Business Intelligence y la competitividad exportadora de productos hidrobiológicos del sector pesca de la Macro Región Norte del Perú, 2024

Abstract

El propósito de la investigación es determinar la relación que existe entre el Business Intelligence y la competitividad exportadora de productos hidrobiológicos del sector pesca de la Macro Región Norte del Perú. La metodología considera un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental, una investigación de tipo básica y con una población conformada por 175 empresas dedicadas a la pesca y exportación de productos hidrobiológicos en la Macro región Norte del Perú y una muestra de 89 empresas que se dedican a la producción y exportación de productos hidrobiológicos; la técnica utilizada es la encuesta y el instrumento del cuestionario, para el análisis empírico se abordó mediante el Modelado de Ecuaciones Estructurales (SEM) y se eligió la variante por Mínimos Cuadrados Parciales (PLS-SEM) por su idoneidad en investigaciones de carácter exploratorio y en modelos con múltiples relaciones entre variables latentes considerando el software estadístico de PLS 4.0. Los resultados muestran que la AS influye de forma positiva en el DO (β = 0,560 t = 4,60, p < 0,05); así mismo la AS influye de forma negativa en la IC (β = -0,334, t = 4.07, p < 0,05); por otro lado la AS influye de forma positiva en el MO (β = 0,887, t = 20.77, p < 0,05) y la MO influye de forma positiva en el DO (β = 0,422, t = 3.43, p < 0,05); a diferencia de la IC no influye en el DO (β = 0,044, t = 1.21, p >0,05) y la IC influye en el DO (β = 0,004, t = 0.07, p >0,05). Se concluyó que el Business Intelligence (BI) mantiene una relación positiva con la competitividad exportadora de productos hidrobiológicos en la Macro Región Norte del Perú; debido a que permite transformar datos en información estratégica que fortalece la toma de decisiones en mercados internacionales altamente competitivos.

The purpose of this research is to determine the relationship between Business Intelligence and the export competitiveness of aquatic products from the fishing sector in the

Northern Macro region of Peru. The methodology uses a quantitative approach, a non- experimental design, basic research, and a population consisting of 175 companies engaged in

the fishing and export of aquatic products in the Northern microregion of Peru and a sample of 89 companies engaged in the production and export of aquatic products. The technique used is a survey and a questionnaire. The empirical analysis was conducted using Structural Equation Modeling (SEM). The Partial Least Squares (PLS-SEM) approach was chosen for its suitability for exploratory research and for models with multiple relationships between latent variables, using PLS 4.0 statistical software. The results show that AS positively influences DO (β = 0.560 t = 4.60, p < 0.05); likewise, AS negatively influences IC (β = -0.334, t = 4.07, p < 0.05); on the other hand, AS positively influences MO (β = 0.887, t = 20.77, p < 0.05) and MO positively influences DO (β = 0.422, t = 3.43, p < 0.05); unlike IC, it does not influence DO (β = 0.044, t = 1.21, p > 0.05) and IC influences DO (β = 0.004, t = 0.07, p > 0.05). It was concluded that Business Intelligence (BI) maintains a positive relationship with the export competitiveness of aquatic products in the Northern Macro Region of Peru because it allows data to be transformed into strategic information that strengthens decision-making in highly competitive international markets.