Limitations of Big Data in the development of predictive models for SMEs

Article Sidebar

PDF (Spanish) HTML (Spanish)
Published: 2026-08-01
DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.20853251
Keywords:
Big Data, entrepreneurship, disruptive technology, human learning, qualitative observation.

Main Article Content

Sandra Carolina López-Solís
Universidad Estatal de Milagro. Milagro, Ecuador.
https://orcid.org/0009-0007-3995-8418
Robinson Dueñas Casallas
Universidad Militar Nueva Granada, Bogotá, Colombia.
https://orcid.org/0000-0001-8239-6579
Luis Pedro Román Palma
Universidad Central de Chile, Santiago, Chile.
https://orcid.org/0000-0001-9882-8014
José Obdulio Curvelo-Hassán
Universidad Cooperativa de Colombia y ASFACOP, Bogotá, Colombia.
https://orcid.org/0000-0002-6397-9450

Abstract

The works of Christiensen, Castro Aniyar, Fairbanks, and Lindsay allow us to consider the inherent limitations of Big Data when reflecting on intelligent business models. This essay aims to highlight these ideas to revitalize the notion of qualitative observation as a source of data acquisition for the generation of appropriate and efficient problematizations. This repositions or recalls the somewhat forgotten role of human experience and complexity management in the creation of business models, as well as in actions for social change. The paper reviews the classic notions of entrepreneurship versus SME, as well as some of the methodological debates that currently allow us to see the limitations of models based on quantitative "vestiges," such as Big Data.

Article Details

Issue

No. 27 (mayo-agosto) (2026): Resistencia epistémica ante el avance tecnológico-científico. Preservar la humanidad ante lo artificial.

Section

Artículos
Creative Commons License

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

How to Cite

Limitations of Big Data in the development of predictive models for SMEs. (2026). Encuentros. Revista De Ciencias Humanas, Teoría Social Y Pensamiento Crítico, 27 (mayo-agosto), 195-206. https://doi.org/10.5281/zenodo.20853251

References

(2007 a). La Hechura de las Políticas. Edit. Miguel Angel Porrúa. México.

(2008a). State Power. A Strategic-Relational Approach. Edit. Polity. Cambridge, Malden.

[2003] (2008). El Futuro del Estado Capitalista. Los Libros de la Catarata. Madrid.

Aguilar Villanueva, Luis (2007). “El Estudio de las Políticas Publicas”. Colección Antologías de Política Pública. Primera Antología. 2da Reimpresión. Edit. Miguel Angel Porrúa. Mexico.

Arrighi, Giovanni (2002). The Long 20th Century. Money, Power and the Origins of our Times. Verso (New Left Books). New York, London.

Biblioteca Universitaria de York (2025). The Pareto Principle. Study & revision: a Practical Guide. https://subjectguides.york.ac.uk/study-revision/pareto-principle#:~:text=%C2%BFQu%C3%A9%20es%20el%20Principio%20de,resultados%20con%20menos%20tiempo%20invertido%20.

Bornstein, David y Davis, Susan (2010). Social Entrepreneurship. What Everyone Needs to Know. Oxford University Press. NY.

Bourdieu (1979). La Distinction. Critique Sociale du Jugement. Les Editions de Minuit. Paris.

Bustos Farías, E., García González, M. de J., Trejo Cazares, M. del C., & Olea Deserti, E. (2024). Formación de directivos universitarios en el uso de la Big Data dentro de la gestión del conocimiento. Revista Enfoques, 8(29), 45–56. https://doi.org/10.33996/revistaenfoques.v8i29.179

Castro Aniyar, D. (2022). El arte de la predicción social. Apuntes sobre el uso de la ciencia y las emociones en sistemas inteligentes de predicción, en Cruz Marte, I., Espinoza, A. El Futuro del Delito, Mawil Publicaciones de Ecuador. https://mawil.us/wp-content/uploads/2023/05/EL-FUTURO-DEL-DELITO.pdf

Chacon-Blanco, R., Lara-Carreón, L.C. (2024). El poder de la ciencia de datos y la inteligencia de negocios: la toma de decisiones basada en datos en el mundo actual, en Retos y tendencias del talento humano en México. Publisher: Ediciones Del Lirio

Christiansen, Clayton (2000). The Innovator’s Dilemma. Harvard Business School Press, Boston.

Contreras Contreras, F., & Olaya Guerrero, J. C. (2024). Beneficios de la implementación de la inteligencia artificial en la administración de empresas: una revisión sistemática. Impulso, Revista De Administración, 4(8), 213-228. https://doi.org/10.59659/impulso.v.4i8.58

Curto, J. (2020). Introducción al business intelligence y big data. UOC Universitat Oberta de Catalonya. https://openaccess.uoc.edu/server/api/core/bitstreams/610864ce-0af3-4816-a83f-2735e527f312/content

Dees, Gregory; Emerson, Jed; Economy, Peter (2002). Strategic Tools of Social Entrepreneurs. Enhancing the Performance of your Enterprising Non-Profit. John Wiley and Sons, Inc. S/c.

Espinosa Jaramillo, María Teresa, Carvajal-Ordoñez, Venus Flor Marina, & Pesantez Rodríguez, Judith Cristina. (2021). Teoría evolucionista, revolución tecnológica y paradigma tecno-económico: una mirada a la economía de la innovación. Dilemas contemporáneos: educación, política y valores, 8 (Sep 3), 00002. https://doi.org/10.46377/dilemas.v8i.2681

Fairbanks, Michael y Lindsay, Stace (1997). Plowing the Sea. Nurturing the Hidden Sources of Growth in the Developing World. Harvard Business School Press. Boston.

González Hernández, L., Rudas Murga, C. R., Flores Seefoó, C., & Salazar Soplapuco, J. L. (2025). Inteligencia artificial: Beneficios y desafíos en el ámbito educativo en nivel superior. Revista Tribunal, 5(10), 253-270. https://doi.org/10.59659/revistatribunal.v5i10.114

González-Cardona, C. G., Vences-Esparza, A., González-Martínez, L. B., & Huitrado Treviño, J. C. (2024). La conformación de comunidades de aprendizaje para la formación del estudiante: revisión sistemática de literatura. Warisata - Revista De Educación, 6(18), 10–23. https://doi.org/10.61287/warisata.v6i18.17

Heredia-Mayorga, H. (2021). Big data en la educación. Horizontes. Revista De Investigación En Ciencias De La Educación, 4(16), 523–535. https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v4i16.134

Howlett, Michael; Ramesh, M. y Perl, Anthony. (2009) Studying Public Policy. Policy Cycles & Policy Subsystems. Oxford University Press. Ontario.

Jessop, Robert (1982) Orden Social, Reforma y Revolución. Edit Tecnos. Madrid.

Luhn, P. (1958). A Bussiness Intelligence System. IBM Journal.

Meza Salazar, M. A., & Roldan Baluis, W. L. (2024). La tecnología y su impacto en la educación musical en niños. Horizontes. Revista De Investigación En Ciencias De La Educación, 8(35), 2519–2532. https://doi.org/10.33996/revistahorizontes.v8i35.885

Mollo Torrico, J. P., Lázaro Cari, R. R., & Muñoz Cardoso, E. (2025). Desafíos y retos del docente universitario en la era digital. Revista De Propuestas Educativas, 7(14), 88–100. https://doi.org/10.61287/propuestaseducativas.v7i14.9

Noriega Niño de Guzmán, C. A., & Farfán Pimentel, J. F. (2025). El desarrollo organizacional en las micro, pequeñas y medianas empresas (PYMEs): una revisión sistemática. Impulso, Revista De Administración, 5(9), 204-220. https://doi.org/10.59659/impulso.v.5i9.74

O’Meara, Tim J. (2001). Causation and the Postmodern Critique of Objectivity en Anthropological Theory. Vol. 1 (1). pp 31-56. London, Thousand Oaks, Cambridge y New Dehli.

Putnam, Robert (1993). Making Democracy Work. Civic Traditions in Modern Italy. Princeton University Press. New Jersey.

Quiñones Li, A. E., Castro Verona, F. M., Leaño Arias, A. C., Melgar Begazo, A. E., Toledo Quispe, P. M., & Chunga Pacherre, E. R. (2025). Inteligencia artificial y la realidad aumentada en recursos humanos en la gestión pública. Impulso, Revista De Administración, 5(9), 338-352. https://doi.org/10.59659/impulso.v.5i9.87

Rudas Murga, C. R., & Cajahuanca Cadillo, G. W. (2025). Ética en el uso de datos masivos (Big Data) en la administración empresarial . Impulso, Revista De Administración, 5(11), 1-13. https://doi.org/10.59659/impulso.v.5i11.127

Santos Fernández, J. P., Cordova Otero, J. L., Centurión Goicochea, J. E., & Ulco Chavarria, R. E. (2025). Tendencias en el desarrollo de inteligencia artificial en la gestión comercial: Una revisión sistemática. Revista Ingeniería, 9(23), 15–30. https://doi.org/10.33996/revistaingenieria.v9i23.129

Sheik, R., & Goje, N. (2021). Role of Big Data Analytics in Business Transformation, en Parul Gandhi, Surbhi Bhatia, Abhishek Kumar, Mohammad Alojail, Pramod Singh Rathore, Wiley Online Library. Internet of Things in Business Transformation 10.1002/9781119711148.ch13

Small, G. & Vorgan, G. (2009). El cerebro digital. Cómo las nuevas tecnologías están cambiando nuestra mente. Barcelona: Ediciones Urano.

Urbano Gutiérrez, L. P., Castagnola-Rossini, G. M., & Pérez Azahuanche, M. A. (2025). Integración de las TIC mediante el modelo technological pedagogical content knowledege (tpck). Revista Tribunal, 5(10), 286-309. https://doi.org/10.59659/revistatribunal.v5i10.116