Sistema para el apoyo en la toma de decisiones mediante inteligencia de negocios aplicado a una PYME comercializadora
Descripción del Articulo
Este trabajo de investigación tiene como objetivo principal la implementación de una solución de inteligencia de negocios basada en la metodología de Ralph Kimball en una empresa del sector comercial. El propósito fundamental es mejorar y agilizar el proceso de toma de decisiones en la organización,...
Autor: | |
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Formato: | tesis de grado |
Fecha de Publicación: | 2023 |
Institución: | Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo |
Repositorio: | USAT-Tesis |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:tesis.usat.edu.pe:20.500.12423/6908 |
Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.12423/6908 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Inteligencia económica Toma de decisiones Pequeñas y medianas empresas http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 |
Sumario: | Este trabajo de investigación tiene como objetivo principal la implementación de una solución de inteligencia de negocios basada en la metodología de Ralph Kimball en una empresa del sector comercial. El propósito fundamental es mejorar y agilizar el proceso de toma de decisiones en la organización, permitiendo así visualizar de manera efectiva el comportamiento del cliente y adoptar medidas predictivas adecuadas. Para lograrlo, se construyó un data mart que recopiló información relevante del sistema transaccional de la empresa, realizando posteriormente un proceso de extracción, transformación y carga de datos. Esta etapa fue fundamental para generar indicadores de gestión significativos, tales como los productos más vendidos en períodos específicos de tiempo o los clientes más rentables. Asimismo, se desarrolló un completo sistema de inteligencia de negocios que facilitó la visualización y análisis de los informes generados por cada módulo examinado en la empresa objeto de estudio. La implementación de este sistema de BI ha permitido obtener una mejor comprensión y análisis de la realidad empresarial. Por último, se incorporaron algoritmos de predicción de datos con el fin de mejorar la capacidad predictiva y anticiparse a las necesidades y demandas del mercado. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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