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dc.contributor.advisorGallegos Ramos, Nestor Antonioes_PE
dc.contributor.authorBellido Serrano, Jhon Andersones_PE
dc.contributor.authorFalcón Aguilar, David Roberthes_PE
dc.date.accessioned2024-04-22T16:27:48Z
dc.date.available2024-04-22T16:27:48Z
dc.date.issued2024-04
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14070/1109
dc.description.abstractLa inteligencia de negocios (BI) se ha convertido en una estrategia clave a nivel mundial para mejorar la toma de decisiones en organizaciones ayuda a recopilar, analizar y presentar datos de manera eficiente para respaldar en el ámbito de la salud, donde la gestión de indicadores y la optimización de procesos son fundamentales para mejorar la atención y los resultados de los pacientes. En el marco nacional, la implementación de BI en el sector de la salud fortalece la eficiencia y la calidad de los servicios de atención médica. La gestión de indicadores FED (Fondo de Estímulo al Desempeño) es una parte esencial de la administración de datos de salud a nivel regional. En ese sentido el estudio tiene como objetivo principal implementar técnicas de inteligencia de negocios en la gestión de indicadores FED, la población y muestra la conforman el total de madres gestantes registradas en el HIS MINSA. El diseño de este estudio fue preexperimental con dos mediciones antes y después de la implementación del dashboard. El instrumento 1, tiempos en procesos de carga de datos, permite observar la optimización y el instrumento 2, satisfacción de la información de los dashboards. Los resultados generales indican que hubo optimización del tiempo en los procesos antes y después de 11.25 minutos para un (t=-0.359; p= 0.001 <0.05) se concluyó que la implementación de herramientas de BI tuvo un impacto positivo significativo en los tiempos de los procesos en la DIRESA.es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Nacional Amazónica de Madre de Dioses_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccesses_PE
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Nacional Amazónica de Madre de Dios - UNAMADes_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UNAMADes_PE
dc.subjectInteligencia de negocioses_PE
dc.subjectIndicadores FEDes_PE
dc.subjectPower BIes_PE
dc.titleTécnicas de inteligencia de negocios y su incidencia en lagestión de indicadores FED en la Dirección Regional de Salud de Madre de Dios - 2022es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas e Informáticaes_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Nacional Amazónica de Madre de Dios. Facultad de Ingenieríaes_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas e Informáticaes_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.author.dni71574639
renati.author.dni70036930
dc.publisher.countryPEes_PE
dc.date.embargoEnd2025-04
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1436-9207es_PE
renati.advisor.dni01235884
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesionales_PE
renati.discipline612156es_PE
renati.jurorUlloa Gallardo, Nelly Jacquelinees_PE
renati.jurorHolgado Apaza, Luis Albertoes_PE
renati.jurorAlarcón Sucasaca, Aldoes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/draftes_PE


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