Aplicación de analítica web para la toma de decisiones acerca del tráfico de visitas de las aplicaciones web, en el INEI, Lima 2019 - Macavilca Mejia, Michael John (2020)
La presente tesis se enmarcó dentro de la línea de investigación de la analítica web y se enfocó como objetivo principal en determinar su influencia en la toma de decisiones acerca del tráfico de visitas de las aplicaciones web del INEI. Por otro lado, a nivel específico; el resultado de su influencia en la calidad de la información, el tiempo de proceso de generación de la información y la satisfacción del usuario con las interfaces de análisis. Se define el presente trabajo, según Zorrilla; en el tipo de Investigación Aplicada y Mixta. Y analizando la clasificación de Carlos Sabino, lo definimos como tipo de Investigación Aplicada y Explicativa. Para la presente investigación se consideró como población, el total de 13 tableros de la solución de inteligencia de negocios implementada y que visualizan la información del datawarehouse integrado. Para el desarrollo de esta solución, se aplicó la metodología scrum, con el fin de agilizar las coordinaciones y entregas de avance. Se integró en un datawarehouse, la información de los archivos de registro de los servidores web, la información de ubicación geográfica de los IPs a nivel mundial y la información del inventario de aplicaciones del INEI. Todo esto con el fin de poder analizar la información bajo distintas dimensiones agregadas, como país, local del INEI, tipo de usuario, aplicación, tipo de aplicación y otros, a los que se complementó el cálculo de 6 indicadores bajo el concepto de la analítica web; de tal manera que este análisis contribuya óptimamente a la toma de decisiones por parte de los usuarios responsables. Se plantea finalmente que la solución de inteligencia de negocios desarrollada, sea accesible para las diferentes unidades de la Oficina Técnica de Informática, así como de la Dirección Técnica de Difusión para los fines respectivos. Además, debe sumar en su fase de integración, la información que proviene de la cuenta de Google Analytics y la de los servidores web que no son IIS de Microsoft. Por otro lado, se debe ampliar el número de tableros de análisis en la herramienta Qlik Sense, del tipo de análisis histórico y predictivo para así optimizar más aun, no solo la satisfacción del usuario, sino también la capacidad de poder tomar decisiones con un mejor entorno de análisis.