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				<journal-title>Revista Espa&#x00F1;ola de Documentaci&#x00F3;n Cient&#x00ED;fica</journal-title>
				<abbrev-journal-title>Rev. Esp. Doc. Cient.</abbrev-journal-title>
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			<issn pub-type="ppub">0210-0614</issn>
			<issn pub-type="epub">1988-4621</issn>
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				<publisher-name>Consejo Superior de Investigaciones Cient&#x00ED;ficas</publisher-name>
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			<article-id pub-id-type="publisher-id">redc.2020.1.1619</article-id>
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				<subject>ESTUDIOS / RESEARCH STUDIES</subject>
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				<article-title>La relaci&#x00F3;n entre Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva: un an&#x00E1;lisis retrospectivo y bibliom&#x00E9;trico de la literatura de 1959 a 2017</article-title>
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				<trans-title>The relationship between Business Intelligence and Competitive Intelligence: a retrospective analysis and literature review from 1959 to 2017</trans-title>
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				<alt-title alt-title-type="running-head">La relaci&#x00F3;n entre Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva: un an&#x00E1;lisis retrospectivo y bibliom&#x00E9;trico de la literatura de 1959 a 2017</alt-title>
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			<aff id="U1">Universidad del Pa&#x00ED;s Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea, Departamento de Expresi&#x00F3;n Gr&#x00E1;fica y Proyectos de Ingenier&#x00ED;a, Bilbao</aff>
			<aff id="U2">Universidad del Pa&#x00ED;s Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea, Departamento de Expresi&#x00F3;n Gr&#x00E1;fica y Proyectos de Ingenier&#x00ED;a, Bilbao</aff>
			<aff id="U3">Universidad de Deusto, Deusto Business School, Bilbao</aff>
			<aff id="U4">Universidad Aut&#x00F3;noma de Zacatecas, Unidad Acad&#x00E9;mica de Ingenier&#x00ED;a El&#x00E9;ctrica, Zacatecas (M&#x00E9;xico)</aff>
			<aff id="U5">Universidad Aut&#x00F3;noma de Zacatecas, Unidad Acad&#x00E9;mica de Ingenier&#x00ED;a El&#x00E9;ctrica, Zacatecas (M&#x00E9;xico)</aff>
			
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			<pub-date pub-type="epub">
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				<year>2020</year>
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					<license-p>Este es un art&#x00ED;culo de acceso abierto distribuido bajo los t&#x00E9;rminos de la licencia de uso y distribuci&#x00F3;n Creative Commons Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0).</license-p>
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			<abstract xml:lang="es">
			<title>RESUMEN</title>
			<p>Actualmente, las organizaciones se encuentran inmersas en escenarios complejos y variables, pero sobre todo intensos en la producci&#x00F3;n, demanda y consumo de datos, informaci&#x00F3;n y conocimiento. Esto les ha llevado a desarrollar e incorporar modelos de inteligencia que mejoren su competitividad a trav&#x00E9;s de la definici&#x00F3;n, recopilaci&#x00F3;n, an&#x00E1;lisis, utilizaci&#x00F3;n y diseminaci&#x00F3;n de informaci&#x00F3;n. No obstante, la complejidad de los escenarios y la diversidad de las organizaciones hace que no exista un modelo &#x00FA;nico de inteligencia, siendo la <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> los m&#x00E1;s difundidos y utilizados. En este sentido, este trabajo analiza los documentos disponibles en <italic>Scopus</italic> desde 1959 hasta 2017 sobre estos modelos, identificando las &#x00E1;reas tem&#x00E1;ticas m&#x00E1;s representativas, relaciones y evoluci&#x00F3;n, estableciendo las bases para la integraci&#x00F3;n de estos modelos bajo un mismo marco organizacional. Para ello, se ha evaluado su productividad y elaborado sus mapas cient&#x00ED;ficos a trav&#x00E9;s del uso de t&#x00E9;cnicas y herramientas bibliom&#x00E9;tricas.</p>
			</abstract>
						
			<trans-abstract xml:lang="en">
			<title>ABSTRACT</title>
			<p>Nowadays, organizations are immersed in complex and variable but, above all, intense scenarios, in terms of production, demand and consumption of information. This, consequently, has led organizations to incorporate intelligence approaches into their strategy improving their competitiveness in an agile and flexible way through the definition, collection, analysis, exploitation and dissemination of information. Nevertheless, the complexity of scenarios and the diversity of the organizations themselves make it hard to have a unique intelligence model. This paper analyzes the documents hosted in Scopus from 1959 to 2017 about <italic>Business Intelligence</italic> and <italic>Competitive Intelligence</italic> -the most widespread intelligence approaches-, to identify the most representative thematic areas, their relationship, composition and evolution, with the aim of supporting researches and professionals on research, development with an hollistic intelligence approach. To this end, the performance of the main bibliometric indicators was evaluated and scientific maps of both intelligence approaches were produced.</p>
			</trans-abstract>
			
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				<title>PALABRAS CLAVE</title> 
				<kwd>inteligencia de negocio</kwd>
				<kwd>inteligencia competitiva</kwd>
				<kwd>mapa cient&#x00ED;fico</kwd>
				<kwd>gesti&#x00F3;n de la informaci&#x00F3;n</kwd>
				<kwd>an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;trico</kwd>
				<kwd>redes de co-ocurrencia</kwd>
				<kwd>modelos de inteligencia</kwd>
				<kwd>inteligencia estrat&#x00E9;gica</kwd>
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				<title>KEYWORDS</title> 
				<kwd>business intelligence</kwd>
				<kwd>competitive intelligence</kwd>
				<kwd>co-word analysis</kwd>
				<kwd>conceptual evolution map</kwd>
				<kwd>information management</kwd>
				<kwd>science mapping analysis</kwd>
				<kwd>intelligence models</kwd>
				<kwd>strategic intelligence</kwd>
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		<sec id="S1">
			<title>1. INTRODUCCI&#x00D3;N</title>

					<p>Los desaf&#x00ED;os tecnol&#x00F3;gicos, econ&#x00F3;micos y sociales en que viven actualmente las organizaciones han puesto de manifiesto que, para ser competitivas, deben pasar de una posici&#x00F3;n reactiva a una posici&#x00F3;n proactiva, con capacidad para innovar y adaptarse &#x00E1;gilmente a las singularidades que puedan suscitarse, haciendo uso inteligente de la informaci&#x00F3;n en todas sus &#x00E1;reas (Shujahat y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT55">2017</xref>; Eidizadeh y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT17">2017</xref>).</p>

					<p>Para dar respuesta a estos desaf&#x00ED;os, las organizaciones buscan desarrollar e implementar modelos de inteligencia que recopilen, analicen, interpreten y diseminen datos e informaci&#x00F3;n de alto valor a&#x00F1;adido para su uso en la definici&#x00F3;n y ejecuci&#x00F3;n de su estrategia, as&#x00ED; como en los procesos de toma de decisiones (Carneiro, <xref ref-type="bibr" rid="CIT11">2000</xref>). </p>

					<p>Originalmente, el concepto de inteligencia ha estado ligado a los &#x00E1;mbitos militar, seguridad, pol&#x00ED;tico, econ&#x00F3;mico y comercial. No obstante, el concepto ha ido evolucionando y especializ&#x00E1;ndose en aspectos m&#x00E1;s organizacionales, dando lugar a distintos enfoques que mantienen dentro de sus objetivos recoger informaci&#x00F3;n sobre el entorno, almacenarla, analizarla, diseminarla y aplicarla, principalmente.</p>

					<p>Desde el punto de vista organizacional, los enfoques m&#x00E1;s difundidos en las comunidades acad&#x00E9;mica, cient&#x00ED;fica y empresarial son los de <italic>Inteligencia de Negocio (Business Intelligence (BI))</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva (Competitive Intelligence (CI))</italic> (L&#x00F3;pez-Robles y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT39">2019</xref>).</p>

					<p>Atendiendo a esta situaci&#x00F3;n, este art&#x00ED;culo tiene por objetivo establecer las bases para la integraci&#x00F3;n de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> bajo un mismo marco, identificando sus estructuras intelectuales, principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n, autores m&#x00E1;s productivos y publicaciones m&#x00E1;s citadas de cada enfoque de inteligencia, as&#x00ED; como las tendencias a corto y medio plazo.</p>

					<p>Para ello, se ha recurrido a la aplicaci&#x00F3;n de la bibliometr&#x00ED;a, entendida como el conjunto de m&#x00E9;todos y herramientas para evaluar y analizar un conjunto de publicaciones y sus citas con el fin de explorar su impacto en un campo especifico y c&#x00F3;mo contribuyen al desarrollo del estado del arte en las principales &#x00E1;reas de investigaci&#x00F3;n (Glenisson y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT23">2005</xref>). En concreto, se recurri&#x00F3; al an&#x00E1;lisis del desempe&#x00F1;o y los mapas cient&#x00ED;ficos, herramientas ampliamente aceptadas por las comunidades acad&#x00E9;mica, cient&#x00ED;fica y empresarial para analizar la literatura, siendo cada vez m&#x00E1;s valorados como una herramienta para medir la calidad y la productividad acad&#x00E9;mica y cient&#x00ED;fica (Moed y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT44">1995</xref>; Van Eck y Waltman, <xref ref-type="bibr" rid="CIT57">2010</xref>; Leydesdorff y Rafols, <xref ref-type="bibr" rid="CIT32">2009</xref>).</p>

					<p>En &#x00FA;ltimo lugar, este art&#x00ED;culo se estructura de la siguiente forma. En la Secci&#x00F3;n 2 se describe brevemente el estado del arte y c&#x00F3;mo este trabajo pretende dar respuesta a la oportunidad de un modelo &#x00FA;nico de inteligencia. En la Secci&#x00F3;n 3, se expone la metodolog&#x00ED;a implementada para evaluar el rendimiento de ambos enfoques, as&#x00ED; como los par&#x00E1;metros de b&#x00FA;squeda utilizados para la creaci&#x00F3;n de la base de datos utilizada. En la Secci&#x00F3;n 4, se exponen los resultados del an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;trico y las estructuras intelectuales de cada enfoque. Por &#x00FA;ltimo, en la Secci&#x00F3;n 5 se recogen las principales conclusiones del estudio.</p>
			</sec>

			<sec id="S2">
			<title>2. INTELIGENCIA DE NEGOCIO E INTELIGENCIA COMPETITIVA</title>

					<p>Las organizaciones siempre han sido conscientes de la ventaja que representa disponer de la informaci&#x00F3;n adecuada en el momento oportuno, as&#x00ED; como la desventaja que constituye la situaci&#x00F3;n opuesta. Es por esto que en los &#x00FA;ltimos a&#x00F1;os las organizaciones han puesto especial atenci&#x00F3;n en la oportunidad que representa la utilizaci&#x00F3;n inteligente de los datos, la informaci&#x00F3;n y el conocimiento en los procesos de toma de decisiones y su integraci&#x00F3;n en la estrategia de las organizaciones (Salles, <xref ref-type="bibr" rid="CIT50">2006</xref>; Mart&#x00ED;nez-&#x00C1;vila y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT41">2014</xref>). </p>

					<p>Uno de los primeros registros del concepto de inteligencia entendido como el uso inteligente de datos, informaci&#x00F3;n y conocimiento es la obra de <italic>Sun Tzu</italic>, <italic>El Arte de la guerra</italic>, que data del a&#x00F1;o 400 A.C. y que describe c&#x00F3;mo en el &#x00E1;mbito militar la utilizaci&#x00F3;n de la informaci&#x00F3;n en el momento oportuno representa una ventaja clave para el &#x00E9;xito. En este sentido, la inteligencia ha seguido ligada durante mucho tiempo a los &#x00E1;mbitos militar, pol&#x00ED;ticos, comerciales y de seguridad, siendo a mediados del siglo XX cuando despierta el inter&#x00E9;s de las organizaciones por aplicar este tipo de estrategias a sus actividades.</p>

					<p>Este inter&#x00E9;s por parte de las organizaciones comienza por desarrollarse en los &#x00E1;mbitos de conocimiento de <italic>Administraci&#x00F3;n y direcci&#x00F3;n de empresas, Marketing, Ciencias de la informaci&#x00F3;n, Ingenier&#x00ED;a Inform&#x00E1;tica, Prospectiva</italic> e <italic>Investigaci&#x00F3;n de Operaciones</italic> (L&#x00F3;pez-Robles y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT37">2018b</xref>; Schwarz, <xref ref-type="bibr" rid="CIT54">2007</xref>; Sawyer y Huang, <xref ref-type="bibr" rid="CIT51">2007</xref>; Fleisher y Blenkhorn, <xref ref-type="bibr" rid="CIT18">2003</xref>).</p>

					<p>Esto dio lugar a la utilizaci&#x00F3;n de distintos enfoques de inteligencia, que van desde perspectivas organizacionales y de mercado hasta configuraciones regionales o nacionales, siendo los m&#x00E1;s relevantes para las organizaciones por su aportaci&#x00F3;n a la disciplina de inteligencia: <italic>Inteligencia de Negocio</italic> (Luhn, <xref ref-type="bibr" rid="CIT40">1958</xref>; Gilad y Gilad, <xref ref-type="bibr" rid="CIT21">1985</xref>), <italic>Inteligencia Competitiva</italic> (Gilad, <xref ref-type="bibr" rid="CIT20">1989</xref>; Fuld, <xref ref-type="bibr" rid="CIT19">1985</xref>), <italic>Inteligencia Empresarial</italic> (Cohen y Czepiec, <xref ref-type="bibr" rid="CIT14">1988</xref>; Bullinger, <xref ref-type="bibr" rid="CIT05">2005</xref>; Glynn, <xref ref-type="bibr" rid="CIT24">1996</xref>), <italic>Inteligencia de Mercado</italic> (Capo, <xref ref-type="bibr" rid="CIT10">1983</xref>; Kohli y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT29">1993</xref>) e <italic>Inteligencia Tecnol&#x00F3;gica</italic> (Porter y Detampel, <xref ref-type="bibr" rid="CIT46">1995</xref>; Kostoff y Scaller, <xref ref-type="bibr" rid="CIT30">2001</xref>; Lichtenthaler, <xref ref-type="bibr" rid="CIT33">2003</xref>; Abrahams y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT01">2012</xref>), principalmente.</p>

					<p>L&#x00F3;pez-Robles y otros (<xref ref-type="bibr" rid="CIT39">2019</xref>) hacen una revisi&#x00F3;n detallada de los enfoques de inteligencia presentes en la literatura durante los &#x00FA;ltimos 30 a&#x00F1;os, analizando su evoluci&#x00F3;n, relaci&#x00F3;n y rendimiento, siendo la <italic>Inteligencia de Negocio</italic>, vinculada principalmente al &#x00E1;mbito de la inform&#x00E1;tica, y la <italic>Inteligencia Competitiva</italic>, m&#x00E1;s cercana al mundo organizacional, los enfoques m&#x00E1;s desarrollados y difundidos dentro de la literatura (Liebowitz, <xref ref-type="bibr" rid="CIT34">2006</xref>; L&#x00F3;pez-Robles y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT36">2018a</xref>; Luhn, <xref ref-type="bibr" rid="CIT40">1958</xref>; Prescott, <xref ref-type="bibr" rid="CIT47">1992</xref>). No obstante, la revisi&#x00F3;n antes mencionada propone como futuras l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n el an&#x00E1;lisis de los enfoques de inteligencia de forma individual o conjunta en funci&#x00F3;n de los objetivos. </p>

					<p>En este sentido, el primero de estos enfoques se define generalmente como la habilidad de aprender de las relaciones de hechos presentados de forma que gu&#x00ED;en las acciones hacia una meta, mientras que el segundo se describe como la selecci&#x00F3;n, colecci&#x00F3;n, interpretaci&#x00F3;n y distribuci&#x00F3;n de informaci&#x00F3;n p&#x00FA;blica de importancia estrat&#x00E9;gica para la toma de decisiones (Cleland y King, <xref ref-type="bibr" rid="CIT12">1975</xref>; Zinkhan y Gelb, <xref ref-type="bibr" rid="CIT62">1985</xref>; Gilad, <xref ref-type="bibr" rid="CIT20">1989</xref>).</p>

					<p>Asimismo, las comunidades acad&#x00E9;mica, cient&#x00ED;fica y empresarial han ido desarrollando de forma paralela estos enfoques, poniendo de manifiesto su coexistencia y complementariedad, as&#x00ED; como la oportunidad que representa integrarlos bajo un mismo marco (Kochen, <xref ref-type="bibr" rid="CIT28">1989</xref>; Walker, <xref ref-type="bibr" rid="CIT59">1994</xref>; Desai y Bawden, <xref ref-type="bibr" rid="CIT16">1993</xref>; L&#x00F3;pez-Robles y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT38">2018c</xref>). </p>

					<p>Este nuevo contexto impulsa la creaci&#x00F3;n de modelos avanzados basados en el uso inteligente de los datos, la informaci&#x00F3;n y el conocimiento para la mejora de la competitividad de las organizaciones, incluyendo su capacidad para innovar a trav&#x00E9;s del uso de las nuevas tecnolog&#x00ED;as (Von Krogh y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT58">2000</xref>; Rodr&#x00ED;guez-Pallares, <xref ref-type="bibr" rid="CIT49">2016</xref>). En consecuencia, para integrar ambos enfoques resulta necesario conocer sus estructuras intelectuales y la relaci&#x00F3;n de &#x00E9;stas. Para ello, se han utilizado distintos m&#x00E9;todos y herramientas bibliom&#x00E9;tricas que permiten evaluar y analizar las publicaciones relacionadas con estos enfoques y sus citas, con el fin &#x00FA;ltimo de explorar su impacto en el campo de la inteligencia y c&#x00F3;mo contribuyen al desarrollo del estado del arte (Glenisson y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT23">2005</xref>; Moed y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT44">1995</xref>; Van Eck y Waltman, <xref ref-type="bibr" rid="CIT57">2010</xref>; Leydesdorff y Rafols, <xref ref-type="bibr" rid="CIT32">2009</xref>; Gonz&#x00E1;lez-Valiente, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2016</xref>).</p>
			</sec>

			<sec id="S3">
			<title>3. METODOLOG&#x00CD;A</title>

					<p>Para analizar de qu&#x00E9; forma se relacionan los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> y establecer un contexto com&#x00FA;n para el desarrollo de ambos, se decidi&#x00F3; evaluar el rendimiento e impacto de cada enfoque a trav&#x00E9;s del an&#x00E1;lisis de los principales indicadores bibliom&#x00E9;tricos de 1958 a 2017 (Glanzel, <xref ref-type="bibr" rid="CIT22">2003</xref>; Rodriguez-Bolivar y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT48">2018</xref>; Moreno-Fern&#x00E1;ndez y Moreno-Crespo, <xref ref-type="bibr" rid="CIT45">2016</xref>; Arguimbau-Viv&#x00F3; y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT04">2013</xref>), y la confecci&#x00F3;n de sus respectivos mapas cient&#x00ED;ficos o mapas de co-ocurrencia en base a las palabras claves definidas por los autores en sus publicaciones, que ser&#x00E1;n reconocidas como l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n utilizando <italic>VOSviewer</italic> (Liu y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT35">2015</xref>; Cobo y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT13">2011</xref>). Para ello, se han realizado las siguientes acciones: (1) Recuperaci&#x00F3;n y procesamiento de datos (Lagar Barbosa y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT31">2014</xref>; Gonz&#x00E1;lez-Valiente, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2016</xref>; Cabeza-Ram&#x00ED;rez y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT06">2018</xref>), (2) Confecci&#x00F3;n y normalizaci&#x00F3;n de los mapas cient&#x00ED;ficos (Cantos-Mateos y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT09">2013</xref>), y (3) Visualizaci&#x00F3;n y an&#x00E1;lisis de las principales relaciones de los temas de investigaci&#x00F3;n (Zhao y Strotmann, <xref ref-type="bibr" rid="CIT61">2015</xref>; Cuartas y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT15">2014</xref>).</p>

					<p>Tomando en cuenta lo anterior, se decidi&#x00F3; desarrollar el an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;trico y los mapas cient&#x00ED;ficos utilizando los documentos disponibles entre 1958 y 2017 en la base de datos <italic>Scopus</italic>. Dichos documentos y su informaci&#x00F3;n bibliogr&#x00E1;fica (a&#x00F1;o de publicaci&#x00F3;n, t&#x00ED;tulo, autores, afiliaci&#x00F3;n, pa&#x00ED;s, revista o congreso, citas recibidas, entre otros) han sido recopilados en texto plano el 30 de julio de 2018, utilizando las siguientes consultas avanzadas: </p>
					
							<list list-type="bullet">
								<list-item>
									<p>Consulta 1 (C1): <italic>TITLE-ABS-KEY (“Business Intelligence” OR “Competitive Intelligence”)</italic> para recabar los documentos que hacen menci&#x00F3;n a cualquiera de los dos enfoques.</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>Consulta 2 (C2): <italic>TITLE-ABS-KEY (“Business Intelligence”)</italic> para conseguir los documentos que hacen menci&#x00F3;n &#x00FA;nicamente al enfoque de <italic>Inteligencia de Negocio</italic>.</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>Consulta 3 (C3): <italic>TITLE-ABS-KEY (“Competitive Intelligence”)</italic> para obtener los documentos que hacen menci&#x00F3;n al enfoque de <italic>Inteligencia Competitiva</italic>. </p>
								</list-item>
							</list>

							
					<p>Es importante mencionar que las consultas y los mapas cient&#x00ED;ficos se han realizado utilizando los conceptos en ingl&#x00E9;s, atendiendo al hecho de que el 96% de los documentos se encuentran publicados en este idioma. No obstante, el resto de documentos presentan t&#x00ED;tulo, resumen y palabras clave tambi&#x00E9;n en ingl&#x00E9;s por lo que el an&#x00E1;lisis cubre la totalidad de la literatura existente. Adem&#x00E1;s, las b&#x00FA;squedas han sido limitadas hasta el a&#x00F1;o 2017, atendiendo al hecho de contar con datos comparables por a&#x00F1;os completos. </p>

					<p>Asimismo, se examinaron manualmente todos los registros recuperados para garantizar su pertinencia y homogeneidad, a fin de evitar que un mismo documento, autor o cualquier otro elemento pudiera aparecer con dos o m&#x00E1;s variantes. En los casos en los que se registr&#x00F3; alguna diferencia o falta de informaci&#x00F3;n, se examin&#x00F3; el documento completo para su clasificaci&#x00F3;n. </p>

					<p>As&#x00ED; mismo, se analizaron los principales indicadores de rendimiento bibliom&#x00E9;trico, tanto de forma individual como conjunta, resaltando la productividad de los autores en t&#x00E9;rminos de publicaciones y citas, pa&#x00ED;ses, &#x00E1;reas de conocimiento y fuentes de informaci&#x00F3;n. Tambi&#x00E9;n, para establecer un nivel com&#x00FA;n de comparaci&#x00F3;n entre los autores y las publicaciones se evaluaron los resultados aplicando el <italic>h-index</italic> y <italic>H-Classics</italic> (Alonso y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT03">2009</xref>; Schreiber, <xref ref-type="bibr" rid="CIT52">2007</xref>; Schubert, <xref ref-type="bibr" rid="CIT53">2007</xref>; Mart&#x00ED;nez y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT43">2014</xref>; Hirsch, <xref ref-type="bibr" rid="CIT27">2005</xref>).</p>

					<p>Por &#x00FA;ltimo, para la visualizaci&#x00F3;n de los mapas cient&#x00ED;ficos se utiliz&#x00F3; la herramienta bibliom&#x00E9;trica <italic>VOSviewer</italic>, que agrupa las palabras clave incluidas por los autores para su identificaci&#x00F3;n en la base de datos y a las que se denomina temas de investigaci&#x00F3;n. Para este an&#x00E1;lisis, los temas de investigaci&#x00F3;n tienen una co-ocurrencia m&#x00ED;nima de 25 veces y una fuerza m&#x00ED;nima de enlace de 50 relaciones entre ellos, lo que asegura un peso y representatividad dentro del desarrollo de la literatura. Adem&#x00E1;s, se registran los 200 enlaces principales, asegurando la aparici&#x00F3;n de los temas de investigaci&#x00F3;n m&#x00E1;s relevantes y con el mayor n&#x00FA;mero de enlaces de cada enfoque de inteligencia, as&#x00ED; como las conexiones entre estos, facilitando con ello la definici&#x00F3;n de una estructura conceptual conjunta y el an&#x00E1;lisis de su evoluci&#x00F3;n (Callon y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT08">1991</xref>; He, <xref ref-type="bibr" rid="CIT26">1999</xref>; Sternitzke y Bergmann, <xref ref-type="bibr" rid="CIT56">2009</xref>; Gonz&#x00E1;lez-Valiente, <xref ref-type="bibr" rid="CIT25">2016</xref>). </p>
			</sec>

			<sec id="S4">
			<title>4. RESULTADOS</title>

					<p>A continuaci&#x00F3;n, se analiza el rendimiento de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic>, en t&#x00E9;rminos de publicaciones, citas, distribuci&#x00F3;n geogr&#x00E1;fica, &#x00E1;reas de investigaci&#x00F3;n, fuentes de informaci&#x00F3;n y autores m&#x00E1;s referentes. Adem&#x00E1;s, sus correspondientes mapas cient&#x00ED;ficos, donde se establecen los temas de investigaci&#x00F3;n m&#x00E1;s representativos, su relaci&#x00F3;n, composici&#x00F3;n y evoluci&#x00F3;n, utilizando <italic>VOSviewer</italic>.</p>

				<sec id="S4.1">
					<title>4.1. Publicaciones, citas, tipolog&#x00ED;a de publicaciones, distribuci&#x00F3;n geogr&#x00E1;fica, &#x00E1;reas de investigaci&#x00F3;n y fuentes de informaci&#x00F3;n</title>

							<p>Tomando en cuenta las consultas avanzadas realizadas, la consulta C1 es la m&#x00E1;s extensa con un total de 10.316 documentos desde 1959 hasta 2017 (111 en acceso abierto), mientras que las consultas C2 y C3 recuperaron 6.031 (93 en acceso abierto) y 5.920 (42 acceso abierto) documentos, respectivamente. Asimismo, la consulta C2 presenta registros a partir de 1975, aunque dentro de la literatura empresarial se reconocen algunas publicaciones anteriores a dicha fecha.</p>

							<p>En la <xref ref-type="fig" rid="F1">Figura 1</xref> se muestra la distribuci&#x00F3;n anual de las publicaciones relacionadas con los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> desde 1959 hasta 2017. </p>

							<p>En t&#x00E9;rminos de producci&#x00F3;n, se pueden destacar cuatro hitos relacionados con el crecimiento de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> en la literatura. El primer hito, refleja la baja productividad que se da desde 1959 hasta 1987, periodo en el cual solo se registraron 17 publicaciones (5 corresponden a <italic>Inteligencia de Negocio</italic> y 12 a <italic>Inteligencia Competitiva</italic>). El segundo hito se registra en 2007, cuando se alcanza el valor m&#x00E1;ximo de publicaciones relacionadas con ambos enfoques (1.040 publicaciones) y el valor m&#x00E1;ximo de publicaciones para <italic>Inteligencia Competitiva</italic> (856 publicaciones). El tercer hito, se registra en 2008, cuando las publicaciones de <italic>Inteligencia Competitiva</italic> caen hasta las 313 publicaciones, propiciado por la disminuci&#x00F3;n de eventos de especializaci&#x00F3;n y el uso m&#x00E1;s intensivo de otros enfoques de inteligencia. Adem&#x00E1;s, este mismo a&#x00F1;o, <italic>Inteligencia de Negocio</italic> sobrepasa por primera vez a <italic>Inteligencia Competitiva</italic> en t&#x00E9;rminos de producci&#x00F3;n. Por &#x00FA;ltimo, el cuarto hito corresponde al registro del valor m&#x00E1;ximo de publicaciones relacionadas con <italic>Inteligencia de Negocio</italic> (587 publicaciones) en 2014.</p>
							
									<fig id="F1">
										<label>Figura 1</label>
										<caption>
											<title>Distribuci&#x00F3;n anual de publicaciones alojadas en Scopus de 1988-2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F1.jpg"/>
									</fig>							

							<p>En t&#x00E9;rminos de tipolog&#x00ED;a de documentos, la consulta C1 se compone principalmente de <italic>Publicaciones de congresos</italic> (4.562), <italic>Art&#x00ED;culos</italic> (3.794) y <italic>Revisiones</italic> (799), mientras que la consulta C2 lo hace <italic>Publicaciones de congresos</italic> (3.159) y <italic>Art&#x00ED;culos</italic> (1.904), y la consulta C3 por <italic>Publicaciones de congresos</italic> (2.539) y <italic>Art&#x00ED;culos</italic> (2.292). En todos los casos se observa un equilibrio entre las <italic>Publicaciones de congresos</italic> y los <italic>Art&#x00ED;culos</italic>, lo que denota una actividad de investigaci&#x00F3;n y desarrollo constante y la realizaci&#x00F3;n de eventos especializados. </p>

							<p>En la <xref ref-type="fig" rid="F2">Figura 2</xref> se muestra la distribuci&#x00F3;n de las citas recibidas por las publicaciones asociadas a los enfoques de inteligencia seg&#x00FA;n la base de datos <italic>Scopus</italic> al 30 de julio de 2018. </p>

							<p>Al igual que en el caso de las publicaciones, la distribuci&#x00F3;n de las citas muestra una tendencia positiva de 1959 a 2017. Durante este per&#x00ED;odo, se registraron 78.111 citas para ambos enfoques de inteligencia. Un aspecto a resaltar es el hecho de que el enfoque de <italic>Inteligencia Competitiva</italic> ha mantenido un crecimiento constante, siendo el concepto m&#x00E1;s citado hasta 2017, cuando la <italic>Inteligencia de Negocio</italic> se convierte en el enfoque m&#x00E1;s citado.</p>
							
									<fig id="F2">
										<label>Figura 2</label>
										<caption>
											<title>Distribuci&#x00F3;n anual de citas alojadas en Scopus de 1988-2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F2.jpg"/>
									</fig>							

							<p>Por otro lado, los &#x00E1;mbitos de conocimiento cubiertos por los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> desde 1959 a 2017 no presentan apenas variaci&#x00F3;n, siendo los m&#x00E1;s relevantes en conjunto: <italic>Computer Science</italic> (5.407), <italic>Engineering</italic> (3.422), <italic>Business, Management and Accounting</italic> (2.474) <italic>y Decision Sciences</italic> (1.452). Adem&#x00E1;s, las tres principales fuentes de informaci&#x00F3;n para ambos enfoques son: <italic>Lecture Notes in Computer Science</italic> (incluyendo las subseries <italic>Lecture Notes in Artificial Intelligence</italic> y <italic>Lecture Notes in Bioinformatics</italic>) (434)<italic>, Lecture Notes in Business Information Processing</italic> (154) <italic></italic>y <italic>ACM International Conference Proceedings Series</italic> (112)<italic></italic>, tal como se puede observar en la <xref ref-type="table" rid="T1">Tabla I</xref> que describe las principales fuentes para el campo de inteligencia en el periodo definido.</p>
							
									<fig id="T1">
										<label>Tabla I</label>
										<caption>
											<title>Fuentes m&#x00E1;s productivas en el campo de la inteligencia de 1959 a 2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T1.jpg"/>
									</fig>

							<p>Por &#x00FA;ltimo, los pa&#x00ED;ses m&#x00E1;s productivos tomando en cuenta ambos enfoques son: <italic>Estados Unidos</italic> (2101), <italic>China</italic> (977), <italic>Alemania</italic> (639), <italic>Reino Unido</italic> (510), <italic>Canad&#x00E1;</italic> (388), <italic>Australia</italic> (353), <italic>India</italic> (349), <italic>Francia</italic> (289), <italic>Italia</italic> (281) y <italic>Espa&#x00F1;a</italic> (253). Adem&#x00E1;s, cabe mencionar que <italic>India (Inteligencia de Negocio), Italia (Inteligencia de Negocio)</italic> y <italic>Espa&#x00F1;a (Inteligencia Competitiva)</italic> son los &#x00FA;nicos pa&#x00ED;ses identificados entre los m&#x00E1;s productivos que solo aparecen dentro de un &#x00FA;nico enfoque de inteligencia, lo que denota su especializaci&#x00F3;n, tal como se puede observar en la <xref ref-type="table" rid="T2">Tabla II</xref>. </p>
							
									<fig id="T2">
										<label>Tabla II</label>
										<caption>
											<title>Pa&#x00ED;ses m&#x00E1;s productivos en el campo de la inteligencia de 1959 a 2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T2.jpg"/>
									</fig>							
				</sec>
					
					
				<sec id="S4.2">
					<title>4.2. Autores m&#x00E1;s productivos y autores m&#x00E1;s citados</title>

							<p>En la secci&#x00F3;n anterior, se ha comprobado que los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> presentan una actividad constante y en crecimiento, caracter&#x00ED;sticas claves a la hora de determinar la evoluci&#x00F3;n y consolidaci&#x00F3;n de las &#x00E1;reas de conocimiento que cubren. En este sentido, para complementar lo anterior, a continuaci&#x00F3;n, se identifican qui&#x00E9;nes son los autores m&#x00E1;s productivos y citados. </p>

							<p>En la <xref ref-type="table" rid="T3">Tabla III</xref> se muestran los autores m&#x00E1;s productivos en el campo de la <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> entre 1959 y 2017. Dentro de los autores m&#x00E1;s productivos, destaca <italic>Yeoh, W., Baars, H., Mylopoulos, J., Golfarelli, M., Kemper, H.G., Rizzi, S., Machado, J</italic>. y <italic>Schrefl, M</italic>., que se encuentran presentes en ambos enfoques de inteligencia.</p>
							
									<fig id="T3">
										<label>Tabla III</label>
										<caption>
											<title>Autores m&#x00E1;s productivos en el campo de la inteligencia de 1959 a 2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T3.jpg"/>
									</fig>							

							<p>En algunos puestos de la <xref ref-type="table" rid="T3">Tabla III</xref> se han registrado empates entre diferentes autores, por lo que se ha procedido a incluirlos en orden alfab&#x00E9;tico. Este criterio se aplica a todas las tablas incluidas en esta publicaci&#x00F3;n.</p>

							<p>En este sentido, <italic>Yeoh, W</italic>. (profesor de la Universidad de Deakin) destaca por ser uno de los investigadores m&#x00E1;s relevantes en el estudio del enfoque de Inteligencia de Negocios y t&#x00E9;cnicas de an&#x00E1;lisis. <italic>Baars, H</italic>. y <italic>Kemper, H.G</italic>. (profesores de la Universidad de Stuttgart) centran su actividad de investigaci&#x00F3;n en la Inteligencia de Negocio y sus principales &#x00E1;reas de aplicaci&#x00F3;n. <italic>Mylopoulos, J</italic>. (profesor en la Universidad de Toronto) por liderar proyectos de reingenier&#x00ED;a de software, gesti&#x00F3;n del conocimiento y gesti&#x00F3;n de datos, &#x00E1;reas de conocimiento compartidas entre los dos enfoques de inteligencia analizados en esta publicaci&#x00F3;n. <italic>Rizzi, S</italic>. (profesor de la Universidad de Bolonia) se especializa en ingenier&#x00ED;a de software e Inteligencia de Negocio.</p>
							
							<p><italic>Golfarelli, M</italic>. (profesor asociado de la Universidad de Bolonia) desarrolla investigaciones en el &#x00E1;mbito de los sistemas de la informaci&#x00F3;n e Inteligencia de Negocio. <italic>Machado, J</italic>. (profesor en la Universidad del Minho) lidera proyectos de investigaci&#x00F3;n en los &#x00E1;mbitos de los sistemas de informaci&#x00F3;n y <italic>Schrefl, M</italic>. (profesor de la Universidad de Linz) desarrolla proyectos de Inteligencia de Negocios, sistemas sem&#x00E1;nticos e ingenier&#x00ED;a web.</p>

							<p>En la <xref ref-type="table" rid="T4">Tabla IV</xref> se muestran los autores m&#x00E1;s citados en el campo de la <italic>Inteligencia de Negocio</italic> y la <italic>Inteligencia Competitiva</italic> entre 1959 y 2017. </p>
							
									<fig id="T4">
										<label>Tabla IV</label>
										<caption>
											<title>Autores m&#x00E1;s citados en el campo de la inteligencia de 1959 a 2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T4.jpg"/>
									</fig>							

							<p>Es importante resaltar, que dentro de los autores m&#x00E1;s citados, <italic>Arnott, D</italic>. es el &#x00FA;nico autor que aparece dentro de los autores referentes para ambos enfoques y que <italic>Yeoh, W., Rizzi, S</italic>. y <italic>Arnott, D</italic>. son los &#x00FA;nicos autores que se encuentran dentro de los m&#x00E1;s productivos y m&#x00E1;s citados a la vez. Por su parte, <italic>Arnott, D</italic>. (profesor de la Universidad de Monas) desarrolla sus principales investigaciones en el campo de la Inteligencia de Negocio y sistemas de decisiones.</p>

							<p>En l&#x00ED;nea con lo anterior, la <xref ref-type="table" rid="T5">Tabla V</xref> presenta las organizaciones m&#x00E1;s productivas seg&#x00FA;n <italic>Scopus</italic>. La <italic>Universidad de Minho, Academia de Ciencias China, Universidad de Stuttgart, Universidad de Monash</italic> y <italic>Universidad de Ottawa</italic>, son de las organizaciones m&#x00E1;s productivas considerando su producci&#x00F3;n tanto en el &#x00E1;rea de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> como la de <italic>Inteligencia Competitiva</italic>. En este sentido, si consideramos la l&#x00ED;nea de <italic>Inteligencia de Negocio</italic>, la <italic>Universidad de Alicante</italic> y <italic>Universidad Tecnol&#x00F3;gica de S&#x00ED;dney</italic> aparecen dentro de las m&#x00E1;s productivas, mientras que en el &#x00E1;mbito de la <italic>Inteligencia Competitiva</italic> destacan la <italic>Instituto Tecnol&#x00F3;gico de Harbin, Universidad de Tsinghua, Universidad de Zhejiang, Universidad de la Ciudad de Hong Kong</italic> y <italic>Universidad de Toronto</italic>. </p>
							
									<fig id="T5">
										<label>Tabla V</label>
										<caption>
											<title>Organizaciones m&#x00E1;s productivas en el campo de la inteligencia de 1959 a 2017</title>
										</caption>
										<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T5.jpg"/>
									</fig>							

							<p>Por &#x00FA;ltimo, es importante resaltar que las organizaciones incluidas en la Consulta (C1) tienen presencia en el resto de consultas, aspecto que refleja la coexistencia y desarrollo de ambos enfoques de inteligencia, situaci&#x00F3;n que se verifica a trav&#x00E9;s del an&#x00E1;lisis de las estructuras intelectuales en las siguientes secciones.</p>
					</sec>

						
					<sec id="S4.3">
						<title>4.3. An&#x00E1;lisis de publicaciones m&#x00E1;s citadas</title>

								<p>En vista de los resultados previos, a continuaci&#x00F3;n, se consideran las publicaciones m&#x00E1;s citadas y relevantes para cada enfoque de inteligencia a trav&#x00E9;s del uso del <italic>h-index</italic> y <italic>H-Classics</italic> (Mart&#x00ED;nez y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT43">2014</xref>; Hirsch, <xref ref-type="bibr" rid="CIT27">2005</xref>).</p>

								<p>Para ello, se analiza el peso de las publicaciones m&#x00E1;s citadas en el desarrollo de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> desde la combinaci&#x00F3;n de dos indicadores: <italic>h-index</italic> y <italic>H-Classics</italic> (Mart&#x00ED;nez y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT42">2015</xref>; Ale Ebrahim y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT02">2014</xref>). Por un lado, el <italic>h-index</italic> permite evaluar tanto la productividad como el impacto de un grupo de publicaciones (principalmente de &#x00E1;reas de conocimiento cercanas), a trav&#x00E9;s de la relaci&#x00F3;n que existe el n&#x00FA;mero de art&#x00ED;culos y las citas de estos (Hirsch, <xref ref-type="bibr" rid="CIT27">2005</xref>). Por el otro lado, el <italic>H-Classics</italic> sirve de indicador de control, ya que permite estandarizar el procedimiento de b&#x00FA;squeda de las citaciones de los art&#x00ED;culos incluidos en el <italic>h-index</italic> (Mart&#x00ED;nez y otros, <xref ref-type="bibr" rid="CIT43">2014</xref>). La combinaci&#x00F3;n de ambos &#x00ED;ndices disminuye la discrepancia que puede existir entre los art&#x00ED;culos m&#x00E1;s citados y los que a&#x00FA;n no han alcanzado el mismo nivel, estableciendo un punto de referencia com&#x00FA;n para las publicaciones referentes dentro de un &#x00E1;rea de conocimiento.</p>

								<p>En este sentido, se utiliz&#x00F3; como referencia el <italic>h-index</italic> indicado por <italic>Scopus</italic> para la consulta C1 por ser la m&#x00E1;s amplia e inclusiva para la identificaci&#x00F3;n de las publicaciones m&#x00E1;s relevantes en el desarrollo de los enfoques de inteligencia. Seg&#x00FA;n el <italic>h-index</italic> de la consulta C1, esta se compone por 113 publicaciones (82 art&#x00ED;culos, 15 publicaciones en congresos, 10 revisiones y 6 libros) y su distribuci&#x00F3;n, incluyendo el n&#x00FA;mero de citas acumuladas, se muestra en la <xref ref-type="fig" rid="F3">Figura 3</xref>. </p>

								<p>La distribuci&#x00F3;n de publicaciones muestra un patr&#x00F3;n en funci&#x00F3;n del enfoque, las correspondientes a <italic>Inteligencia de Negocio</italic> representan el 35% y van del a&#x00F1;o 2002 al 2013, mientras que las correspondientes a <italic>Inteligencia Competitiva</italic> representan el 77% y van de 1997 a 2013. En t&#x00E9;rminos de citas, las publicaciones identificadas acumulan 26.229 referencias, lo que representa el 33% de las citas totales recogidas en la consulta C1. </p>

								<p>Estos aspectos, coinciden con la evoluci&#x00F3;n en t&#x00E9;rminos de producci&#x00F3;n y citas expresados en puntos anteriores y se mantienen una vez transcurrido un periodo ventana de siete a&#x00F1;os, lo que sugiere que la evoluci&#x00F3;n y consolidaci&#x00F3;n de estas publicaciones como parte del n&#x00FA;cleo de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> (Wang, <xref ref-type="bibr" rid="CIT60">2013</xref>).</p>
								
										<fig id="F3">
											<label>Figura 3</label>
											<caption>
												<title>Distribuci&#x00F3;n de publicaciones m&#x00E1;s relevante seg&#x00FA;n h-index de Scopus en consulta C1</title>
											</caption>
											<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F3.jpg"/>
										</fig>								

								<p>De igual forma, la productividad de los autores es m&#x00E1;s homog&#x00E9;nea, ya que de los 160 autores que respaldan las publicaciones m&#x00E1;s relevantes, tan solo 14 de ellos cuentan con dos publicaciones, mientras que el resto registra una &#x00FA;nica publicaci&#x00F3;n, siendo los autores m&#x00E1;s productivos: <italic>Arnott, D., Chen, H., Jain, N., Jindal, N., Liu, B., Liu, H., Murthy, R., Pervan, G., Schultze, U., Shankar, R., Shao, Z., Thusoo, A., Van Der Aalst, W.M.P</italic>. y <italic>Wixom, B.H</italic>.</p>

								<p>En t&#x00E9;rminos de distribuci&#x00F3;n geogr&#x00E1;fica del autor en correspondencia, <italic>Estados Unidos</italic> mantiene la posici&#x00F3;n principal con 57% (65 publicaciones), seguida por <italic>Australia, China</italic> y <italic>Holanda</italic>, con 6,2%, 4,4% y 3,5% (7, 5 y 4 publicaciones) respectivamente. Esto contrasta con los resultados iniciales donde pa&#x00ED;ses como <italic>Alemania, Reino Unido</italic> y <italic>Canad&#x00E1;</italic> aparec&#x00ED;an en las primeras posiciones. </p>

								<p>En este sentido, las organizaciones m&#x00E1;s productivas dentro de las publicaciones m&#x00E1;s relevantes son <italic>Universidad Tecnol&#x00F3;gica de Eindhoven</italic> (4 publicaciones), <italic>Universidad de New York</italic> (3 publicaciones), <italic>Universidad de California Berkeley</italic> (3 publicaciones), <italic>Universidad de Curtin</italic> (3 publicaciones), <italic>Universidad de Gent</italic> (3 publicaciones) y <italic>Escuela de Negocios Leonard N. Stern</italic> (3 publicaciones). Es importante resaltar, que estas organizaciones no se encuentran dentro de las organizaciones m&#x00E1;s productivas incluidas en la secci&#x00F3;n anterior, aspecto que refleja una diferencia entre la productividad y la relevancia en t&#x00E9;rminos de citas. </p>

								<p>Por otro lado, las principales &#x00E1;reas de conocimiento cubiertas por <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic>, desde 1959 a 2017 coinciden con las identificadas en puntos anteriores, aunque su prioridad varia ligeramente posicionado <italic>Business, Management and Account</italic> delante de <italic>Computer Science, Engineering, Decision Sciences</italic> y <italic>Mathematics</italic>. Otra situaci&#x00F3;n distinta ocurre con las fuentes de informaci&#x00F3;n, que pasan de ser principalmente repositorios de congresos para convertirse en las siguientes revistas: <italic>Strategic Management Journal, Journal of Operations Management, MIS Quarterly: Management Information Systems, Information and Management, Journal of Management Information Systems, Management Science</italic> y <italic>Decision Support Systems</italic>.</p>

								<p>Finalmente, el listado H-Classics se presenta en la <xref ref-type="table" rid="A1">Tabla A.I.</xref> del Ap&#x00E9;ndice, donde se pueden observar los art&#x00ED;culos m&#x00E1;s relevantes para el desarrollo de ambos enfoques de inteligencia, la afiliaci&#x00F3;n del autor en correspondencia y el pa&#x00ED;s de origen, entre otros datos. </p>
					</sec>

						
					<sec id="S4.4">
						<title>4.4. An&#x00E1;lisis del mapa de evoluci&#x00F3;n de los enfoques de inteligencia</title>

								<p>Para visualizar y analizar los temas de investigaci&#x00F3;n m&#x00E1;s representativos de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic>, as&#x00ED; como su relaci&#x00F3;n, composici&#x00F3;n y evoluci&#x00F3;n (Calero-Medina y Noyons, <xref ref-type="bibr" rid="CIT07">2008</xref>), se han dispuesto dos mapas cient&#x00ED;ficos utilizando como base los documentos extra&#x00ED;dos de <italic>Scopus</italic> entre 1959 y 2017 y <italic>VOSviewer</italic> como herramienta bibliom&#x00E9;trica para su confecci&#x00F3;n. </p>
								
								<p><italic>VOSviewer</italic> permite agrupar a trav&#x00E9;s del uso de algoritmos las palabras claves incluidas por los autores en sus publicaciones y en las bases de datos en lo que se ha denominado temas de investigaci&#x00F3;n. Adem&#x00E1;s, este software permite visualizar la relaci&#x00F3;n que existe entre los temas de investigaci&#x00F3;n, de tal manera que es posible identificar relaciones que a simple vista no ser&#x00ED;a posible. Asimismo, si un tema est&#x00E1; representado junto a otro, significa que ambos comparten elementos en com&#x00FA;n, pero adem&#x00E1;s estos pueden estar unidos, lo que representar&#x00ED;a una relaci&#x00F3;n directa y estrecha. El tama&#x00F1;o de los c&#x00ED;rculos de cada tema es proporcional al n&#x00FA;mero de documentos que incluye, mientras que el grosor representa el n&#x00FA;mero de documentos que comparten. </p>

								<p>En la <xref ref-type="fig" rid="F4">Figura 4</xref> se muestra el mapa cient&#x00ED;fico o de co-ocurrencias para los enfoques de inteligencia. En este sentido, las l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n identificadas se representan en forma de c&#x00ED;rculos y tienen una ocurrencia m&#x00ED;nima de 25 veces dentro de la base de datos confeccionada para este an&#x00E1;lisis. Las l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n con el mismo color se agrupan en lo que se denomina <italic>Cluster</italic> y agrupan los conceptos que guardan estrecha relaci&#x00F3;n por encontrarse contenidos en las mismas publicaciones. Por ejemplo, las l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n con color rojo est&#x00E1;n estrechamente relacionadas con el enfoque <italic>Inteligencia de Negocio</italic>, aunque tambi&#x00E9;n pueden guardar v&#x00ED;nculos con otras l&#x00ED;neas de otros grupos. Adem&#x00E1;s, el grosor de la l&#x00ED;nea de conexi&#x00F3;n entre dos conceptos cualesquiera indica la fuerza de la relaci&#x00F3;n que existe entre ambos, por ejemplo, la fuerza del enlace (relaci&#x00F3;n) entre <italic>business intelligence y decision making process</italic> es 621 y representa una l&#x00ED;nea gruesa, lo que habla de una fuerte relaci&#x00F3;n en el desarrollo de ambos conceptos.</p>

								<p>Antes de analizar la estructura intelectual de cada enfoque, se presentan en la <xref ref-type="table" rid="T6">Tabla VI</xref>, las principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n identificadas en base a los t&#x00E9;rminos m&#x00E1;s desarrollados en la base de datos confeccionada para esta investigaci&#x00F3;n, los mismos que son utilizados para desarrollar los mapas de co-ocurrencia m&#x00E1;s adelante.</p>
								
										<fig id="T6">
											<label>Tabla VI</label>
											<caption>
												<title>Principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n para los enfoques de inteligencia</title>
											</caption>
											<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/T6.jpg"/>
										</fig>

								<p>Tomando como referencia la <xref ref-type="table" rid="T6">Tabla VI</xref>, la l&#x00ED;nea de investigaci&#x00F3;n con mayor ocurrencia es <italic>competitive intelligence</italic>, seguida por <italic>business intelligence, data mining, decision making process</italic> e <italic>information analysis</italic>. Estas l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n concentran m&#x00E1;s del 40% de las ocurrencias y recogen la esencia del concepto de inteligencia, ya que van desde el tratamiento de los datos hasta el proceso de toma de decisi&#x00F3;n pasando por el an&#x00E1;lisis de informaci&#x00F3;n. Adem&#x00E1;s, concentran m&#x00E1;s del 35% de las relaciones, situaci&#x00F3;n que manifiesta la interacci&#x00F3;n que existe entre los enfoques de inteligencia analizados y las principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n.</p>

								<p>De acuerdo con esto, la estructura intelectual de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> concentra 50 l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n y 1.212 v&#x00ED;nculos directos, con una fuerza total de 66.677, repartidos en dos <italic>Cluster</italic>: <italic>Inteligencia de Negocio</italic> (25 elementos) e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> (25 elementos).</p>

								<p>El <italic>Cluster</italic> <italic>Inteligencia Competitiva</italic> concentra 16.702 ocurrencias, 88 v&#x00ED;nculos con l&#x00ED;neas pertenecientes al mismo grupo y 73 a temas externos, con una fuerza de 21.040 y 15.817 v&#x00ED;nculos respectivamente.</p>

								<p>Igualmente, dentro de la estructura intelectual del enfoque de <italic>Inteligencia Competitiva</italic> destacan por su co-ocurrencia las siguientes l&#x00ED;neas: <italic>CI-01: competitive intelligence</italic> (5.475), <italic>CI-02: industrial management</italic> (1.215), <italic>CI-03: information management</italic> (1.195), <italic>CI-04: strategic management</italic> (1.126), <italic>CI-05: knowledge management</italic> (731), <italic>CI-06: market research</italic> (692), <italic>CI-07: business management</italic> (651), <italic>CI-08: customer relationship management</italic> (603), <italic>CI-09: quality management</italic> (533) <italic>y CI-10: performance management</italic> (464). <italic></italic>Del mismo modo, los elementos con mayor interacci&#x00F3;n con temas incluidos dentro del grupo son: <italic>CI-01: competitive intelligence</italic> (24), <italic>CI-04: strategic management</italic> (9), <italic>CI-02: industrial management</italic> (8), <italic>CI-03: information management</italic> (5) <italic>y CI-06: market research</italic> (5), <italic></italic>y con temas externos: <italic>CI-01: competitive intelligence</italic> (24), <italic>CI-03: information management</italic> (13), <italic>CI-07: business management</italic> (7), <italic>CI-02: industrial management</italic> (4), <italic>CI-04: strategic management</italic> (4), <italic>CI-05: knowledge management</italic> (4) <italic></italic>y <italic>CI-08: customer relationship management</italic> (4).</p>

								<p>Por su parte, el <italic>Cluster</italic> <italic>Inteligencia de Negocio</italic> concentra 17.150 ocurrencias, 164 v&#x00ED;nculos con l&#x00ED;neas pertenecientes al mismo grupo y 73 a temas externos, con una fuerza de 33.380 y 15.817 v&#x00ED;nculos respectivamente. </p>

								<p>Dentro de la estructura intelectual del enfoque de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> destacan por su co-ocurrencia las siguientes l&#x00ED;neas: <italic>BI-01: business intelligence</italic> (2.596), <italic>BI-02: data mining</italic> (1.971), <italic>BI-03: decision making process</italic> (1.411), <italic>BI-04: information analysis</italic> (1.230), <italic>BI-05: data warehouse</italic> (1.008), <italic>BI-06: web services</italic> (985), <italic>BI-07: information systems</italic> (952), <italic>BI-08: data management</italic> (930), <italic>BI-09: decision support system</italic> (686) <italic></italic>y <italic>BI-10: information technology</italic> (622). <italic></italic>Del mismo modo, los elementos con mayor interacci&#x00F3;n con temas incluidos dentro del grupo son: <italic>BI-02: data mining</italic> (21), <italic>BI-01: business intelligence</italic> (18), <italic>BI-03: decision making process</italic> (13), <italic>BI-04: information analysis</italic> (12) <italic>y BI-05: data warehouse</italic> (12), <italic></italic>y con temas externos: <italic>BI-01: business intelligence</italic> (12), <italic>BI-02: data mining</italic> (11), <italic>BI-03: decision making process</italic> (7), <italic>BI-04: information analysis</italic> (5) <italic></italic>y <italic>BI-06: web services</italic> (5).</p>

								<p>En este sentido, podemos observar que la estructura intelectual del enfoque de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> se encuentra constituida por l&#x00ED;neas con el tratamiento y gesti&#x00F3;n de datos internos o transaccionales, el desarrollo y aplicaci&#x00F3;n de herramientas y sistemas inform&#x00E1;ticos para el tratamiento y gesti&#x00F3;n de datos, as&#x00ED; como la toma de decisiones. Mientras que, por su parte, la estructura intelectual de <italic>Inteligencia Competitiva</italic> se encuentra constituida por l&#x00ED;neas relacionadas con la gesti&#x00F3;n de las organizaciones y su estrategia, la gesti&#x00F3;n de la informaci&#x00F3;n y el conocimiento, la mejora de la competitividad y el dominio del mercado a trav&#x00E9;s de la relaci&#x00F3;n con los clientes, la calidad y entorno. </p>

								<p>Adem&#x00E1;s, tomando en cuenta la <xref ref-type="fig" rid="F4">Figura 4</xref>, es posible visualizar que las relaciones del enfoque <italic>business intelligence</italic> son m&#x00E1;s fuertes con los elementos incluidos dentro del propio grupo y con el tema de <italic>competitive intelligence</italic>, aspectos que contrastan con el comportamiento del enfoque de <italic>Inteligencia Competitiva</italic> que presenta un comportamiento m&#x00E1;s equilibrado en t&#x00E9;rminos de relaci&#x00F3;n con los elementos internos y externos. No obstante, este &#x00FA;ltimo enfoque presenta una menor interacci&#x00F3;n con los elementos integrados por la <italic>Inteligencia de Negocio</italic>.</p>

								<p>Tomando como referencia lo anterior, se aprecia que existe una relaci&#x00F3;n directa, complementaria y significativa entre el enfoque de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic>, lo que permite proponer la confecci&#x00F3;n de un &#x00FA;nico enfoque de inteligencia que les integre bajo un mismo marco de trabajo.</p>
								
										<fig id="F4">
											<label>Figura 4</label>
											<caption>
												<title>Mapa de co-ocurrencias de temas principales para los enfoques de inteligencia analizados</title>
											</caption>
											<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F4.jpg"/>
										</fig>								

								<p>Siguiendo con el an&#x00E1;lisis, en la <xref ref-type="fig" rid="F5">Figura 5</xref> se muestra el mapa cient&#x00ED;fico de evoluci&#x00F3;n de los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva</italic>, donde es posible corroborar parte de los resultados obtenidos en los puntos anteriores, donde se expone al enfoque <italic>Inteligencia Competitiva</italic> como primera aproximaci&#x00F3;n de las organizaciones en el desarrollo del campo de la inteligencia y cercano a temas relacionados con estrategia, competitividad y toma de decisiones. Adem&#x00E1;s, expone a la <italic>Inteligencia de Negocio</italic> delante en la escala temporal y cercana a conceptos ligados a la toma de decisiones, desde la explotaci&#x00F3;n de datos a trav&#x00E9;s de sistemas de inteligencia. Ambos enfoques se relacionan con el an&#x00E1;lisis de la informaci&#x00F3;n y grandes cantidades de datos.</p>

								<p>Por &#x00FA;ltimo, el mapa de evoluci&#x00F3;n refleja de igual forma que el desarrollo de la disciplina de inteligencia desde la &#x00F3;ptica de las organizaciones y el uso inteligente de los datos, la informaci&#x00F3;n y el conocimiento es relativamente reciente y se encuentra en crecimiento.</p>
								
										<fig id="F5">
											<label>Figura 5</label>
											<caption>
												<title>Mapa cient&#x00ED;fico de co-ocurrencias para los enfoques de inteligencia analizados</title>
											</caption>
											<graphic xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="../images/F5.jpg"/>
										</fig>								

								<p>Finalmente, en la <xref ref-type="fig" rid="A2">Figura A.1.</xref> del Anexo se exponen los temas de investigaci&#x00F3;n identificados en cada <italic>Cluster</italic>, ordenados en base al n&#x00FA;mero de ocurrencias y sus v&#x00ED;nculos con otros temas, permitiendo visualizar la relaci&#x00F3;n que existe entre los enfoques de inteligencia analizados. </p>
				</sec>
			</sec>
							

			<sec id="S5">
			<title>5. CONCLUSIONES</title>

					<p>En este primer estudio bibliom&#x00E9;trico sobre la relaci&#x00F3;n entre los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic>, se han identificado las principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n de cada enfoque y su relaci&#x00F3;n, aportando una visi&#x00F3;n hol&#x00ED;stica del concepto de inteligencia. M&#x00E1;s de 10.316 documentos desde 1959 hasta 2017 han sido analizados, procesados y visualizados utilizando t&#x00E9;cnicas y herramientas bibliom&#x00E9;tricas.</p>

					<p>En t&#x00E9;rminos de rendimiento bibliom&#x00E9;trico (cantidad y calidad), tanto el enfoque <italic>Inteligencia de Negocio</italic> como <italic>Inteligencia Competitiva</italic> presentan una tendencia positiva de crecimiento y consolidaci&#x00F3;n como &#x00E1;reas de conocimiento, a pesar de las variaciones registradas durante los a&#x00F1;os 2008 y 2009. Tomando en cuenta el volumen de publicaciones y citas generadas en estos &#x00E1;mbitos de conocimiento, se espera que la investigaci&#x00F3;n, aplicaci&#x00F3;n e inter&#x00E9;s por parte de acad&#x00E9;micos y profesionales siga en aumento durante los pr&#x00F3;ximos a&#x00F1;os, favoreciendo inclusive a otras &#x00E1;reas de conocimiento como Gesti&#x00F3;n Empresarial y Estrat&#x00E9;gica, Toma de Decisiones, Gesti&#x00F3;n del Conocimiento, Gesti&#x00F3;n y Sistemas de la Informaci&#x00F3;n, Redes Sociales, Internet y Big Data. Asimismo, esto refleja dos l&#x00ED;neas generales de acci&#x00F3;n, una m&#x00E1;s cercana a los sistemas inform&#x00E1;ticos <italic>(Inteligencia de Negocio)</italic> y otra a las organizaciones <italic>(Inteligencia Competitiva)</italic>, pero ambas vinculadas por la toma de decisiones y la consecuci&#x00F3;n de ventajas competitivas.</p>

					<p>En cuanto a producci&#x00F3;n y citas se refiere, se observan dos contextos. Por un lado, los autores m&#x00E1;s productivos y por otro los autores m&#x00E1;s citados. Estos contextos, m&#x00E1;s que dificultar el desarrollo del campo de inteligencia, promueven su desarrollo estableciendo por un lado el an&#x00E1;lisis en base a la producci&#x00F3;n, desde donde podemos identificar los autores, grupos de investigaci&#x00F3;n y organizaciones, y por otro la aplicaci&#x00F3;n, desde donde podemos identificar que temas de la inteligencia est&#x00E1;n teniendo un mayor impacto en el desarrollo y consolidaci&#x00F3;n del campo de conocimiento. Siendo los autores m&#x00E1;s representativos por su producci&#x00F3;n cient&#x00ED;fica y citas en conjunto, <italic>Yeoh, W., Baars, H., Mylopoulos, J., Golfarelli, M., Kemper, H.G., Rizzi, S., Machado, J., Arnott, D</italic>. y <italic>Schrefl, M</italic>.</p>

					<p>En t&#x00E9;rminos de distribuci&#x00F3;n geogr&#x00E1;fica y organizaciones, los resultados reflejan en cierta forma la capacidad productiva en t&#x00E9;rminos acad&#x00E9;micos y empresariales, que tienen actualmente pa&#x00ED;ses como <italic>Estados Unidos, China, Alemania</italic> y <italic>Reino Unido</italic>, entre otros, donde la <italic>Universidad de Minho, Academia de Ciencias China, Universidad de Stuttgart, Universidad de Monash</italic> y <italic>Universidad de Ottawa</italic>, destacan por ser las organizaciones m&#x00E1;s productivas para ambos enfoques de inteligencia. Sin embargo, se puede resaltar el trabajo que presentan pa&#x00ED;ses como <italic>Espa&#x00F1;a, Portugal</italic> y <italic>Brasil</italic> en el desarrollo de estas &#x00E1;reas de conocimiento y que les posicionan en lugares dentro de los pa&#x00ED;ses m&#x00E1;s productivos. En este sentido, si consideramos la l&#x00ED;nea de <italic>Inteligencia de Negocio</italic>, la <italic>Universidad de Alicante</italic> y <italic>Universidad Tecnol&#x00F3;gica de S&#x00ED;dney</italic> aparecen dentro de las m&#x00E1;s productivas, mientras que en el &#x00E1;mbito de la <italic>Inteligencia Competitiva</italic> destacan la <italic>Instituto Tecnol&#x00F3;gico de Harbin, Universidad de Tsinghua, Universidad de Zhejiang, Universidad de la Ciudad de Hong Kong</italic> y <italic>Universidad de Toronto</italic>. </p>

					<p>Otro aspecto significativo del an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;trico es la importancia que tienen las fuentes de informaci&#x00F3;n en el proceso de difusi&#x00F3;n del conocimiento. Las fuentes m&#x00E1;s activas en el campo de la inteligencia han ganado prestigio en la comunidad cient&#x00ED;fica, que promueve la investigaci&#x00F3;n, el desarrollo y la implementaci&#x00F3;n continuos del concepto y sus principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n, siendo <italic>Lecture Notes in Computer Science</italic> (incluyendo las subseries <italic>Lecture Notes in Artificial Intelligence</italic> y <italic>Lecture Notes in Bioinformatics</italic>)<italic>, Lecture Notes in Business Information Processing</italic> y <italic>ACM International Conference Proceedings Series</italic>, las m&#x00E1;s utilizadas. Adem&#x00E1;s, es importante resaltar que estas fuentes de informaci&#x00F3;n cubren &#x00E1;mbitos de conocimiento relevantes para el desarrollo de la academia, empresa y administraci&#x00F3;n, siendo <italic>Computer Science</italic>, <italic>Engineering</italic>, <italic>Business, Management and Accounting y Decision Sciences</italic>, las m&#x00E1;s productivas.</p>

					<p>Igualmente, las publicaciones que conforman actualmente el n&#x00FA;cleo del campo de inteligencia presentan una tendencia de equilibrio entre ambos enfoques, lo que refuerza la coexistencia de &#x00E9;stos dentro de la organizaci&#x00F3;n. Adem&#x00E1;s, dentro de los autores m&#x00E1;s productivos y citados se encuentran <italic>Arnott, D., Chen, H., Jain, N., Jindal, N., Liu, B., Liu, H., Murthy, R., Pervan, G., Schultze, U., Shankar, R., Shao, Z., Thusoo, A., Van Der Aalst, W.M.P</italic>. y <italic>Wixom, B.H</italic>., situaci&#x00F3;n que coincide con la productividad y calidad antes descrita. </p>

					<p>Basado en los resultados del an&#x00E1;lisis bibliom&#x00E9;trico, fue posible obtener una visi&#x00F3;n general del desarrollo y la estructura intelectual del enfoque de Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva desde 1959 hasta 2017. </p>

					<p>La evaluaci&#x00F3;n de la estructura intelectual del concepto de inteligencia a trav&#x00E9;s del an&#x00E1;lisis del mapa cient&#x00ED;fico, confirma la coexistencia del enfoque de Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva, ya que se observa como comparten temas de investigaci&#x00F3;n, pero a su vez cada uno cuenta con elementos propios que resultan necesarios y sin&#x00E9;rgicos para el desarrollo del otro enfoque, y viceversa. Dentro de las l&#x00ED;neas que vinculan ambos enfoques, se pueden resaltar cinco &#x00E1;reas tem&#x00E1;ticas, que se prev&#x00E9; promover&#x00E1;n el crecimiento en los pr&#x00F3;ximos a&#x00F1;os atendiendo a la intensidad de &#x00E9;stas y su transversalidad hacia otras &#x00E1;reas de conocimiento: </p>
					
							<list list-type="bullet">
								<list-item>
									<p>Toma de decisiones e inteligencia (<italic>decision making process, decision support system</italic> y <italic>artificial intelligence</italic>). Teniendo presente que el proceso de b&#x00FA;squeda, organizaci&#x00F3;n, valorizaci&#x00F3;n, an&#x00E1;lisis y recopilaci&#x00F3;n de informaci&#x00F3;n en las organizaciones es complejo, la inteligencia artificial y el aprendizaje autom&#x00E1;tico aportar&#x00E1;n el dinamismo y velocidad que las organizaciones necesitan. No obstante, para ello, ser&#x00E1; necesario que los desarrollos est&#x00E9;n alineados con las necesidades y estrategias de las organizaciones, atendiendo a su dimensi&#x00F3;n, capacidad y cultura.</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>Gesti&#x00F3;n de la informaci&#x00F3;n y el conocimiento (<italic>information analysis, information management</italic> y <italic>knowledge management</italic>). Para asegurar la inteligencia, antes deben asegurarse los datos, la informaci&#x00F3;n y el conocimiento, por lo que, tanto organizaciones como profesionales buscar&#x00E1;n asegurar y adaptar sus capacidades en torno a la gesti&#x00F3;n de los datos, la informaci&#x00F3;n y el conocimiento para evitar caer en problemas de sobrecarga de datos e informaci&#x00F3;n o en p&#x00E9;rdidas de conocimiento. Adem&#x00E1;s, con la evoluci&#x00F3;n de las tecnolog&#x00ED;as de la informaci&#x00F3;n, esta tem&#x00E1;tica se ver&#x00E1; afectada. </p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>Tecnolog&#x00ED;as de la informaci&#x00F3;n (<italic>information system, information technology</italic> y <italic>enterprise resource management</italic>). Dada la gran cantidad de datos e informaci&#x00F3;n disponibles dentro y fuera de la organizaci&#x00F3;n, la necesidad de contar con aplicaciones y sistemas que permitan organizar, gestionar y mantenerlos resulta cr&#x00ED;tico y necesario para las organizaciones. En este sentido, la inteligencia ayuda a las organizaciones a comprender y organizar c&#x00F3;mo deben ser esas soluciones para mejorar su competitividad.</p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>Gesti&#x00F3;n y explotaci&#x00F3;n de datos (<italic>datawarehouse, datamining, business analytics, business intelligence systems</italic> y <italic>big data</italic>). En l&#x00ED;nea con las observaciones anteriores, es posible mencionar que las organizaciones requieren de muchos m&#x00E1;s recursos para encontrar los datos o la informaci&#x00F3;n que est&#x00E1;n buscando, especialmente cuando hablamos de organizaciones con grandes estructuras o estructuras r&#x00ED;gidas. En este sentido, los enfoques de inteligencia est&#x00E1;n facilitando el desarrollo de procesos organizacionales que dotan a la organizaci&#x00F3;n de habilidades y capacidades para dar respuesta a los retos en el uso, dise&#x00F1;o y explotaci&#x00F3;n de los datos. </p>
								</list-item>
								<list-item>
									<p>Comercio electr&#x00F3;nico y redes sociales (<italic>business process manager, e-commerce</italic> y <italic>social media and networking</italic>). Hoy en d&#x00ED;a, el comercio electr&#x00F3;nico y las redes sociales se han convertido en una de las principales fuentes de generaci&#x00F3;n e intercambio de datos e informaci&#x00F3;n. La forma en que se producen, almacenan y distribuyen estos datos e informaci&#x00F3;n a&#x00FA;n no es homog&#x00E9;nea, situaci&#x00F3;n que resulta una oportunidad desde el punto de vista de la inteligencia. A trav&#x00E9;s de la aplicaci&#x00F3;n de los enfoques de inteligencia se podr&#x00E1; visualizar la forma en que los usuarios buscan, adquieren y utilizan estos datos e informaci&#x00F3;n, incluyendo el dise&#x00F1;o que tendr&#x00E1;n los sistemas que los gestionar&#x00E1;n.</p>
								</list-item>
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					<p>Asimismo, resultado del an&#x00E1;lisis en conjunto, es posible visualizar que tanto la comunidad acad&#x00E9;mica y cient&#x00ED;fica como la empresarial ligan los enfoques de <italic>Inteligencia de Negocio</italic> e <italic>Inteligencia Competitiva</italic> a la competitividad de las organizaciones y al desarrollo de su estrategia, buscando sentar las bases para la construcci&#x00F3;n de organizaciones inteligentes, &#x00E1;giles, flexibles y con capacidades avanzadas para la definici&#x00F3;n, recopilaci&#x00F3;n, an&#x00E1;lisis, explotaci&#x00F3;n y diseminaci&#x00F3;n de informaci&#x00F3;n, independientemente del sector o mercado en el que se desarrollen. Al mismo tiempo, esta integraci&#x00F3;n busca un enfoque hol&#x00ED;stico para todas las &#x00E1;reas y niveles de la organizaci&#x00F3;n, para facilitar con ello la generaci&#x00F3;n de un conocimiento organizativo propio y de alto valor, que permita identificar y aprovechar oportunidades en todos los aspectos.</p>

					<p>En t&#x00E9;rminos de evoluci&#x00F3;n, uno de los aspectos m&#x00E1;s relevantes es el crecimiento que est&#x00E1; teniendo el enfoque <italic>Inteligencia de Negocio</italic> en principio resultado del empuje que ejerce el enfoque de <italic>Inteligencia Competitiva</italic> en las organizaciones por disponer de m&#x00E1;s y mejor informaci&#x00F3;n para la toma de decisiones y el cambio constante que se est&#x00E1; desarrollando en el mundo de las tecnolog&#x00ED;as de la informaci&#x00F3;n y la captaci&#x00F3;n de datos. Esta situaci&#x00F3;n generar&#x00E1; un efecto sin&#x00E9;rgico entre ambos enfoques, manteniendo la coexistencia entre ambos y su crecimiento en el tiempo.</p>

					<p>En este sentido, la <italic>Inteligencia de Negocio</italic> junto con sus principales l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n ser&#x00E1;n seguramente los que crezcan m&#x00E1;s r&#x00E1;pidamente en los pr&#x00F3;ximos a&#x00F1;os, siendo que est&#x00E1;n estrechamente relacionados con &#x00E1;reas tem&#x00E1;ticas como inteligencia artificial y aprendizaje autom&#x00E1;tico, gesti&#x00F3;n de datos e informaci&#x00F3;n, internet y servicios avanzados. Este potencial de crecimiento est&#x00E1; relacionado con la creciente necesidad de analizar y utilizar grandes cantidades de datos. No obstante, es importante destacar que el enfoque general de la Inteligencia de Negocio se relaciona &#x00FA;nicamente con el desarrollo e implementaci&#x00F3;n de las tecnolog&#x00ED;as de la informaci&#x00F3;n, y no particularmente con aspectos de la organizaci&#x00F3;n.</p>

					<p>Por su parte, la <italic>Inteligencia Competitiva</italic> mantendr&#x00E1; su impacto en la literatura y el inter&#x00E9;s entre los investigadores y los profesionales, siendo que se encuentra estrechamente relacionada con otras &#x00E1;reas tem&#x00E1;ticas como la gesti&#x00F3;n de la informaci&#x00F3;n y el conocimiento, la toma de decisiones y la estrategia empresarial. Adem&#x00E1;s, la Inteligencia Competitiva actuar&#x00E1; de v&#x00ED;nculo entre la organizaci&#x00F3;n y la Inteligencia de Negocio, adecuando el funcionamiento de la organizaci&#x00F3;n.</p>

					<p>Por &#x00FA;ltimo, este trabajo permite tanto a investigadores como a profesionales de las &#x00E1;reas de la informaci&#x00F3;n, inform&#x00E1;tica y administraci&#x00F3;n, principalmente, conocer los elementos principales de ambos enfoques en la b&#x00FA;squeda de una inteligencia integral. Adem&#x00E1;s, ayuda a definir nuevas l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n que permitan apoyar el crecimiento y consolidaci&#x00F3;n de estas &#x00E1;reas de conocimiento, pudiendo resaltar como futuras l&#x00ED;neas de investigaci&#x00F3;n en el &#x00E1;mbito de la inteligencia las siguientes: la identificaci&#x00F3;n de redes entre autores, el desarrollo y aplicaci&#x00F3;n de la Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva en las organizaciones, la posibilidad de integrar ambos enfoques de inteligencia bajo un &#x00FA;nico marco de referencia que permita evaluar la madurez de las organizaciones y la integraci&#x00F3;n de otras &#x00E1;reas de conocimiento como: ciberseguridad, blockchain, web 2.0, entre otros.</p>
					
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			<title>6. AGRADECIMIENTOS</title>

				<p>Los autores J. R. L&#x00F3;pez-Robles, N. K. Gamboa-Rosales y H. Gamboa-Rosales agradecen el apoyo del CONACYT-Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog&#x00ED;a (M&#x00E9;xico) y la DGRI-Direcci&#x00F3;n General de Relaciones Exteriores (M&#x00E9;xico) para la realizaci&#x00F3;n de este estudio. Dra. Igone Porto G&#x00F3;mez agradece el apoyo financiero IT885-16 recibido por el Departamento de Cultura y Pol&#x00ED;tica Ling&#x00FC;&#x00ED;stica del Gobierno Vasco.</p>
			
			
			<p><bold>ACNOWLEDGEMENTS</bold></p>

				<p>The authors J. R. L&#x00F3;pez-Robles, N. K. Gamboa-Rosales y H. Gamboa-Rosales acknowledge the support by the CONACYT-Consejo Nacional de Ciencia y Tecnolog&#x00ED;a (Mexico) and DGRI-Direcci&#x00F3;n General de Relaciones Exteriores (M&#x00E9;xico) to carry out this study. PhD Igone Porto G&#x00F3;mez acknowledges financial support from the Basque Government’s Department of Education, Language Policy and Culture (Grant Number IT885-16).</p>
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			<title>7. REFERENCIAS</title>

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				<title>AP&#x00C9;NDICE</title>	
				
					<fig id="A1">
						<label>Tabla A.I</label>
						<caption>
							<title>H-Classics para los enfoques de Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva</title>
						</caption>
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					</fig>					
					
										
					<fig id="A2">
						<label>Figura A.1</label>
						<caption>
							<title>Co-ocurrencia de palabras clave entre los enfoques de Inteligencia de Negocio e Inteligencia Competitiva</title>
						</caption>
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