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,...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Guerrero Mori, Jorge Adrian
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
Descripción
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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