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tación, rutinización y asimilación) e identifican la influencia de los recursos (conectividad
e intercambio de información) bajo el efecto de mediación del compromiso de la alta
dirección en la asimilación de grandes datos (capacidad), SCP y OP.

El trabajo de Chen, Preston y Swink (2015) aborda dos preguntas de investigación
esenciales: ¿cómo afecta el uso de BDA organizacional a la creación de valor? y ¿cuáles
son los antecedentes clave del uso de BDA a nivel organizativo? Los autores se basan
en la teoría de capacidades dinámicas para conceptualizar el uso de BDA como una Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN
capacidad única de procesamiento de información que brinda una ventaja competitiva
a las organizaciones. Los datos de las encuestas recopiladas de 161 empresas con
sede en Estados Unidos muestran lo siguiente: 1) el uso de BDA a nivel organizativo
afecta la creación de valor organizacional, 2) el grado en que el uso de BDA influye en
dicha creación está moderado por el dinamismo ambiental, 3) los factores tecnológicos
influyen directamente en el uso organizativo de BDA y 4) los factores organizacionales y
ambientales influyen indirectamente en el uso organizativo de BDA a través del apoyo de
la alta gerencia. En conjunto, estos hallazgos proporcionan una comprensión basada en FUNCIÓN
la teoría de los impactos y antecedentes del uso de BDA en la organización, al mismo
tiempo que brindan orientación sobre lo que los gerentes deben esperar del uso de esta
tecnología emergente.

En el trabajo de Waller y Fawcett (2013) se reflexiona sobre las habilidades que ne-
cesitan los científicos de datos de SCM y se discute en torno a cómo dichas habilidades
y conocimiento de dominio afectan la efectividad de un científico de datos de SCM. Este
conocimiento es crucial para desarrollar futuros líderes de la cadena de suministro. 157

En cuanto a los modelos cuantitativos para la planificación de la cadena de suministro bajo incerti-
dumbre se pueden mencionar los siguientes trabajos:

El trabajo de Peidro, Mula, Poler y Lario (2009) ofrece un estado de la cuestión de
los métodos de planificación de la cadena de suministro bajo incertidumbre. El objetivo
principal es proporcionar un punto de partida para modelar la cadena de suministro bajo
incertidumbre aplicando enfoques cuantitativos, para lo cual se consideran varios enfo-
ques de modelado: modelos analíticos, modelos basados en inteligencia artificial y mo-
delos de simulación. Los modelos híbridos se basan en la integración de los analíticos y
los de simulación, y constituyen una opción muy interesante para capturar las mejores
capacidades de ambos tipos de modelos.

En el trabajo de Ríos, Martínez, Palomo, Cáceres y Díaz (2008) se explica el sistema
de inventario probabilístico con demanda independiente y revisión continua, con nuevos
pedidos. Este análisis se realiza considerando la importancia que este tipo de modelos
tiene para la adecuada toma de decisiones sobre la adquisición y el manejo óptimo de