La 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. / Tesis
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PUCP/oai:tesis.pucp.edu.pe:123456789/12014 |
| Date | 08 May 2018 |
| Creators | Fernández Sáenz, Marshall André |
| Contributors | Dávila Ramón, Abraham Eliseo, García García, Cecilia Yanett |
| Publisher | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Source Sets | Pontificia Universidad Católica del Perú |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/pdf |
| Source | Pontificia Universidad Católica del Perú, Repositorio de Tesis - PUCP |
| Rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú, info:eu-repo/semantics/openAccess, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ |
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