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La administración empresarial eficiente con ayuda del big data en el desarrollo de las microempresas de Lima Metropolitana, caso Gamarra
dc.contributor.advisor | Hernández Celis, Domingo | es_PE |
dc.contributor.author | Porras Cerrón, Jaime Carlos | es_PE |
dc.date.accessioned | 2019-11-14T15:31:53Z | |
dc.date.available | 2019-11-14T15:31:53Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.13084/3728 | |
dc.description.abstract | Se identificó como problema el deficiente desarrollo empresarial y escaso análisis para obtención de información de los datos almacenados por las microempresas de Lima Metropolitana pertenecientes al Emporio Comercial de Gamarra. Ello afecta el incremento de sus ingresos y eficiencia de dichas microempresas. Esta problemática se expresó en la pregunta: ¿El Big Data (Datos Masivos) puede contribuir a una administración empresarial eficiente para el desarrollo de las microempresas del Emporio Comercial de Gamarra? Ante lo planteado, se propuso la solución a través de la formulación de la hipótesis: El Big Data (Datos Masivos) es útil para realizar una administración empresarial eficiente en el desarrollo de las microempresas del Emporio Comercial de Gamarra. Este trabajo buscó determinar la incidencia del Big Data (Datos Masivos) en la administración empresarial eficiente para el desarrollo de las microempresas del Emporio Comercial de Gamarra. La investigación es de tipo explicativa, descriptiva y correlacional; se utilizaron los métodos descriptivo e inductivo. El diseño es el no experimental. La población estuvo compuesta por 25497 microempresas, INEI (2016) y la muestra estuvo compuesta por 379 personas asociadas a las microempresas. El tipo de muestreo aplicado fue el muestreo probabilístico aleatorio simple. Las técnicas utilizadas para la recopilación de datos fueron las encuestas y el instrumento utilizado fue un cuestionario. Se aplicaron las siguientes técnicas de análisis de información: análisis documental, indagación, conciliación de datos, tabulación, comprensión de gráficos. Se aplicó las siguientes técnicas de procesamiento de datos: ordenamiento y clasificación, registro manual, proceso computarizado con el programa estadístico SPSS. El resultado más importante, obtenido mediante la correlación de Spearman (r=0.8105) es la existencia de una fuerte asociación entre el uso del Big Data (Datos Masivos) en la administración empresarial eficiente para el desarrollo de las microempresas del Emporio Comercial de Gamarra. | es_PE |
dc.description.uri | Tesis | 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 | Administración empresarial eficiente | es_PE |
dc.subject | desarrollo empresarial | es_PE |
dc.subject | datos masivos | es_PE |
dc.subject | microempresas | es_PE |
dc.subject | Emporio Comercial de Gamarra | es_PE |
dc.subject | Correlación de Spearman | es_PE |
dc.title | La administración empresarial eficiente con ayuda del big data en el desarrollo de las microempresas de Lima Metropolitana, caso Gamarra | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Doctor en Administración | es_PE |
thesis.degree.discipline | Administración | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Federico Villarreal. Escuela Universitaria de Posgrado | es_PE |
thesis.degree.level | Doctorado | es_PE |
thesis.degree.program | Escuela Universitaria de Posgrado - Modalidad Presencial | es_PE |
dc.subject.ocde | Administración | es_PE |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0002-9759-4436 | es_PE |
renati.advisor.dni | 40878290 | es_PE |
renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
renati.discipline | 413018 | es_PE |
renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |