BPM en las PYME, y
(ii) presentar pruebas empíricas sobre la madurez de BI y
BPM en las PYME de Croacia y Eslovenia, así como su
influencia en el rendimiento organizativo de las PYME.
Los resultados de nuestra revisión bibliográfica
pusieron de relieve las cuestiones clave de la implantación
y adopción de BI y BPM debatidas por los
investigadores5,12,15,59–61 en los últimos 5 años, como:
•
•
•
•
•
Un número relativamente reducido de artículos
analiza las iniciativas de BI y BPM en las PYME.
Así pues, existe una laguna en la evaluación de la
adopción de BPM en las PYME.
Las prácticas de BI y BPM en las PYME son más
bien escasas, y la mayoría de las empresas residen
en el nivel más bajo de madurez de BI y BPM.
Los resultados de la investigación sobre la relación
entre los impactos de la madurez de BPM y el
rendimiento organizativo son inconsistentes.
Mientras que algunos trabajos
indican un efecto positivo del uso de BI y BPM en
el rendimiento de las PYME, los demás no
encontraron pruebas de tal influencia. Además,
varios artículos hacen hincapié en una correlación
positiva entre la madurez de BI y BPM y el
rendimiento no financiero.
Aunque los CSF de BI y BPM no difieren
significativamente en función del tamaño de la
organización,
se han encontrado algunas diferencias. El BI y el
BPM se perciben a menudo como iniciativas
apropiadas
únicamente
para
las
grandes
organizaciones, debido a la falta de concienciación
de la alta dirección sobre la importancia de las
iniciativas de BPM y BI y a los limitados recursos
humanos y financieros de las PYME.
Varios autores establecen las directrices para que las
PYME superen los obstáculos asociados a la
Pejic'5.Bach
et al.
Figura
Valores
medios de los indicadores de rendimiento organizativo por grupos y tamaño de la organización. Fuente: Trabajo de los 21
autores.
22
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
•
introducción de BI y BPM. Sin embargo, las PYME
siguen siendo lentas en la implantación de BI y
BPM, lo que indica una falta de conocimientos y
capacidades y/o una falta de motivación y recursos.
Los artículos se centraban en BI o BPM por
separado, y no encontramos pruebas de
investigaciones previas sobre BI
y la alineación BPM como motor del rendimiento
empresarial de las PYME.
Según los resultados del análisis empírico, el nivel de
madurez de BI y BPM es bastante bajo en
aproximadamente dos tercios de las pequeñas y medianas
empresas. Estas conclusiones coinciden con los resultados
de otros estudios que identifican un bajo nivel de madurez
de BI y BPM en las PYME y destacan una correlación
positiva entre el nivel de madurez y el número de
empleados.4–6,8,34,37 Los resultados de los estudios de
investigación empírica muestran que las iniciativas de
BPM interesan a las grandes organizaciones, con un gran
número de procesos.62 Por otra parte, muchos autores
señalan que las empresas modernas de fabricación y
servicios deberían considerar tanto el BI (por ejemplo, el
análisis de datos y la minería de big data) como el BPM
(por ejemplo, la optimización empresarial, la supervisión
de los procesos empresariales, el análisis del rendimiento
de los procesos) para obtener beneficios empresariales.63–
66
Aunque las PYME han reconocido que la capacidad de
innovación y la medición del rendimiento son factores
esenciales para el éxito de su negocio, existen muchos
obstáculos que impiden la aplicación de conceptos de
gestión modernos, como el BI y el BPM, en sus prácticas
empresariales.67 La cuestión de los recursos humanos,
descuidada durante mucho tiempo, el escaso conocimiento
de los competidores y los clientes, y la falta de KPI de
procesos y de índices de capacidad de procesos se están
convirtiendo en los factores críticos para un desarrollo más
eficiente de las PYME.67,68
Los clusters se compararon según el nivel medio de
rendimiento organizativo. La comparación reveló que las
empresas miembros de clusters con mayor madurez de BI
y BPM y mayor BPM/BI también obtuvieron
puntuaciones más altas en los indicadores de rendimiento
organizativo. Este resultado confirma la importancia de la
alineación de BI y BPM como palanca para lograr todos
los efectos de BI y BPM en el rendimiento general de la
organización.10,12 Los resultados de investigaciones
anteriores coinciden parcialmente con nuestras
conclusiones. Mientras que Singer confirmó una débil
conexión estadística entre el nivel de madurez de BPM y
el rendimiento organizativo, Popovicˇ et al. hallaron un
impacto parcial positivo y significativo del uso de sistemas
de BI en el rendimiento de las pymes.32,38 Por otro lado,
Rolinek et al. no probaron la correlación entre el nivel de
madurez de BPM y el rendimiento financiero de la
organización.37 Sin embargo, nuestros resultados revelaron
que el rendimiento de la organización es mejor si el nivel
de madurez de BI y BMP es mayor, lo que resulta
especialmente evidente en las pequeñas empresas. En el
caso de las empresas medianas, se ha observado que las
empresas de un cluster con el mayor nivel de
alineación BPM/BI también tienen un mayor
rendimiento organizativo. Estas conclusiones
concuerdan con los resultados de diversos estudios,
que muestran que BI y BPM
Pejic' Bach et al.
de la satisfacción del cliente, mejorar la atención al cliente,
aumentar las ventas y la ventaja competitiva.9,12,25,27,32 Algunos
autores indican que la aplicación de tecnologías de BPM social,
minería de procesos, sistemas inteligentes basados en el
procesamiento analítico en línea (OLAP) y minería de datos
podría ayudar a las empresas a conseguir una colaboración eficaz
a lo largo de toda la cadena de suministro y a gestionar la
experiencia del cliente. 69-72
Conclusión
Esta investigación contribuye a la literatura de BPM y BI sobre el
efecto de interacción de estos conceptos en el rendimiento
organizativo. Nuestro artículo tenía dos objetivos principales: (1)
presentar los resultados de una extensa revisión sistemática de la
literatura relacionada con BI y BPM dentro de las PYMEs, y (2)
presentar los resultados de un estudio empírico del nivel de
madurez de BI y BPM, así como su alineación dentro de las
PYMEs, con respecto al rendimiento organizativo.
En primer lugar, presentamos los resultados de una revisión
bibliográfica sistemática. En cuanto a la metodología, la mayoría
de los estudios eran estudios de casos, seguidos de cuestionarios
y entrevistas. Además, se ha producido un aumento de los
artículos publicados a lo largo de los años, lo que puede
considerarse una prueba del creciente interés de los investigadores
por el tema de la BI y/o la BPM en las PYME.
En segundo lugar, presentamos los resultados de la encuesta
realizada en empresas croatas y eslovenas, que reveló que sólo un
tercio de las PYME croatas y eslovenas tienen un alto nivel de
madurez de BPM y BI. Un análisis de la relación entre la
madurez de BI, la madurez de BPM, la alineación de BPM/BI y
el rendimiento organizativo indica que los niveles más altos de
madurez de BI y BPM permiten a las PYME lograr un mayor
rendimiento. Los niveles más altos de madurez de BI y BPM
también se traducen en una mayor alineación de BI y BPM, que a
su vez influye positivamente en el rendimiento organizativo. Se
puede concluir que BI y BPM deben alinearse y utilizarse
conjuntamente como herramientas importantes para apoyar la
gestión del rendimiento en las PYME.
En cuanto a las contribuciones prácticas del artículo, los
resultados del estudio empírico revelan la necesidad de mayores
niveles de madurez tanto de BI como de BPM. Además, puede
concluirse que la alineación BPM/BI puede ayudar a las PYME a
lograr mejores resultados de rendimiento organizativo.
Hay que tener en cuenta varias limitaciones a la hora de
evaluar los resultados de nuestra investigación. En primer lugar,
no hemos incluido libros blancos, documentos profesionales ni
informes técnicos en nuestra revisión bibliográfica. En segundo
lugar, realizamos la investigación empírica en dos países
(Eslovenia y Croacia), sobre una muestra relativamente pequeña
y basada en un enfoque transversal. Por último, utilizamos una
medición autodeclarada del rendimiento organizativo. Por lo
tanto, la utilización de un enfoque longitudinal y la investigación
de una muestra más amplia de empresas de varios países
probablemente arrojarían más luz sobre el controvertido impacto
del rendimiento organizativo del BI y el BPM en las PYME.
Además,
23
24
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
Deben utilizarse fuentes adicionales de información sobre
los resultados operativos, como la rentabilidad y otros
indicadores financieros de los informes financieros
oficiales.
Declaración de conflicto de intereses
Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses en
relación con la investigación, la autoría y/o la publicación de este
artículo.
Financiación
Los autores declararon haber recibido el siguiente apoyo
financiero para la investigación, autoría y/o publicación de este
artículo: Esta investigación ha sido financiada íntegramente por
la Fundación Científica Croata en el marco del proyecto
PROSPER - Process and Business Intelli- gence for Business
Excellence (IP-2014-09-3729).
ORCID iD
Dalia Susˇa Vugec
https://orcid.org/0000-0002-4702-6000
Material complementario
El material complementario de este artículo está disponible en
línea.
Referencias
1. Muller P, Devnani S, Julius J, et al. Annual report on European SMEs 2015/2016, Comisión Europea, UE, noviembre
de 2016.
2. Floyd D y McManus J. El papel de las PYME en la mejora
de la posición competitiva de la Unión Europea. Eur Bus
Rev 2005; 17(2): 144-150.
3. Burgstaller J y Wagner E. ¿Cómo afectan la propiedad
familiar y la gestión de los fundadores a las decisiones sobre
la estructura del capital y al ajuste de las PYME? Evidencia
de una economía basada en bancos. J Risk Finance 2015;
16(1): 73-101.
4. Bandara W y Opsahl H. Desarrollo de capacidades de BPM
en toda la organización en una PYME: los enfoques
utilizados, los desafíos y los resultados. J Inf Technol Teach
Cases 2017; 7(2): 92-113.
5. Llave MR. Business intelligence y analítica en pequeñas y
medianas empresas: una revisión sistemática de la literatura.
Proc Comput Sci 2017; 121(2017): 194-205.
6. Boonsiritomachai W, McGrath GM y Burgess S.
Exploración de la inteligencia empresarial y su grado de
madurez en las pymes tailandesas. Cogent Bus Manag 2016;
3(1): 1-17.
7. Lo¨nnqvist A y Pirttima¨ki V. La medición de la inteligencia
empresarial. Inf Syst Manag 2006; 23(1): 32.
8. Braunnagel D, Falk T, Wehner B, et al. BPM adoption in
small and medium-sized companies in Bavaria. En: 24th
Eur- opean conference on information systems, ECIS,
Estambul, Turquía, 12-15 de junio de 2016.
9. Hernaus T, Pejic' Bach M y Bosilj Vuksˇic' V. Influencia del
enfoque estratégico del BPM en el rendimiento financiero y
no financiero. Balt J Manag 2012; 7(4): 376-396.
10. Bucher T, Gericke A y Sigg S. Inteligencia empresarial
centrada en los procesos. Bus Proc Manag J 2009; 15(3):
408-429.
11. Melchert F, Winter R y Klesse M. Aligning process automation and business intelligence to support corporate
perfor- mance management. En: Proceedings of the 10th
American
Pejic' Bach et al.
12.
13.
14.
15.
16.
17.
18.
19.
20.
21.
22.
23.
24.
25.
Conference on Information Systems, Nueva York, EE.UU.,
6-8 de agosto de 2004, pp. 4053-4063.
Bosilj Vuksˇic' V, Pejic' Bach M y Popovicˇ A. Supporting
performance
management
with
business
process
management and business intelligence: a case analysis of
integration and orchestration. Int J Inf Manag 2013; 33(4):
613-619.
Capgemini. Aligning Business process management and
business intelligence to achieve business process excellence,
2012.
https://www.capgemini.com/au-en/wp-content/
uploads/sites/9/2017/08/Aligning_Business_Process_Man
agement_and_Business_Intelligence_to_Achieve_Business_
Process_Excellence.pdf (consultado el 1 de febrero de 2019).
Eder F y Koch S. Critical Success Factors for the Implementación de sistemas de inteligencia empresarial. Int J Bus
Intell Res 2018; 9(2): 27-46.
Trkman P. Los factores críticos de éxito de la gestión de
procesos empresariales. Int J Inf Manag 2010; 30(2): 125134.
Vom Brocke J, Zelt S y Schmiedel T. Sobre el papel del
contexto en la gestión de procesos empresariales. Int J Inf
Manag 2016; 36(3): 486-495.
Yeoh W, Koronios A y Gao J. Critical Success factors for
implementation of business intelligence systems: a study of
engineering asset management organizations. En: Kulkarni
U, Power DJ y Sharda R (eds) Decision support for global
enterprises. Annals of information systems, Vol. 2. Boston:
Springer, 2007, pp. 344-351.
Lahrmann G, Marx F, Winter R, et al. Modelos de madurez
de la inteligencia empresarial: una visión general. En: VII
conference of the Ita- lian chapter of AIS (itAIS 2010),
Nápoles, Italia, 8-9 de octubre de 2010. Italy: LUISS
University Press.
Tarhan A, Turetken O y Reijers HA. Modelos de madurez de
procesos de negocio: una revisión sistemática de la literatura.
Inform Soft- ware Technol 2016; 75: 122-134.
De Bruin T y Rosemann M. Hacia un modelo de madurez de
la gestión de procesos empresariales. En: ECIS 2005
Proceedings of the 13th European conference on information
systems 2005 (eds Bartmann D, Rajola F, Kallinikos J, et al.),
Regensburg, German, 26-28 May 2005.
Nguyen-Duc A, Cruzes DS y Conradi R. The impact of
global dispersion on coordination, team performance and
software quality - a systematic literature review. Inf Software
Technol 2015; 57: 277-294.
Aghaei Chadegani A, Salehi H, Yunus M, et al. A
comparison between two main academic literature
collections: Web of Science y Scopus bases de datos. Asian
Soc Sci 2013; 9(5): 18-26.
Webster J y Watson RT. Analizar el pasado para preparar el
futuro: redacción de una revisión bibliográfica. MIS Quart
2002; 26(2): 13-23.
Bosilj Vuksˇic' V, Milanovic' Glavan LJ and Susˇa D. The role
of process performance measurement in BPM adoption outcomes in Croatia. Eco Bus Rev 2015; 17(1): 117-143.
Dubravac I y Bevanda V. Mobile business intelligence
adoption (case of Croatian SMEs). En: Proceedings of the
16th international conference on computer systems and
25
26
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
26.
27.
28.
29.
30.
31.
32.
33.
34.
35.
36.
37.
38.
technologies, Dublín, Irlanda, 25-26 de junio de 2015, pp.
136-143. EE.UU.: ACM.
Raj R, Wong SHS y Beaumont AJ. Solución de inteligencia
empresarial para una PYME: estudio de un caso. En:
Proceedings of the eighth international joint conference on
knowledge discov- ery, knowledge engineering and
knowledge management (IC3K 2016) - Volume 3: KMIS,
Porto, Portugal, 9-11
Noviembre de 2016, pp. 41-50. SciTePress.
Gauzelin S y Bentz H. Un examen del impacto de los
sistemas de inteligencia empresarial en la toma de decisiones
y el rendimiento de la organización: el caso de Francia. J
Intell Stud Bus 2017; 7(2): 40-50.
Adeyelure TS, Kalema BM y Bwalya KJ. Factores de
despliegue para la inteligencia empresarial móvil en las
pequeñas y medianas empresas de los países en desarrollo.
Afr J Sci Technol Innov Dev 2018; 10(6): 715-723.
Gudfinnsson K y Strand M. Challenges with BI adoption in
SMEs. En: 2017 eighth international conference on information, intelligence, systems & applications (IISA), Larnaca,
Chipre, 27-30 de agosto de 2017, págs. 1-6. EE. UU.: IEEE.
Llave MR, Hustad E y Olsen DH. Creación de valor a partir
de la inteligencia empresarial y la analítica en las pymes:
perspectivas de los expertos. En: 24th American conference
on information sys- tems 2018, Nueva Orleans, Luisiana, 1618 de agosto de 2018.
Puklavec B, Oliveira T y Popovicˇ A. Comprensión de los
determinantes de las etapas de adopción de sistemas de
inteligencia empresarial: un estudio empírico de las pymes.
Ind Manag Data Syst 2018; 118(1): 236-261.
Popovicˇ A, Puklavec B y Oliveira T. Justificación de la
adopción de sistemas de inteligencia empresarial en las
pymes: impacto del uso de sistemas en el rendimiento de la
empresa. Ind Manag Data Syst 2019; 119(1): 210-228.
Raj R, Wong SHS y Beaumont AJ. Empowering SMEs to
make better decisions with business intelligence: a case
study. En: International joint conference on knowledge discovery,
knowledge
engineering,
and
knowledge
management, Porto, Portugal, 9-11 de noviembre de 2019,
pp. 306-325. Cham: Springer.
Rolinek L, Vrchota J, Kubecova' J, et al. El nivel de
aplicación de los principios de gestión de procesos en las
PYME de la región seleccionada de la República Checa.
Serb J Manag 2014; 9(2): 203-217.
Okre˛glicka M, Mynarzova M y Kana R. Madurez de los
procesos empresariales en las pequeñas y medianas
empresas. Pol J Manag Stud 2015; 12(1): 121-131.
Reher F. Adaptación de la gestión de procesos empresariales
a los requisitos de las pequeñas y medianas empresas en el
contexto de la flexibilidad estratégica. En: Talleres de
gestión de procesos de negocio. BPM 2014. Lecture notes in
business infor- mation processing, Vol. 202, Eindhoven,
Países Bajos, 7-8 de septiembre de 2015, pp. 561-566.
Cham: Springer.
Rolinek L, Plevny M, Kubecova J, et al. Nivel de
implementación de la gestión por procesos en las pymes y
algunas implicaciones relacionadas. Trans Bus Econ 2015;
14(2A): 360-377.
Singer R. Gestión de procesos empresariales en pequeñas y
medianas empresas: un estudio empírico. En: Actas
del
Pejic' Bach et al.
39.
40.
41.
42.
43.
44.
45.
46.
47.
48.
49.
50.
51.
seventh international conference on subject-oriented business
process management, Kiel, Alemania, 23-24 de abril de 2015, paper
no. 9. ESTADOS UNIDOS: ACM.
Broccardo L, Culasso F y Truant E. Business Process management: an investigation in Italian SMEs. En: Ninth annual
conference of the EuroMed Academy of Business: innovation,
entrepreneurship and digital ecosystems, Varsovia, Polonia, 14-16
de septiembre de 2016, pp. 366-376. Varsovia, Polonia: Euro- Med
Press.
Lu¨ckmann P y Feldmann C. Factores de éxito de los proyectos de
mejora de procesos empresariales en pequeñas y medianas
empresas: evidencia empírica. Proc Comput Sci 2017; 121(2017):
439-445.
Giacosa E, Mazzoleni A y Usai A. Business Process man- agement
(BPM) how complementary BPM capabilities can build an
ambidextrous state in business process activities of family firms.
Bus Proc Manag J 2018; 24(5): 1145-1162.
Mamoghli S, Cassivi L y Trudel S. Apoyo a los procesos de negocio
a través de factores humanos y de TI: un modelo de madurez. Bus
Proc Manag J 2018; 24(4): 985-1006.
Nguyen Q, Meredith R y Burstein F. A Comparative study of
critical success factors for general and healthcare business
intelligence systems. En: Australasian conference on informa- tion
systems (eds, Stockdale R, Than Win K y Sugumaran V), Sídney,
Australia, 3-5 de diciembre de 2018.
Rockart J. Los directivos definen sus propias necesidades de
información. Harvard Bus Rev 1979; 57(2): 81-93.
Grupo Rummler-Brache. Business process management in US firms
today,
2004.
http://rummler-brache.com/upload/
files/PPI_Research_Results.pdf (consultado el 6 de diciembre de
2015).
Dinter B. La maduración de un modelo de madurez de inteligencia
empresarial. En: Proceedings of the American conference on information systems - AMCIS 2012 Proceedings, Seattle, Washington, 912 de agosto de 2012. http://aisel.aisnet.org/
amcis2012/proceedings/DecisionSupport/37 (2012, acceso
15 octubre 2015).
Cleven A. Exploring patterns of business-IT alignment for the
purpose of process performance measurement. En: Proceed- ings of
ECIS 2011 conference, Helsinki, Finlandia, 9-11 de junio de 2011.
https://aisel.aisnet.org/cgi/viewcontent.cgi?arti
cle¼1018&context¼ecis2011 (2011, consultado el 16 de febrero
2019).
Dokhanchi A and Nazemi E. BISC: a framework for aligning
business intelligence with corporate strategies based on enter- prise
architecture framework. Int J Enterp Inf Syst 2015; 11(2): 90-106.
Law CC y Ngai EW. ERP systems adoption: an exploratory study of
the organizational factors and impacts of ERP success. Inf Manag
2007; 44(4): 418-432.
Nunnally JC y Bernstein IH. Psychometric theory, 3ª ed. Nueva
York: McGraw-Hill, 1994.
Hernaus T, Bosilj Vuksˇic' V y Indihar Sˇtemberger M. Cómo
¿pasar de la estrategia a los resultados? Institucionalizar la
gobernanza BPM en las organizaciones. Bus Proc Manag J 2016;
22(1): 173-195.
27
28
Revista Internacional de Gestión de Empresas de Ingeniería
52. Sˇkrinjar R, Bosilj Vuksˇic' V and Indihar Sˇtemberger M.
The impact of business process orientation on financial and
non-financial performance. Bus Proc Manag J 2008; 14(5):
738-754.
53. Baruch Y y Holtom BC. Survey response rate levels and
trends in organizational research. Hum Relat 2008; 61(8):
1139-1160.
54. Coleman JS. Relational analysis: the study of social organizations with survey methods. Hum Organ 1958; 17(4): 28.
55. Goodman LA. Snowball sampling. Ann Math Stat 1961;
32(1): 148-170.
56. Heckathorn DD. Comentario: snowball versus respondentdriven sampling. Sociol Methodol 2011; 41(1): 355-366.
57. Hartigan JA y Wong MA. Algorithm AS 136: a k-means
clustering algorithm. J R Stat Soc 1979; 28(1): 100-108.
58. Pavic' Kramaric' T, Pejic' Bach M, Dumicˇic' K, et al. Exploratory study of insurance companies in selected post-transition
countries: non-hierarchical cluster analysis. Cent Eur J Oper
Res 2017; 26(3): 783-807.
59. Buh B, Kovacˇicˇ A e Indihar Sˇtemberger M. Critical success factors for different stages of business process
management- ment adoption - a case study. Econ Res - Ekon
Istrazˇ 2015; 28(1): 243-258.
60. Chong S. Business process management for SMEs: an
exploratory study of implementation factors for the Australian wine industry. J Inf Syst Small Bus 2007; 1(1-2): 41-58.
61. Horakova M y Skalska H. Inteligencia empresarial e
implementación en una pequeña empresa. J Syst Integr
2013; 4(2): 50.
62. Dijkman R, Vanderfeesten I y Reijers HA. Arquitecturas de
procesos de negocio: visión general, comparación y marco.
Enterp Inf Syst 2016; 10(2): 129-158.
63. Li Y, Luo Z, Yin J, et al. Patrón empresarial: integración del
proceso empresarial en un modelo empresarial unificado de
empresa de servicios moderna. Enterp Inf Syst 2017; 11(1):
37-57.
Dai HN, Wang H, Xu G, et al. Big data analytics for manufacturing internet of things: opportunities, challenges and
enabling technologies. Enterp Inf Syst 2019; 1-25. DOI:
10.1080/17517575.2019.1633689.
Zhang HQ y Li Z. Modelo inteligente de estimación de
visitantes itinerantes con minería de big data. Enterp Inf Syst
2019; 1-14. DOI: 10.1080/17517575.2019.1590860.
Iannone R, Lambiase A, Miranda S, et al. Modelización de
los procesos de gestión de materiales hospitalarios. Int J Eng
Bus Manag 2013; 5: 5-15.
Zizlavsky O. Enfoques para la evaluación del proceso de
innovación: resultados complejos de una investigación
exploratoria. Int J Eng Bus Manag 2015; 7: 7-25.
Baciarello L y Schiraldi MM. Una propuesta para un índice
de capacidad de proceso orientado a la gestión. Int J Eng
Bus Manag 2015; 7: 7-26.
Susˇa Vugec D, Tomicˇic'-Pupek K y Bosilj Vuksˇic' V. Gestión
de procesos empresariales sociales en la práctica: superando
las limitaciones de la gestión de procesos empresariales
tradicional. Int J Eng Bus Manag 2018; 10: 1-10 DOI:
10.1177/
1847979017750927.
Lam CHY, Chung SH, Lee CKM, et al. Development of an
OLAP based fuzzy logic system for supporting put away
decision. Int J Eng Bus Manag 2009; 1: 13.
Mak MK, Ho GT y Ting SL. Un modelo de minería de datos
financieros para extraer el comportamiento del cliente. Int J
Eng Bus Manag 2011; 3(3): 59-72.
Pereira Detro S, Santos EAP, Panetto H, et al. Aplicación de
la minería de procesos y el razonamiento semántico para la
personalización del modelo de procesos en la asistencia
sanitaria. Enterp Inf Syst
2019; 1-27. DOI:
10.1080/17517575.2019.1632382.
64.
65.
66.
67.
68.
69.
70.
71.
72.