Desarrollo de inteligencia de negocios para analizar empresas financieras: Cajas Municipales

• Autor: Tume Ayala, Víctor Raúl
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2014
• Institución: Universidad Nacional de Piura
• Repositorio: UNP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unp.edu.pe:UNP/727
• Enlace del recurso: https://repositorio.unp.edu.pe/handle/UNP/727
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Desarrollo; Inteligencia; Negocios; Analizar; Empresas; Financieras; Cajas; Municipales

El proyecto consiste en el Desarrollo de herramientas de Inteligencia de Negocios para la toma de decisiones en el nivel Gerencial y Jefatural de las empresas del Sector Financiero - Cajas Municipales, el propósito de la implementación de dicha herramienta es crear conocimiento que ayude a crear nuevos productos e innovar los existentes. Así como mejorar la calidad de los servicios que presta la entidad, a través de la toma de decisiones eficientes a partir de la información que esta herramienta proporcione a los directivos de la entidad. En el capítulo II se alcanza las pautas generales de la investigación, como el planteamiento dél problema, los objetivos alcanzados en la investigación, su justificación e importancia, los antecedentes de la investigación, la metodología de la investigación, donde se definió el universo y muestra para el estudio, y, el marco teórico donde se aclaran algunos conceptos e ideas.En el capítulo II se diseña el modelado de datos del Datawarehouse, datamart y modelos de minería de datos. Se identifican los temas planteados por los usuarios de la información, se definen los requerimientos de datos, se diseñan las estructuras jerárquicas proyectándose a la implementación de los datamart. En el capítulo III se implementa el Datawarehouse, las dimensiones, la jerarquías de los datos, los hechos que se analizarán, los datamart, se creanlos cubos y se analizan, también se crean modelos de minería de datos para hacer predicciones sobre determinadas características, utilizando el algoritmo de árboles de decisión, algoritmo de Bayes Naive y algoritmo de Reglas de Asociación o Cesta de Compra.