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dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.contributor.advisorCastellano Fernández, Eduardo
dc.contributor.authorMendizabal Arrieta, Gorka
dc.date.accessioned2026-03-12T09:24:34Z
dc.date.available2026-03-12T09:24:34Z
dc.date.issued2024
dc.date.submitted2024-07-12
dc.identifier.otherhttps://katalogoa.mondragon.edu/janium-bin/janium_login_opac.pl?find&ficha_no=178038en
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11984/14065
dc.description.abstractLas empresas del sector industrial están afrontando importantes procesos de digitalización y de automatización, donde la Industria 4.0 (I40), el Big Data y la servitización ofrecen la posibilidad de crear nuevos modelos organizacionales y de negocio. De esta forma, los modelos de servicios posventa basados en datos industriales están adquiriendo más protagonismo en la estrategia de las empresas manufactureras. En este contexto, es de gran interés conocer el impacto de la I40 y la digitalización en dichas organizaciones, así como generar herramientas para que las empresas desarrollen una cultura de la gestión basada en los datos. Para responder a este reto, esta tesis plantea tres investigaciones relacionadas, pero a la vez independientes. La primera de ellas, tiene como objetivo profundizar en el impacto de la Cuarta Revolución Industrial en las Pequeñas y Medianas Empresas (PYME) y Grandes Empresas. Concretamente, se han analizado 124 organizaciones de Alemania y República Checa. Los resultados obtenidos muestran que las Grandes Empresas tienen más facilidad que las PYMEs para hacer frente a los retos planteados por la I40 y la digitalización. La segunda de ellas determina los rasgos más característicos de los modelos del ciclo de vida del dato en el sector industrial, basándose en los diferentes modelos propuestos por la literatura científica. En cuanto a los resultados obtenidos, se concluye que no existe consenso entre los investigadores sobre la terminología y la conceptualización de los modelos de ciclo de vida del dato. Por último, el tercer estudio se centra en el desarrollo de un marco conceptual innovador y la propuesta de un modelo de asignación de precios para datos industriales. Concretamente, se ha analizado el caso de una cooperativa manufacturera dedicada a la fabricación y venta de máquinas industriales que producen envases de plástico. Se concluye que existen cuatro componentes que afectan a la asignación de los precios, a saber: calidad, entropía, valor y actores de mercado. Al mismo tiempo, son relevantes variables como el precio de suministro, valoración del dato, CRI, Entropía del dato y calidad del dato.es
dc.format.extent205 pen
dc.language.isospaen
dc.publisherMondragon Unibertsitatea. Enpresagintza Fakultateaen
dc.rights@ El autoren
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectDatos masivoses
dc.subjectAutomatizaciónes
dc.subjectPequeñas y medianas empresases
dc.subjectServitizaciónes
dc.titleServicios posventa basados en datos industriales: digitalización, monetización y ciclo de vida del datoes
dcterms.accessRightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2en
local.contributor.departmentBusiness Data Anayticses
local.contributor.groupNuevos negocioses
local.description.degreeGestión avanzada de organizaciones y economía sociales
local.description.responsabilityJavier Noel Valdés Lucas, (Presidente); Zunbeltz Izaola Azcona, (Secretario); Mª Cristina Murillo Gómez (Vocal)es
oaire.format.mimetypeapplication/pdfen
oaire.file$DSPACE\assetstoreen
oaire.resourceTypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06en
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85en
dc.unesco.tesaurohttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522en
dc.unesco.tesaurohttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/mt6.40en


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