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dc.contributor.advisorDávila Ramón, Abraham Eliseoes_ES
dc.contributor.advisorGarcía García, Cecilia Yanettes_ES
dc.contributor.authorFernández Sáenz, Marshall Andrées_ES
dc.date.accessioned2018-05-08T03:16:47Zes_ES
dc.date.available2018-05-08T03:16:47Zes_ES
dc.date.created2018es_ES
dc.date.issued2018-05-08es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/12014
dc.description.abstractLa Inteligencia de Negocios comprende una serie de tecnologías que permiten la extracción, transformación y carga de datos hacia Data Warehouse preparados para recibir información útil para altos mandos de la organización. En la actualidad, las soluciones basadas en Inteligencia de Negocios permiten que las organizaciones de todo tipo cuenten con apoyo en la toma de decisiones de gran impacto. Sin embargo, en un contexto en el que los datos están en rápido y constante crecimiento, las soluciones de Inteligencia de Negocios son vulnerables a los problemas de consistencia que puedan presentar los datos, por lo que los procedimientos realizados para su transformación llevan a la obtención de reportes inconsistentes que generan problemas en el manejo de la institución. Bajo esta situación, se proponen diversas herramientas para garantizar la calidad de los datos, como la descrita en el actual documento. En el presente proyecto de tesis se propuso el desarrollo de un Modelo de Calidad de Datos que permite la evaluación de los datos que guarda un Data Warehouse, así como sus métricas relacionadas. Este modelo permitió la realización de investigaciones de calidad sobre la base de los parámetros especificados en la familia de normas ISO/IEC 25000, enfocándose especialmente en la ISO/IEC 25012 y la ISO/IEC 25024. Asimismo, se planificó su aplicación práctica en los datos relacionados a la solución de Inteligencia de Negocios de una institución elegida, la institución educativa Edu.Lambda. Este proyecto forma parte de la iniciativa del Grupo de Investigación y Desarrollo de Ingeniería de Software de la Pontificia Universidad Católica del Perú (GIDIS-PUCP), dentro del marco del proyecto [Pro]ductividad y [Cal]idad en [Pro]ductos software y [Ser]vicios software (ProCal-ProSer). El presente trabajo consta de 4 capítulos; en el primero, se realiza la formulación del proyecto al detalle de la problemática, objetivos, resultados esperados, herramientas y alcances; en el segundo, se detallan los conceptos relacionados a la investigación, así como los avances que se han realizado en la misma línea de trabajo; en el tercero, se detalla el modelo de calidad propuesto y la aplicación del mismo sobre la solución de Inteligencia de Negocios de la institución mencionada; y en el cuarto, se muestran las conclusiones, observaciones y recomendaciones relacionadas al proyecto.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectInteligencia empresariales_ES
dc.subjectNegocios--Procesamiento de datoses_ES
dc.titleDesarrollo de un modelo de calidad de datos aplicado a una solución de inteligencia de negocios en una institución educativa : Caso Lambdaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero Informáticoes_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingenieríaes_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería Informáticaes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.00es_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
renati.advisor.dni06892108
renati.discipline612286es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


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