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dc.contributor.advisorValles Coral, Miguel Ángel
dc.contributor.authorSanta Cruz López, Winser
dc.date.accessioned2018-11-23T13:44:12Z
dc.date.available2018-11-23T13:44:12Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationBernabeu, R. (2010). Hefesto (quinta). Cordova, Argentina. Retrieved from http://www.dataprix.com/data-warehousing-y-metodologia-hefesto/hefesto-metodologia-propia-para-la-construccion-un-data-warehhttp://www.dataprix.com/data-warehousing-y-metodologia-hefesto/ii-hefesto-metodologia-propia-para-la-construccion-un-data-wa Bernard Pavel Barreto Véliz. (2000). Inteligencia de Negocios - Monografias.com. Retrieved August 24, 2018, from https://www.monografias.com/trabajos75/inteligencia-negocios/inteligencia-negocios.shtml Contreras Contretas, F., & Tito Huamani, P. L. (2013). LA GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y LAS POLÍTICAS PÚBLICAS (primera). Lima Peru. Darmawikarta, D. (2007). Dimensional data warehousing with MySQL : a tutorial. Brainy Software. Retrieved from https://es.wikipedia.org/wiki/Esquema_en_estrella Davenport y Prusak. (1999). Datos, información, conocimiento. Retrieved August 24, 2018, from https://www.sinnexus.com/business_intelligence/piramide_negocio.aspx Deloitte. (2018). Tendencias de tecnología 2018. La empresa cinética, 162. Hazael, H., & Marroquín, G. (2012). MONITOREO DE MERCADO PARA EL SECTOR ELÉCTRICO. Keen, P. G. W., & Scott Morton, M. S. (1978). Decision support systems : an organizational perspective. Addison-Wesley Pub. Co. Magallanes, R. (2012). Inteligencia de Negocio aplicada en la Gestión de Producción . Instituto Universitario Aeronáutico. Magdalena, M. (2014). LAS TECNOLOGÍAS DE LA INFORMACIÓN Y COMUNICACIÓN : APLICACIÓN EN LA GESTIÓN DE INSTITUCIONES UNIVERSITARIAS, 951–954. Ormaza Bailón, A. M., & Robles Quintero, C. A. (2012). Análisis, Diseño E Implementación De Una Herramienta Informática Para La Toma De Decisión En El Departamento De Crédito Empleando Metodologías De Business Intelligence En La Cooperativa De Ahorro Y Crédito 15 De Abril De La Ciudad De Portoviejo. Sinnexus. (n.d.). Datamart. Retrieved August 24, 2018, from https://www.sinnexus.com/business_intelligence/datamart.aspx Sprague, R. H., & Carlson, E. D. (1982). Building effective decision support systems. Prentice-Hall. Turban, E. (1995). Decision support and expert systems : management support systems. Prentice-Hall. Valle, O., & Rivera, O. (2008). Monitoreo e indicadores. (O. de los E. Americanos, Ed.) (Primera). Guatemala. Retrieved from http://www.oei.es/idie/mONITOREOEINDICADORES.pdf Vallejos, S. (2006). Minería de Datos. Corrientes, Argentina. Vanegas, E., & Guerra, L. M. (2013). Sistema de inteligencia de negocios para el apoyo al proceso de toma de decisiones. Revista Ingeniería UC. Villanueva Ojeda, Á. (2008). Análisis , Diseño e Implementación de un DataWarehouse de Soporte de Decisiones para un Hospital del Sistema de Salud Público. pontificia Universidad Catolica del Perú.es_PE
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11458/2912
dc.description.abstractLa puesta en práctica de una herramienta de Bussines Intelligence (BI) tiene como objetivo identificar las oportunidades de eliminar o moderar los riesgos a la vez que se mejoran la productividad y los beneficios, siendo estos los aspectos claves para garantizar la competitividad de una empresa en un entorno global comercial. Se podría aportar visibilidad en los esfuerzos generados para la optimización de las estrategias y que cada uno de ellos pueda gestionarse y medirse en un sistema decisional. En este ámbito, la tecnología se alinea con las destrezas de las empresas aportando un valor significativo, permitiendo identificar acciones que creen una autentica ventaja competitiva. Esta investigación se planteó demostrar que el uso de tecnologías de información y específicamente la inteligencia de negocios BI genera un impacto positivo en los indicadores de la organización, de tal manera que los empleados de la empresa puedan acceder de manera sistemática y oportuna a la información generada en el área de producción para asistir a las decisiones gerenciales directamente en los resultados empresariales a corto, mediano y largo plazo. La implementación de esta solución fue un logro significativo que definitivamente marco una brecha importante entre la situación en la que se encontraba trabajando antes y después de la adquisición de la solución propuesta. Como resultado se muestra que se logró agilizar las decisiones empresariales, mejorando tiempos de respuesta de acceso de la información aumentar la calidad en los informes utilizados en el ámbito gerencial.es_PE
dc.description.abstractThe purpose of implementing a Business Intelligence (BI) technology is to identify opportunities to eliminate or moderate risks while improving productivity and profits, these being the key aspects to ensure the competitiveness of a company in a global business environment. It could provide visibility in the efforts generated for the optimization of the strategies and that each of them can be managed and measured in a decision system. In this area, the technology is aligned with the skills of the companies, providing significant value, allowing the identification of actions that create an authentic competitive advantage. This investigation was proposed to demonstrate that the use of information technologies and specifically BI business intelligence generates a positive impact on the indicators of the organization, in such a way that the employees of the company can systematically access the information generated in the production area to assist management decisions directly in business results in the short, medium and long term. The implementation of this solution was a significant achievement that definitely marked an important gap between the situation in which he was working before and after the acquisition of the proposed solution. As a result, it was shown that business decisions were made faster, improving response times for information access, increasing the quality of the reports used in the managerial field.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional de San Martín-Tarapotoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licences/by-nc-nd/2.5/pe/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional de San Martín-Tarapotoes_PE
dc.sourceRepositorio de Tesis - UNSM-Tes_PE
dc.subjectAnálisis Multidimensional, Business Intelligence, Sistema de Soporte de Decisiones, Data Warehouse.es_PE
dc.subjectMultidimensional Analysis, Business Intelligence, Decision Support System, Data Warehouse.es_PE
dc.titleBusiness intelligence aplicada al monitoreo de la producción en las empresas Agrícolas del Grupo Palmas, 2015es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional de San Martín-Tarapoto.Facultad de Ingeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.programTítulo Profesionales_PE
dc.description.peer-reviewApaes_PE


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