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Modelo de inteligencia de negocios en la calidad de la información para la medición del comportamiento de casos COVID-19, región Tacna-2022
dc.contributor.advisor | Alfaro Bernedo, Juan Oswaldo | es_PE |
dc.contributor.author | Ulloa Rea, María Elena | es_PE |
dc.date.accessioned | 2025-09-19T21:03:43Z | |
dc.date.available | 2025-09-19T21:03:43Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13084/11177 | |
dc.description.abstract | La inteligencia de negocios y la calidad de la información se articulan en esta investigación para poder lidiar con los diferentes problemas relacionados con la información y análisis de datos masivos, específicamente con la información del COVID-19 en la región Tacna. El estudio buscó mitigar el impacto de la enfermedad y facilitar decisiones efectivas mediante la integración de datos abiertos, su visualización gráfica y la generación de información crucial para la gestión. Objetivo: Determinar en qué medida la aplicación del modelo de inteligencia de negocios en la calidad de la información permite la medición del comportamiento del COVID-19 en la región de Tacna, en el año 2022. Método: Se empleó un diseño pre-experimental con un enfoque cuantitativo, de tipo aplicado y nivel explicativo. La muestra incluyó a 72 funcionarios de una población de 87, y se utilizó un instrumento tipo escala Likert, validado por expertos, con una fiabilidad de 0.872. Resultados: Los resultados confirmaron que la aplicación del modelo de BI mejora significativamente la exactitud, relevancia, representatividad y accesibilidad de la información, lo que optimiza la medición del comportamiento de los casos de COVID-19. Conclusión: El modelo de inteligencia de negocios propuesto demuestra ser eficaz para elevar la calidad de la información en el monitoreo del COVID-19 en Tacna, al integrar y procesar datos para ofrecer información pertinente y oportuna para la toma de decisiones. | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional Federico Villarreal | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.source | Universidad Nacional Federico Villarreal | es_PE |
dc.source | Repositorio Institucional - UNFV | es_PE |
dc.subject | Ingeniería de software, simulación y desarrollo de TICs | es_PE |
dc.subject | Inteligencia de negocios | es_PE |
dc.subject | Calidad de la información | es_PE |
dc.subject | Power BI | es_PE |
dc.subject | Coronavirus | es_PE |
dc.title | Modelo de inteligencia de negocios en la calidad de la información para la medición del comportamiento de casos COVID-19, región Tacna-2022 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Federico Villarreal. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
renati.author.dni | 15863661 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-9803-5986 | es_PE |
renati.advisor.dni | 08608209 | |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.discipline | 612076 | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.juror | López Juárez, Bertha Beatriz | es_PE |
renati.juror | Zevallos León, Máximo | es_PE |
renati.juror | Aparicio Montenegro, Pablo Roberto | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |