Datamart para evaluar la cobranza en la Municipalidad Distrital de Ate

• Autor: Vento Romero, Alessandra Dominik
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/52475
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/52475
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistemas de información en administración; Sistemas de almacenamiento y recuperación de información; Municipios - Perú; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La presente investigación denominada “Datamart para evaluar la cobranza predial en la Municipalidad de Ate”, detalla el desarrollo de la inteligencia de negocio que tiene como objeto apoyar el proceso de toma de decisiones a nivel gerencial, esto debido a la creciente tasa en la antigüedad de cuentas por cobrar y el bajo nivel de eficacia en los procesos de cobranza. El objetivo de esta investigación fue Determinar la influencia de un Datamart en la evaluación de cobranza predial en la Municipalidad Distrital de Ate. Así mismo se procede a describir aspectos teóricos de lo que es la evaluación de cobranza predial, así como también la metodología utilizada para el desarrollo del sistema. Para el desarrollo del Datamart, se empleó la metodología Ralph Kimball, por ser la más acorde a las necesidades y etapas del desarrollo, de acuerdo a su ciclo de vida, la cual optimizara el flujo de explotación de la información histórica de manera fácil y dinámica. Por consiguiente, el tipo de investigación es aplicada, el diseño de la presente es pre-experimental y el enfoque cuantitativo. La construcción e implementación del Datamart la cual permitirá la dinamización en la toma de decisiones será realizado usando el Gestor de base de datos SQL Server 2019 y las aplicaciones de BI en el Análisis Cervices en Visual Studio 2019, para la elaboración de los cubos, mismos que podrán ser administrados según el cargo que desempeñen los usuarios en la plataforma de Power BI Desktop.