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Acuña Benites, Marlon Frank
Pereyra Acosta, Manuel Antonio
Hinojosa Zarate, Leonel Rony
2023-02-06T17:02:59Z
2023-02-06T17:02:59Z
2023
https://hdl.handle.net/20.500.12692/105943
La presente investigación tuvo como objetivo optimizar la toma de decisiones del área mesa de ayuda del banco de datos de una institución gubernamental, por medio de la implementación de una solución de Business Intelligence, como herramienta en este caso se utilizó el Power BI en apoyo a la mejora de toma de decisiones. El tipo de investigación fue aplicada, el diseño de la investigación es el pre-experimental. La población y muestra de estudio estuvo conformada por 3 procesos del área de del banco de datos. Se aplicó el instrumento de la ficha de registro. Se realizó una contrastación para los 3 procesos, entre antes y después de aplicar la solución BI en una toma de 36 fechas, después de aplicar BI se obtuvo una reducción significativa en el tiempo para generar los reportes de 10140 minutos frente a 427 minutos ahorrando el 95.79%, También en el costo de 3168.75 soles a 133.44 soles, obteniéndose un ahorro de 95.79% (3035.31 soles), finalmente de 195 a 43 incidencias reduciendo en 77.9%. En conclusión, la aplicación BI optimizo la toma de decisiones en el Banco de Datos. (es_PE)
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Universidad César Vallejo (es_PE)
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https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ (es_PE)
Repositorio Institucional - UCV (es_PE)
Universidad César Vallejo (es_PE)
Toma de decisiones (es_PE)
Sistemas informáticos (es_PE)
Tecnología de la información y comunicación (es_PE)
Business Intelligence para la toma de decisiones en el área banco de datos en una institución gubernamental, Lima 2023 (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 Tecnología 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
07268839
https://orcid.org/0000-0001-5207-9353 (es_PE)
https://orcid.org/0000-0002-2593-5772 (es_PE)
40972908
612427 (es_PE)
Esquivel Castillo, Luis Alejandro
Pereyra Acosta, Manuel Antonio
Acuña Benites, Marlon Frank
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Privada societaria



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