Inteligencia de negocios para mejorar las decisiones estratégicas en un municipio peruano
DOI:
https://doi.org/10.56926/unaaaciencia.v3i1.59Palabras clave:
datos, dirección organizacional, información, metodología Hefesto, toma de decisionesResumen
La presente investigación tuvo como objetivo determinar la influencia de la inteligencia de negocios en las decisiones estratégicas de una municipalidad distrital peruana. Fue una investigación aplicada, de nivel descriptivo-explicativa, con un diseño cuasi-experimental. La muestral estuvo conformada por 15 usuarios. Las técnicas aplicadas fueron la encuesta y la observación, utilizando como instrumentos el cuestionario y la ficha de observación. Los resultados mostraron que la inteligencia de negocios influyó significativamente en el tiempo de generación de reportes, el tiempo de análisis de información y el nivel de satisfacción de los usuarios de la municipalidad, encontrándose en todos los casos un nivel de significancia (p-valor) igual a 0,000, menor al margen de error permitido (0,05). Se concluyó que la inteligencia de negocios implementado mediante la metodología Hefesto influyó significativamente en las decisiones estratégicas de la municipalidad, con una diferencia de medias de 17 puntos entre las decisiones estratégicas pretest y postest y un nivel de significancia de 0,000, menor a 0,05.
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Citas
Ammons, D. N., & Roenigk, D. J. (2021). Tools for Decision Making. Routledge. https://doi.org/10.4324/9781003129431
Awan, U., Shamim, S., Khan, Z., Zia, N. U., Shariq, S. M., & Khan, M. N. (2021). Big data analytics capability and decision-making: The role of data-driven insight on circular economy performance. Technological Forecasting and Social Change, 168, 120766. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.120766
Capuena Arirama, L., & Del Aguila Amaringo, M. (2019). Influencia de inteligencia de negocios en la toma de decisiones de servicios del terminal portuario Iquitos Enapu – 2018 [Universidad Científica del Perú]. http://repositorio.ucp.edu.pe/handle/UCP/724
Caycho Dominguez, M., Terrones Castrejon, G., Soria, J. J., Vega Manrique, M., & Segura Peña, L. (2024). Data Mart in Business Intelligence with Hefesto for Sales Area in a Dental Clinic. En Data Analytics in System Engineering (pp. 9-24). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-54820-8_2
Doran, N. M., Puiu, S., Bădîrcea, R. M., Pirtea, M. G., Doran, M. D., Ciobanu, G., & Mihit, L. D. (2023). E-Government Development—A Key Factor in Government Administration Effectiveness in the European Union. Electronics, 12(3), 641. https://doi.org/10.3390/electronics12030641
Fedchenko, E., Savina, N., Timkin, T., Lipatova, I., & Vinogradova, A. (2023). Developing a controlling system as a factor in improving the quality of public administration. Revista Gestão & Tecnologia, 23, 136-153. https://doi.org/10.20397/2177-6652/2023.v23i0.2601
Gómez, A. (2013). Inteligencia de negocios, una ventaja competitiva para las organizaciones. Revista Ciencia y Tecnología, 8(22), 85-96. https://revistas.unitru.edu.pe/index.php/PGM/article/view/193
Gupta, S., Drave, V. A., Dwivedi, Y. K., Baabdullah, A. M., & Ismagilova, E. (2020). Achieving superior organizational performance via big data predictive analytics: A dynamic capability view. Industrial Marketing Management, 90, 581-592. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.11.009
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., & Baptista Lucio, P. (2014). Metodología de la investigación (6ta ed.). McGraw-Hill Education.
Inquilla Quispe, R. C. (2019). Metodología de inteligencia de negocios en el proceso de toma de decisiónes del rendimiento académico de la Universidad Naciónal de Cañete [Universidad Nacional Federico Villareal]. https://repositorio.unfv.edu.pe/handle/20.500.13084/3528
Macarlupú Flores, C. E. (2019). Implementación de una solución de inteligencia de negocios para la toma de decisiones en el Ceplan 2017 [Universidad San Ignacio de Loyola]. https://repositorio.usil.edu.pe/entities/publication/1dc6a75b-6089-4a0d-9666-7322794db7e0
Maria Hernandez Cruz, L., Javier Barrera Lao, F., Concepcion Mex Alvarez, D., Castillo Tellez, M., Carlos Canto Canul, R., Israel Solis May, J., & Deyanira Flores Guerrero, M. (2022). Use of the Hefesto v2.0 methodology to implement a Data warehouse: Case applied COVID-19. 2022 17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI), 1-6. https://doi.org/10.23919/CISTI54924.2022.9820132
Ministerio de Economía y Finanzas [MEF]. (2017). Programa de incentivos 2017 a la mejora de la gestión municipal. https://www.mef.gob.pe/contenidos/presu_publ/capacita/brochurePI_2017.pdf
Niu, Y., Ying, L., Yang, J., Bao, M., & Sivaparthipan, C. B. (2021). Organizational business intelligence and decision making using big data analytics. Information Processing & Management, 58(6), 102725. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102725
Nuñez Ruiz, M. L. (2019). Inteligencia de negocios y su relación en la toma de decisiones de la Universidad San Martín de Porres [Universidad de San Martín de Porres]. https://repositorio.usmp.edu.pe/handle/20.500.12727/5774
Shao, C., Yang, Y., Juneja, S., & GSeetharam, T. (2022). IoT data visualization for business intelligence in corporate finance. Information Processing & Management, 59(1), 102736. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2021.102736
Solana-González, P., Vanti, A. A., García Lorenzo, M. M., & Bello Pérez, R. E. (2021). Data Mining to Assess Organizational Transparency across Technology Processes: An Approach from IT Governance and Knowledge Management. Sustainability, 13(18), 10130. https://doi.org/10.3390/su131810130
Srebalová, M., & Peráček, T. (2022). Effective Public Administration as a Tool for Building Smart Cities: The Experience of the Slovak Republic. Laws, 11(5), 67. https://doi.org/10.3390/laws11050067
Tavera Romero, C. A., Ortiz, J. H., Khalaf, O. I., & Ríos Prado, A. (2021). Business Intelligence: Business Evolution after Industry 4.0. Sustainability, 13(18), 10026. https://doi.org/10.3390/su131810026
Yeke, S. (2023). Digital intelligence as a partner of emotional intelligence in business administration. Asia Pacific Management Review, 28(4), 390-400. https://doi.org/10.1016/j.apmrv.2023.01.001
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