Inteligencia de negocio aplicado a la gestión de requerimientos de personal del área de recursos humanos en la empresa Konecta

• Autores: Nuñez Pesantes, Brayan Alexis, Rodriguez Mezarina, Gonzalo Jair
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/125385
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/125385
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Inteligencia de negocio; Gestión de requerimientos; Calidad; Eficiencia; Toma de decisiones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

En el presente proyecto de investigación muestra la elaboración y desarrollo de una inteligencia de negocio aplicado a la gestión de requerimientos de personal del área de recursos humanos en la empresa Konecta, este desarrollo se da con la finalidad de aligerar y progresar la gestión de requerimientos a causa de los inconvenientes encontrados en los indicadores del tiempo promedio de registro del requerimiento, la productividad de atenciones por analista y el promedio de requerimientos terminados a tiempo, a consecuencia del proceso manual que se venía realizando. Por lo tanto, la presente investigación tiene como objetivo determinar en qué medida la inteligencia de negocios mejora la gestión de requerimientos de personal en el área de recursos humanos en la empresa Konecta. El tipo de investigación es aplicada, diseño pre experimental explicativa y el enfoque es cuantitativo. Se trabajó bajo una población de 95 fichas de registros de requerimientos de personal tomando en cuenta una muestra de 76 registros para cada uno de los indicadores, el muestreo es no probabilístico; se utilizó el fichaje como técnica para la recolección de datos y como instrumento la ficha de registro. En los resultados en el indicador tiempo promedio de registro del requerimiento los datos del pre test fueron 4.87 y del post test un valor de 1.05, mostrando una reducción significativa de 3.82 minutos, en el segundo indicador productividad de los analistas se pasó del 100% teniendo un resultado efectivo del 107% en el post test ante un 76% en el pre test, por último, en el indicador 3 Promedio de requerimientos terminados a tiempo se mejoró un 25.60%. Adicional a eso se pudo implementar un sistema de tickets teniendo como metodología scrum y para el de del sistema el leguaje de javascript así mismo para el front-end se desarrolló con la librería de reactjs y para el back-end el framework de andonisjs.