Inteligencia de negocios para optimizar la toma de decisiones en la Facultad de Ingeniería de la UNDAC

• Autor: Alvarado Rivera, Teodoro
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Federico Villarreal
• Repositorio: UNFV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unfv.edu.pe:20.500.13084/11317
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.13084/11317
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Herramientas informáticas para una gestión eficiente y transparente; Sistemas de información; Inteligencia de negocios; Toma de decisiones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

Este trabajo tuvo como propósito investigar las formas en que la inteligencia de negocios apoya a mejorar la toma de decisiones dentro de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión. La investigación es de enfoque cuantitativo, tipo aplicado y descriptivo, el diseño es no es experimental, y se realizó con una muestra de veinte directivos de la facultad de ingeniería con el fin de recopilar datos. Se empleó la encuesta como técnica y el cuestionario como herramienta, el cual ilustra que la intensificación del uso de herramientas de inteligencia empresarial optimiza la calidad de la toma de decisiones, que garantiza que se complete a tiempo. Dado que las variables eran de naturaleza ordinal, se utilizó el coeficiente de correlación no paramétrico desarrollado por Spearman para medir el vínculo existente entre ellas. Los resultados indican que una utilización más completa de las herramientas de inteligencia de negocios está asociada a un aumento de la calidad y la eficacia de las opciones elegidas en este contexto. El coeficiente Rho de Spearman resultó ser de 0,447 y el nivel de significación de 0,013. La conclusión a la que se llegó fue que la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión debería instalar herramientas de inteligencia de negocios para aprovechar al máximo las ventajas inherentes a esta tecnología. El uso de esta tecnología permitirá convertir los datos en información de calidad superior, traduciéndolos así en conocimiento que facilite la optimización de la toma de decisiones.