Mejora de la gestión en el área de calidad de datos de la organización GS1 Perú

• Autor: Munarriz Aparco, Marco Antonio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad San Ignacio de Loyola
• Repositorio: USIL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/11035
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14005/11035
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Planificación estratégica; Administración de empresas; Automatización; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04

El presente trabajo tiene como propósito mejorar la gestión del área de Calidad de Datos de la organización GS1 Perú, estableciendo recomendaciones orientadas a mejorar los errores en los procesos y desarrollar un crecimiento del área y la organización. El servicio que brinda el área de Calidad de Datos es importante para el sector logístico y comercial porque mejora los procesos internos y garantiza la buena calidad de los datos compartidos entre el proveedor y cadenas comerciales. Asimismo, los servicios de GS1 Perú están enfocados en la optimización de la cadena de suministro, aplicando y difundiendo estándares globales abiertos y multisectoriales. La necesidad de contar con procesos y procedimientos establecidos, actualizados y debidamente desplegados entre el personal operativo ha generado dispersión en el registro de información de los productos recibidos en el área analizada, así mismo no se cuenta con un sistema que brinde soporte al registro de ingreso de los mismos, este proceso se realiza manualmente, con todos los riesgos que esto involucra. Se evidencia la necesidad de extender el proceso de capacitación hasta los proveedores; debido a la poca especialización que requiere su personal, este es rotado con frecuencia lo cual afecta la calidad, oportunidad y/o efectividad de la información recibida por GS1. Finalmente, la disposición física del área analizada genera flujos inadecuados de entrada, registro, proceso y salida de los productos que ingresan para análisis, con las posibles consecuencias de cruce de documentos, daño de los productos, errores de registro, entre otros.