DEPÓSITO LEGAL ZU2020000153  
ISSN 0041-8811  
E-ISSN 2665-0428  
Revista  
de la  
Universidad  
del Zulia  
Fundada en 1947  
por el Dr. Jesús Enrique Lossada  
Ciencias  
Exactas,  
Naturales  
y de la Salud  
Año 13 N° 37  
Mayo - Agosto 2022  
Tercera Época  
Maracaibo-Venezuela  
7
5
ANIVERSARIO  
REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 13 N° 37, 2022  
Roberto Pérez Astonitas et al. /// Analítica de datos para la gestión del conocimiento… 76-84  
DOI: http://dx.doi.org/10.46925//rdluz.37.06  
Analítica de datos para la gestión del conocimiento en la  
Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de  
Amazonas  
Roberto Pérez Astonitas *  
Ítalo Maldonado Ramírez **  
Carlos Ríos-Campos ***  
Roberto Carlos Santa Cruz Acosta ****  
Marcelino Callao Alarcón *****  
RESUMEN  
La gestión del conocimiento constituye el nuevo paradigma en el campo de la gestión  
administrativa. El propósito de la investigación fue identificar los procesos, áreas y  
funcionamiento de la analítica de datos en el fortalecimiento de la gestión del conocimiento  
en la Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas. Este estudio fue  
de tipo básico y un diseño descriptivo no experimental, con un enfoque cuantitativo.  
Asimismo, se empleó un muestreo probabilístico aleatorio simple de 66 personas: miembros  
de la alta dirección, decanos de facultades, directores de escuela, directores de departamento,  
y administrativos jefes de área. Entre los resultados se identificó que los procesos de analítica  
fortalecen la gestión del conocimiento, donde el 72% está totalmente de acuerdo y el 33% de  
acuerdo. Se concluye que la analítica de datos contribuye con el fortalecimiento de forma  
óptima de la gestión del conocimiento.  
PALABRAS CLAVE: analítica de datos, gestión del conocimiento, innovación empresarial,  
gestión universitaria.  
*
Docente. Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Chachapoyas, Perú. ORCID:  
https://orcid.org/0000-0001-7886-8019. E-mail: roberpe222@gmail.com  
*
*Decano de la Facultad de Ingeniería de Sistemas y Mecánica Eléctrica. Universidad Nacional Toribio  
Rodríguez de Mendoza de Amazonas. Bagua, Perú. ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3147-3519. E-mail:  
italo.maldonado@untrm.edu.pe  
*
** Investigador RENACYT. Docente de la Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de  
Amazonas, Perú. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8003-5577. E-mail: carlos.rios@untrm.edu.pe  
**** Director del Departamento Académico de Ingeniería. Universidad Nacional Toribio Rodríguez de  
Mendoza de Amazonas. Bagua, Perú. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8802-9083. E-mail:  
roberto.santacruz@untrm.edu.pe  
***** Doctor. ORCID: https://orcid.org/0000-0001-7295-2375  
Recibido: 01/02/2022  
Aceptado: 29/03/2022  
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REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 13 N° 37, 2022  
Roberto Pérez Astonitas et al. /// Analítica de datos para la gestión del conocimiento… 76-84  
DOI: http://dx.doi.org/10.46925//rdluz.37.06  
Data Analytics for Knowledge Management at the National  
University Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas  
ABSTRACT  
Knowledge management constitutes the new paradigm in the field of administrative  
management. The purpose of the research was to identify the processes, areas and operation  
of data analytics in strengthening knowledge management at the National University Toribio  
Rodríguez de Mendoza de Amazonas. This study was of a basic type and a non-experimental  
descriptive design, with a quantitative approach. Likewise, a simple random probabilistic  
sampling of 66 people was used: members of senior management, deans of faculties, school  
principals, department directors, and administrative area managers. Among the results, it  
was identified that analytical processes strengthen knowledge management, where 72%  
totally agree and 33% agree. It is concluded that data analytics contributes to the optimal  
strengthening of knowledge management.  
KEYWORDS: data analytics, knowledge management, business innovation, university  
management.  
Introducción  
El desarrollo humano en los últimos tiempos ha ido acompañado de rápidos cambios  
tecnológicos y un aumento repentino de dispositivos y servicios digitales. Además, se prevé  
que las "tecnologías avanzadas": la robótica, la inteligencia artificial, la nanotecnología y la  
biotecnología, marchen a un ritmo alarmante. Estas tecnologías han traído grandes  
beneficios. Esto se reveló significativamente en 2020 debido al rápido desarrollo de una  
vacuna contra la COVID-19. Pero cuando va más allá de la adaptabilidad de la sociedad, el  
rápido progreso puede verse severamente restringido. ¿Están las comunidades y los países  
pobres, abrumados o simplemente abandonados? La tarea o reto consiste en que los países en  
desarrollo puedan superar las tendencias tecnológicas pioneras y equilibrar la innovación y  
la equidad en sus esfuerzos, a fin de lograr los propósitos de Desarrollo Sostenible (UNCTAD,  
2021).  
En Perú, las políticas nacionales de modernización se basan en pilares como: el talento  
y el camino a la pesquisa pública, la transparente entrega de cuentas, la cooperación de  
ciudadano a ciudadano, la innovación y la participación ciudadana. El objetivo final fue  
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perseguido por el Estado y el gobierno abierto: satisfacer las necesidades (Chacón, 2017).  
Estratégicamente, de acuerdo con la revista Political Science de la Universidad de Ciencias  
Políticas (BDT), se espera que las universidades hagan frente a un cambio social  
sorprendente, con todos los hallazgos científicos enfocados en la orientación del éxito y la  
necesidad y relevancia de estas ciencias. Para producir resultados científicos influyentes, es  
necesario comprender que esto se encuentra influenciado por el análisis y la interpretación  
correcta de la pirámide planificada (Argota Pérez et al., 2019).  
Además, el informe técnico de la ONU establece un doble objetivo técnico: Los países  
en desarrollo deben adoptar tecnologías avanzadas para aprender de las tecnologías  
existentes y continuar diversificando sus bases de producción, con el fin de fortalecer el  
sistema nacional de innovación. El plan de educación y formación debe incluir el acceso  
nacional a la electricidad y las TIC para cerrar la brecha tecnológica. Los planes nacionales y  
mundiales deben promover la tecnología digital que permita a los países aprovechar la  
infraestructura de las TIC para mejorar y centralizar la movilidad del acceso móvil y el  
Internet de banda ancha fija (UNCTAD, 2021).  
El análisis de datos permite a las organizaciones tomar las decisiones correctas de  
manera oportuna para permanecer o crecer en el mercado (Castro, 2015). Y el proceso de  
gestión del conocimiento determina la velocidad de la innovación y el desempeño de una  
organización (Narayanan et al., 2020). La gestión del conocimiento mediante el estudio de  
datos constituye una herramienta importante para el cometido del conocimiento en  
entidades de formación superior.  
Por lo tanto, se analizarán los datos para la gestión del conocimiento en una entidad  
pública, contribuyendo a un gobierno innovador, el fortalecimiento de un Estado  
democrático y con una verdadera gestión pública. Actualmente, la Universidad Nacional  
Toribio Rodríguezde Mendoza en Amazonas no cuenta con herramientas de análisis de datos  
para la gestión del conocimiento; por esta razón, se ha considerado estudiar las variables que  
son parte del título de esta investigación.  
1
. Métodos  
Con respecto a la metodología, el estudio se encuadra en el enfoque cuantitativo, con  
un diseño descriptivo no experimental de corte transversal. La población estuvo conformada  
por un total de 80 docentes y administrativos con cargo directivo. Por lo tanto, la selección  
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de la muestra estará conformada por 66 personas directivos de la universidad, con un  
muestreo probabilístico aleatorio simple.  
Para la obtención de información, el estudio empleó la técnica de la encuesta,  
conjuntamente con el cuestionario como instrumento, conformado por 8 dimensiones, que  
se aplicó a la muestra de la investigación. Para evaluar la confiabilidad del instrumento  
utilizado en la investigación, se sometió a la consistencia interna, medida a través del  
coeficiente de alfa de Cronbach, que permite medir el nivel de fiabilidad de una escala a partir  
de las variables estudiadas, para el cual se obtuvo un valor de 0.959, ubicándolo en un nivel  
muy alto de confianza.  
2
. Resultados  
Tabla 1  
Identificar los procesos, áreas y funcionamiento de analítica de datos en la consistencia de la Gestión del  
Conocimiento en  
Proceso  
fi  
%
Totalmente en desacuerdo  
En desacuerdo  
2
4
3
6
De acuerdo  
1
2
18  
72  
100  
Totalmente de acuerdo  
Total  
4
8
6
6
Nota: Cuestionario  
De lo expuesto tenemos en la tabla 1 y la figura 1, que se identifican los procesos de  
analítica de datos, donde el 72% está totalmente de acuerdo, mientras que el 33% de acuerdo.  
Sin embargo, el 9% se muestra en desacuerdo, y por último el 5% totalmente en desacuerdo.  
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Figura 1  
Identificación de Procesos  
80%  
70%  
60%  
50%  
40%  
30%  
20%  
10%  
72%  
TOTALMENTE EN DESACUERDO  
EN DESACUERDO  
DE ACUERDO  
18%  
TOTALMENTE DE ACUERDO  
6%  
3%  
0%  
TOTALMENTE  
EN  
EN  
DE ACUERDO TOTALMENTE  
DE ACUERDO  
DESACUERDO  
DESACUERDO  
Tabla 2  
Procesos, áreas y funcionamiento que repercuta en la Gestión del Conocimiento.  
Procesos, Área y Funcionamiento de analítica  
fi  
%
Totalmente en desacuerdo  
En desacuerdo  
7
9
11  
13  
De acuerdo  
Totalmente de acuerdo  
Total  
15  
35  
66  
23  
53  
100  
Nota: Encuesta  
En la tabla 2 y la figura 2, el 53% está totalmente de acuerdo con la importancia de la  
identificación de procesos, áreas y funcionamiento de analítica de datos para la gestión del  
conocimiento, mientras que el 23% está de acuerdo. No obstante, el 13% manifiesta estar en  
desacuerdo, y por último el 3% totalmente en desacuerdo. Por lo tanto, podemos evaluar que  
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los procesos, áreas y funcionamiento de analítica repercute en el manejo de la gestión del  
conocimiento, donde se tiene una mayor con 53%.  
Figura 2  
Análisis de Procesos, Áreas y Funcionamiento de Analítica  
60%  
50%  
40%  
30%  
20%  
10%  
53%  
TOTALMENTE DE DESACUERDO  
EN DESACUERDO  
23%  
DE ACUERDO  
13%  
TOTALMENTE DE ACUERDO  
11%  
0%  
TOTALMENTE  
DE  
EN  
DE ACUERDO TOTALMENTE  
DE ACUERDO  
DESACUERDO  
DESACUERDO  
Tabla 3  
Lineamientos de Analítica de datos para el fortalecimiento de la Gestión del Conocimiento.  
Lineamientos de analítica de datos  
fi  
%
Totalmente en desacuerdo  
En desacuerdo  
1
2
3
6
De acuerdo  
10  
17  
Totalmente de acuerdo  
Total  
5
3
6
74  
100  
6
Nota: Encuesta  
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Figura 3  
Lineamientos de analítica de datos  
80%  
70%  
60%  
50%  
40%  
30%  
20%  
10%  
74%  
TOTALMENTE EN DESACUERDO  
EN DESACUERDO  
DE ACUERDO  
17%  
TOTALMENTE DE ACUERDO  
6%  
3%  
0%  
TOTALMENTE  
EN  
EN  
DE ACUERDO TOTALMENTE  
DE ACUERDO  
DESACUERDO  
DESACUERDO  
De acuerdo a los resultados, en la tabla 3 y la figura 3, el 74% está totalmente de acuerdo  
con establecer los lineamientos de analítica de datos para el fortalecimiento de la gestión del  
conocimiento, con un 23% de acuerdo. Por su parte, el 13% está en desacuerdo, y por último  
el 3% totalmente en desacuerdo. Por lo tanto, podemos evaluar que los lineamientos de  
analítica de datos en el fortalecimiento la gestión del conocimiento es aceptado con una  
mayor incidencia de 74%.  
3. Discusión de los resultados  
En relación con los procesos, áreas y funcionamiento de analítica de datos en el  
fortalecimiento de la Gestión del Conocimiento en la Universidad Nacional Toribio  
Rodríguez de Mendoza de Amazonas, Coronado (2019) considera que el análisis de datos  
debe ser valorado como estrategia, para determinar o alertar algunos riesgos que se puedan  
evidenciar, con el fin de tomar decisiones en la gestión del conocimiento; por lo tanto los  
resultados conllevan a implementar nuevas operaciones en la gestión administrativa.  
Por otro lado, Páez García (2019) expone que la técnica de analítica de datos  
contribuye como apoyo a las ciencias administrativas, a fin de asegurar la viabilidad de la  
gestión del conocimiento, llegando a la conclusión que dicha utilidad ofrece soluciones y  
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respuestas inmediatas, mediante la obtención de datos que sirven de guía para la gestión del  
conocimiento.  
En este sentido, Morales Serazzi (2021) considera que los datos y calidad de la  
información son de suma importancia metódica en la toma de decisiones lo que repercute en  
el desempeño de toda organización o institución con calidad y eficiencia, particularmente  
mediante el direccionamiento del marketing organizacional.  
Asimismo, Ullon Ramírez (2020) considera que la analítica predictiva permite  
establecer modelos de conductas en lo que respecta al consumo, lo cual hace posible el  
desarrollo del conocimiento de la organización y el mercado.  
De lo expuesto, Gandomi & Haider (2017), afirman que la analítica posee un amplio  
campo, como por ejemplo forjar predominios de mercado a partir de indagación con respecto  
a las referencias financieras, al obtener análisis de emoción del demandante con relación a  
marcas, empresas o eventos. En conclusión, las empresas valoran este sistema porque permite  
reconocer las fortalezas y limitaciones del mercado.  
Por otro lado, Liu & Pergler, (2013), consideran que el empleo de la analítica de datos  
contribuye a la posibilidad de aparentar situaciones en diferentes categorías y suministrar  
horizontes de deseo de riesgo más ajustados. Asimismo, admiten conocer mejor a fondo la  
clarividencia en las personas, esto es también un impacto con respecto al monitoreo del  
peligro reputacional en el rápido impacto en el negocio.  
Conclusiones  
La analítica de datos permite generar conocimientos que ofrecen información y  
aportan soluciones que respaldan los procesos analíticos de las organizaciones. Por lo tanto,  
su implementación debe ser tomada en cuenta en la universidad para gestar el conocimiento  
y de esta manera ser más eficaces en la administración de la Universidad Nacional Toribio  
Rodríguez de Mendoza. En consecuencia, es importante una analítica de datos que  
transforme digitalmente la institución, volviéndola más dinámica y productiva, mediante la  
planeación, generación y aplicación de conocimientos que atiendan sus planes de desarrollo.  
Referencias  
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universitaria:  
pensamiento  
estratégico.  
Campus,  
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REVISTA DE LA UNIVERSIDAD DEL ZULIA. 3ª época. Año 13 N° 37, 2022  
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