Aplicación de analítica web para la toma de decisiones acerca del tráfico de visitas de las aplicaciones web, en el INEI, Lima 2019

Abstract

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.

This thesis was framed within the research line of web analytics and focused as the main objective in determining its influence in the decision making about the traffic of visits of the INEI web applications. On the other hand, at a specific level; the result of its influence on the quality of the information, the process generation time of the information and the satisfaction of the user with the analysis interfaces. The present work is defined, according to Zorrilla; in the type of Applied and Mixed Research. And analyzing the classification of Carlos Sabino, we define it as a type of Applied and Explanatory Research. For the present investigation, the total of 13 boards of the business intelligence solution implemented and displaying the information of the integrated datawarehouse was considered as a population. For the development of this solution, the scrum methodology was applied, in order to speed up coordination and advance deliveries. It was integrated into a datawarehouse, the information from the log files of the web servers, the geographic location information of the IPs worldwide and the information from the INEI application inventory. All this in order to be able to analyze the information under different aggregate dimensions, such as country, INEI location, type of user, application, type of application and others, to which the calculation of 6 indicators was complemented under the concept of analytics Web; in such a way that this analysis contributes optimally to the decision making by the responsible users. Finally, it is proposed that the developed business intelligence solution be accessible to the different units of the Technical Information Office, as well as the Technical Diffusion Directorate for the respective purposes. In addition, you must add in its integration phase, the information that comes from the Google Analytics account and that of non-Microsoft IIS web servers. On the other hand, the number of analysis boards in the Qlik Sense tool, of the type of historical and predictive analysis, must be expanded to optimize even more, not only user satisfaction, but also the ability to make decisions with better Analysis environment.