Este trabajo presenta una propuesta metodológica para gestionar la transferencia de conocimiento individual a la organización, caso práctico en el Operador Nacional de Electricidad CENACE. Para este estudio, se considera el conocimiento, la gestión de conocimiento y la innovación como base para crear una cultura, aprendizaje y conocimiento organizacional. La metodología que ha sido aplicada para el presente trabajo ha permitido iniciar la captura y creación del nuevo conocimiento mediante una matriz de identificación de conocimientos, habilidades, destrezas y competencias de los funcionarios de CENACE. Adicionalmente, esta matriz ha permitido validar y almacenar el conocimiento individual de los funcionarios (formación, capacitación, trayectoria laboral, lecciones aprendidas e innovaciones) mediante un aplicativo desarrollado para la gestión del conocimiento de CENACE, cuyo principal objetivo es que todo el conocimiento tácito, explícito, individual, interno y externo involucrado en la organización pueda transformarse y convertirse, sistemáticamente, en conocimiento organizacional. Posteriormente, el conocimiento corporativo obtenido, al ser accesible y poder ser compartido, permitirá el aumento del conocimiento individual de todos sus miembros (ciclo de gestión de conocimiento), mejorando así, la gestión de talento humano y obteniendo una ventaja competitiva en el sector eléctrico.
Este trabajo presenta una propuesta metodológica para exploración de datos mediante la teoría de grafos, la misma que ha sido aplicada para la captura, validación y almacenamiento de conocimiento, caso práctico en el Operador Nacional de Electricidad, CENACE. Para esta propuesta, se considera el conocimiento, la gestión de conocimiento, la gestión de capital humano y la teoría de grafos como base para crear una red de conocimiento, que permita procesar datos, realizar análisis de redes, relaciones y obtener resultados gráficos que permitan la toma de decisiones de una forma eficaz y eficiente, optimizando recursos e innovando la manera de presentar resultados de bases de datos relacionales en bases de datos gráficas. La metodología que ha sido aplicada para el presente trabajo está basada en la teoría de grafos y la descripción de los modelos estructurales gráficos, lo cual ha permitido generar modelos de estudio y obtención de resultados válidos y confiables, mediante una herramienta de bases de datos Neo4j, aplicativo que permite graficar las conexiones encontradas en el análisis de datos sociales. La contribución científica de este trabajo técnico radica en la captura de conocimiento y presentación de reportes que permitan generar valor agregado en cuanto a la gestión del conocimiento, creando una ventaja competitiva para la Institución.
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