Técnicas de inteligencia de negocios y su incidencia en lagestión de indicadores FED en la Dirección Regional de Salud de Madre de Dios - 2022
| dc.contributor.advisor | Gallegos Ramos, Nestor Antonio | es_PE |
| dc.contributor.author | Bellido Serrano, Jhon Anderson | es_PE |
| dc.contributor.author | Falcón Aguilar, David Roberth | es_PE |
| dc.date.accessioned | 2024-04-22T16:27:48Z | |
| dc.date.available | 2024-04-22T16:27:48Z | |
| dc.date.embargoEnd | 2025-04 | |
| dc.date.issued | 2024-04-12 | |
| dc.description.abstract | La 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.description.uri | Tesis | |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.other | 004-2-2-024 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14070/1109 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_PE |
| dc.source | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios - UNAMAD | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional - UNAMAD | es_PE |
| dc.subject | Inteligencia de negocios | es_PE |
| dc.subject | Indicadores FED | es_PE |
| dc.subject | Power BI | es_PE |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |
| dc.title | Técnicas de inteligencia de negocios y su incidencia en lagestión de indicadores FED en la Dirección Regional de Salud de Madre de Dios - 2022 | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
| renati.advisor.dni | 01235884 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0003-1436-9207 | es_PE |
| renati.author.dni | 71574639 | |
| renati.author.dni | 70036930 | |
| renati.discipline | 61200095 | es_PE |
| renati.juror | Ulloa Gallardo, Nelly Jacqueline | es_PE |
| renati.juror | Holgado Apaza, Luis Alberto | es_PE |
| renati.juror | Alarcón Sucasaca, Aldo | es_PE |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería de Sistemas e Informática | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional Amazónica de Madre de Dios. Facultad de Ingeniería | es_PE |
| thesis.degree.level | Título Profesional | |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas e Informática | es_PE |
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