Modelo de implementación de un datamart para el análisis de información de postulantes a la Facultad de Ingeniería y Arquitectura de la Universidad de San Martín de Porres

• Autores: Arbulú Herrera, Luis Miguel, Marticorena Fossa, Diego
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad de San Martín de Porres
• Repositorio: USMP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usmp.edu.pe:20.500.12727/9535
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12727/9535
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Datamart; Postulantes; Análisis de la información; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00

La presente tesis consiste en el desarrollo de un modelo que permita implementar un Datamart para analizar la información de los alumnos postulantes e ingresantes a la Facultad de Ingeniería y Arquitectura. Dicha información la brinda la Oficina de Admisión de la Universidad San Martín de Porres a la Oficina de Registros Académicos de la Facultad. Actualmente, la consolidación de la información la realiza la Oficina de Admisión de forma manual, lo que comprende un alto costo en recursos, tiempo y un alto riesgo operativo. La metodología utilizada para el desarrollo del trabajo fue la Metodología Kimball, que se alineó al alcance y los objetivos de la investigación, con el fin de cubrir los requerimientos del usuario. Como resultado, el trabajo marcó la pauta para una futura implementación de un Datamart que permita un mejor análisis de la información, como apoyo a la Oficina de Registros Académicos o al nivel estratégico de la Facultad, en la toma de decisiones proactivas, el desarrollo de campañas dirigidas a diversos sectores, visitas guiadas a instituciones educativas, ferias estudiantiles, entre otros. La investigación aplicada, permite concluir que una futura implementación de un Datamart en la Oficina de Registros Académicos reduce los tiempos de elaboración y entrega de reportes a usuarios finales. También facilita el análisis de la información en el modelo multidimensional. Asimismo, comprueba la capacidad y el potencial beneficio del Datamart y, así lograr mejorar el análisis de información para la toma de decisiones.