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Título: Aplicativo de inteligencia de negocios para la toma de decisiones en la gerencia de administración tributaria de la Municipalidad Provincial de Loreto Nauta 2023
Asesor(es): García Díaz, José Edgar
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Fecha de publicación: 2024
Institución: Universidad Nacional de la Amazonía Peruana
Resumen: This thesis was developed within the Tax Administration Management of the Provincial Municipality of Loreto – Nauta in the year 2023, which presented integration problems in the decision-making processes and which until then did not have an application that is friendly and understanding to obtain a situational diagnosis that helps predict better tax collection. Reason why the following research question was intended to be resolved: How to improve decision making in the GAT of the MPL – N through the use of a Business Intelligence Application? Whose general objective was: Optimize decision making in the Tax Administration Management of the Provincial Municipality of Loreto - Nauta, through the use of a Business Intelligence Application. Being an applied type research and at a descriptive and applicative level with a quasi experimental experimental design with post-test and control group, it is also necessary to indicate that the BI Application was built based on Ralph Kimball's methodology, the same as It guides us better for these types of applications. After the study, the following results were obtained: with the BI Application, a reduction in time of at least 25.75 seconds was achieved in obtaining tax collection reports, a reduction in time of at least 113.64 seconds was achieved in Obtaining reports on management indicators, a reduction in decision-making time of at least 7.98 minutes was achieved; where, finally, it is concluded with the acceptance of the three specific hypotheses raised by the researcher, which seek optimization in decision making with the use of the BI Application.

La presente tesis fue desarrollada dentro de la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Loreto – Nauta en el año 2023, la misma que presentaba problemas de integración en los procesos de toma de decisiones y que hasta entonces no contaban con un aplicativo que sea amigable y comprensivo para obtener un diagnóstico situacional que ayude a predecir una mejor recaudación tributaria. Motivo por el cual se pretendió resolver la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo mejorar la toma de decisiones en la GAT de la MPL – N mediante el uso de un Aplicativo de Inteligencia de Negocios? Cuyo objetivo general fue: Optimizar la toma de decisiones en la Gerencia de Administración Tributaria de la Municipalidad Provincial de Loreto – Nauta, mediante el uso de un Aplicativo de Inteligencia de Negocios. Siendo una investigación del tipo aplicada y de nivel descriptivo y aplicativo con un diseño experimental del tipo cuasiexperimental con post – test y grupo de control, asimismo, es preciso indicar que el Aplicativo BI se construyo en base a la metodología de Ralph Kimball la misma que nos orienta mejor para estos tipos de aplicativos. Luego del estudio se obtuvieron los siguientes resultados: con el Aplicativo BI se logró una disminución del tiempo de al menos 25,75 segundos en la obtención de reportes de recaudación tributaria, se logró una disminución del tiempo de al menos 113,64 segundos en la obtención de reportes de los indicadores de gestión, se logró una reducción del tiempo de al menos 7,98 minutos para la toma de decisiones; donde, finalmente se concluye con la aceptación de las tres hipótesis específicas planteadas por el investigador las mismas que buscan la optimización en la toma de decisiones con el uso del Aplicativo BI.
Disciplina académico-profesional: Maestría en Ingeniería de Sistemas con Mención en Gerencia de la Información y Gestión de Software
Institución que otorga el grado o título: Universidad Nacional de la Amazonía Peruana. Escuela de Postgrado
Grado o título: Maestro(a) en Ingeniería de Sistemas con Mención en Gerencia de la Información y Gestión de Software
Jurado: Flores Nunta, Saúl; Reategui Pezo, Alejandro; Puga de la Cruz, Jorge
Fecha de registro: 4-oct-2024



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