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dc.contributor.advisorReyna Rojas, Kene
dc.contributor.authorMechato Silva, Rosa Mercedes
dc.contributor.authorMechato Cotos, Jery Kenyi
dc.date.accessioned2022-03-30T13:57:52Z
dc.date.available2022-03-30T13:57:52Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14278/3905
dc.description.abstractEl objetivo principal de esta tesis contempla la aplicación de un modelo de Big Data para mejorar la toma de decisiones del área logística de la Empresa Océano Seafood S.A. Se caracterizó por presentar un enfoque cuantitativo con un nivel descriptivo correlacional, El diseño de estudio fue mediante la post prueba con un grupo de control, con una población total de 300 clientes y proveedores, con una muestra aleatoria simple de 169 personas a quienes se les aplicó un instrumento de preguntas cerradas con alternativas de respuestas de escala de Likert. Su confiabilidad fue calculada, aplicando el Alpha de Cronbach, obteniéndose un resultado de 0.773666, ubicándose al instrumento en una escala de alta confiabilidad El área logística de la empresa es encargada de gestionar el transporte de la mercadería desde su punto de recojo hasta el terminal de desembarque que el cliente solicite. Actualmente el área logística está basada en el criterio humano para la toma de decisiones al momento de contratar un proveedor para el traslado de su mercadería, el cual conlleva a no presenciar el panorama completo de posibilidades para el mejor proveedor a contratar. Por esto se puede concluir que, al no tener un panorama completo de los proveedores, no se está tomando la mejor decisión al momento de la elección del proveedor con menor tiempo y costo de servicio. Por ello consideraremos aplicar Big data apoyado de un modelo de machine Learning para procesar la información de cada uno de los proveedores con los que se trabaja y poder predecir la mejor toma de decisiones en el área logísticaes_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional del Santaes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.sourceRepositorio Institucional - UNSes_PE
dc.subjectBig dataes_PE
dc.subjectMachine Learninges_PE
dc.subjectClienteses_PE
dc.subjectProveedoreses_PE
dc.subjectLogísticaes_PE
dc.titleAplicación de BIG Data para mejorar la toma de decisiones en el área logística de la Empresa Océano SEAFOOD S.A.es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional del Santa. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.levelTitulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1220-6810
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional
renati.discipline612156
renati.jurorManrique Ronceros, Mirko Martín
renati.jurorManco Pulido, Pedro Eliseo
renati.jurorMendoza Corpus, Carlos Alfredo
renati.author.dni73542166
renati.author.dni47361418
renati.advisor.dni80207374


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