Gestión de inventarios a través del Business Intelligence en una empresa del sector Retail: Caso Mumuso

• Autores: Figueroa Rivera, Martín Francisco, Reyes Canales, Sergio Alejandro
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/24102
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/24102
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Almacenes--Administración; Control de inventarios; Inteligencia empresarial; Comercio minorista--Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

Esta investigación tiene como finalidad proponer un modelo de gestión de inventarios basado en Business Intelligence con predicción mayor al 95% para una empresa del sector retail. Después de diversos estudios y búsqueda de información se identificó que el mejor modelo sería proponer el modelo semántico de Business Intelligence colaborativo, con la finalidad de transformar los datos relevantes y tomar mejores decisiones en la gestión de inventarios. La investigación se llevó a cabo mediante un estudio de caso a Mumuso, pues es una empresa internacional con más de 5 años en el rubro retail a nivel de Perú y con deseos de mejorar su gestión de inventarios y ser más competitiva antes sus competidores como Miniso. Para llevar a cabo este proyecto de investigación se usa una metodología con enfoque descriptivo y propositivo, pues busca, primero, describir la situación de la empresa a nivel de gestión de inventarios y posteriormente proponer un nuevo modelo de gestión con aplicación en BI. La información obtenida se logró mediante encuestas al Gerente de Operaciones, a los jefes de tienda y a los clientes de la empresa a nivel nacional. Además, se analizó información de datos históricos para la evaluación del modelo propuesto. Finalmente, se muestran los hallazgos obtenidos de la evaluación después de la aplicación del modelo colaborativo. Luego se presentan una serie de recomendaciones y conclusiones respecto a la proyección del pronóstico semanal de la gestión de inventarios de la empresa.