Implementación de business intelligence para el proceso de toma de decisiones en el área de recaudación de una municipalidad, Lima

• Autor: Salazar Casas, Daniela Belen
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/93385
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/93385
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Inteligencia en los negocios; Toma de decisiones; Satisfacción del cliente; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El proyecto de investigación abarcó el desarrollo e implementación de Business Intelligence (BI) en el área de Recaudación de la Municipalidad Distrital de Los Olivos. Esta intervención nace por los inconvenientes identificados en los indicadores del nivel de eficacia en la información (NE) y el nivel de satisfacción de los usuarios en relación a la obtención de reportes (NSU). El objetivo principal fue determinar de qué manera la implementación del BI influye en el proceso de Toma de Decisiones en el área de Recaudación de la MDLO. Se emplea la metodología SCRUM para la gestión del proyecto y la metodología Ralph Kimball para la construcción de la herramienta inteligente con el uso de tecnologías SQL Server, SQL Server Data Tools for Visual Studio y Power BI. El tipo de investigación es aplicada de diseño pre experimental con enfoque cuantitativo. Se analizó una muestra de 5 reportes y 10 usuarios. El muestreo es no probabilístico censal. Para el instrumento se usó ficha de registro y cuestionario. Finalmente, la implementación de BI consiguió en el indicador NE un aumento de la recaudación municipal en un 53.36%; mientras que, en el indicador NSU se logró un aumento de 1.90%. Entonces, se concluye que la implementación del BI mejoró significativamente el proceso de toma de decisiones. Se recomienda capacitación a los usuarios y jefes para el uso correcto y explotación máxima de la información en la herramienta inteligente, así como el posterior mejoramiento con alguna plataforma de servicios de análisis de datos de paga.