Datamart para optimizar la gestión de la información del tráfico ferroviario de la Línea 1 del Metro de Lima, 2015

• Autor: Bardales Chávez, César Luis
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/7511
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/7511
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Datamart; Inteligencia de negocios; Gestión de la información; Toma de decisiones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación tuvo como objetivo general demostrar que el Datamart mejora la gestión de la información del tráfico ferroviario de la Línea 1 del Metro de Lima en el año 2015. Y el problema general se planteó con la siguiente pregunta: ¿En qué medida el Datamart mejora la gestión de la información del tráfico ferroviario de la Línea 1 del Metro de Lima en el año 2015? El método empleado por la investigación fue el hipotético-deductivo. El diseño fue pre-experimental, estudio longitudinal para muestras relacionadas. La muestra coincidió con el total de la población, es decir, los tres reportes requeridos por el Área de Investigación y Desarrollo. La recopilación de la información fue recopilada en un periodo específico, desarrollado en el momento de aplicación de los instrumentos. Como instrumento de medición para la variable dependiente se aplicaron fichas de observación y cronometro, realizando mediciones de las dimensiones tiempo y costo; ambos instrumentos elaborados y usados por el investigador. Al realizar el procesamiento estadístico, se llegó a la siguiente conclusión: hay una diferencia significativa en las medias de la dimensión tiempo y costo empleado en la gestión de la información del tráfico ferroviario antes y después del tratamiento. Los resultados de la prueba t-student de muestras relacionadas indica un p-valor de 0.00; donde p-valor < 0.05; el resultado significa que el uso del Datamart SI tiene efectos significativos sobre la variable dependiente.