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Business Intelligence para mejorar la toma de decisiones en la gerencia general de S&M Clínica Ocupacional – Lima
dc.contributor.advisor | Manrique Ronceros, Mirko Martín | |
dc.contributor.author | Yaipén Flores, Edwin Filamir | |
dc.contributor.author | Verano Custodio, Leticia Mariví | |
dc.date.accessioned | 2022-10-26T13:04:41Z | |
dc.date.available | 2022-10-26T13:04:41Z | |
dc.date.issued | 2022-09-14 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14278/4016 | |
dc.description.abstract | El propósito de la presente tesis fue implementar una solución de Business Intelligence para mejorar la toma de decisiones en la Gerencia General de S&M Clínica Ocupacional – Lima. El tipo de investigación de la tesis es descriptiva, según su naturaleza y aplicada, según su propósito, con una población conformada por los trabajadores de la empresa y del registro de toma de tiempos obtenidas durante las pruebas. Para desarrollar la Solución de Business Intelligence, se recopiló información con el apoyo de la Gerente Comercial, usando la metodología de Ralph Kimball, que nos permitió construir el Data Mart, usando las herramientas SQL Integration Services, para el proceso de Extracción, Transformación y Carga de Datos (ETL), además como Gestor de Base de Datos, se utilizó SQL Server, integrándolo con Microsoft Power BI, herramienta Open Source, que nos permitió la visualización de dashboards. Finalmente, después de implementar la Solución de BI, se logró reducir el tiempo de generación de reportes en un 94,24 %, aumentando la satisfacción en un 60 %, permitiendo reducir el tiempo de análisis en un 68,07 % y el tiempo de formulación de propuestas en un 66,67 %. Así mismo, se brindó recomendaciones que permitan el uso y el mayor provecho de la Solución BI implementada, para una toma de decisiones eficaz. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional del Santa | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/ | * |
dc.source | Repositorio Institucional - UNS | es_PE |
dc.subject | Toma de decisiones | es_PE |
dc.subject | Business Intelligence | es_PE |
dc.subject | Ralph Kimball | es_PE |
dc.subject | Microsoft Power BI | es_PE |
dc.title | Business Intelligence para mejorar la toma de decisiones en la gerencia general de S&M Clínica Ocupacional – Lima | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas e Informática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional del Santa. Facultad de Ingeniería | es_PE |
thesis.degree.level | Titulo Profesional | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas e Informática | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-0364-4237 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | |
renati.discipline | 612156 | |
renati.juror | Caselli Gismondi, Hugo Esteban | |
renati.juror | Vega Moreno, Carlos Eugenio | |
renati.juror | Manrique Ronceros, Mirko Martín | |
renati.author.dni | 72933896 | |
renati.advisor.dni | 32965599 |
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Tesis [103]
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