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Acuña Benites, Marlon Frank
Quispe Vilca, Oscar Leonardo
2021-10-20T22:43:45Z
2021-10-20T22:43:45Z
2021
https://hdl.handle.net/20.500.12692/71722
La presente investigación tuvo por objetivo determinar cuál es la influencia del Business Intelligence en la toma de decisiones de la Alta Dirección de la SUCAMEC de la Sede Central, 2021. De acuerdo a ello se empleó una metodología de enfoque cuantitativo y de diseño no experimental. La población estuvo conformada por 80 colaboradores de la sede central de la SUCAMEC, la cual también fue muestra censal, a quien se les aplicó una encuesta empleando un cuestionario de 40 ítems para obtener información: el 61% considera que el nivel de la variable Business Intelligence será eficiente cuando sea implementada en la institución y el 40% opina que mejorará la toma de decisiones de la alta dirección. En lo que respecta a los resultados inferenciales, todas las hipótesis fueron aceptadas empleando la prueba estadística de regresión logística ordinal, reportando una significancia de 0.000<0.05. En función a lo mencionado se concluyó que el Business Intelligence influye significativamente en la toma de decisiones de la Alta Dirección de la SUCAMEC de la Sede Central, 2021, se sustenta en el estadístico de Wald de 30,727 con una significancia es de 0.000<0.05. (en_US)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Toma de decisiones (es_PE)
Tecnologías de la información (es_PE)
Sistemas de información (es_PE)
Business intelligence en la toma de decisiones de la alta dirección de la SUCAMEC de la Sede Central, 2021 (es_PE)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_PE)
Universidad César Vallejo. Escuela de Posgrado (es_PE)
Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Tecnologías de la Información (es_PE)
Maestro en Ingeniería de Sistemas con mención en Tecnologías de la Información (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_PE)
42097456
https://orcid.org/0000-0001-5207-9353 (es_PE)
40067344
612427 (es_PE)
Nagamine Miyashiro, Mercedes Maria
Lezama Gonzales, Pedro Martin
Acuña Benites, Marlon Frank
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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