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dc.contributor.advisorPérez Farfán, Iván Martín
dc.contributor.authorLazo Gonzaga, Kenny Kevin
dc.date.accessioned2021-09-17T15:07:43Z
dc.date.available2021-09-17T15:07:43Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/68998
dc.description.abstractEn la presente tesis especifica la elaboración de un “DATA MART PARA EVALUAR LAS VENTAS EN LA EMPRESA EL POSEIDON S.A.C”, oportuno para la situación que está pasando la empresa, ya que previamente antes de la aplicación del data mart presentaba una serie de déficit en cuanto al crecimiento de las ventas y la productividad de sus ventas. El objetivo de esta investigación fue determinar la influencia de un data mart al momento de evaluar las ventas en la empresa El Poseidon S.A.C. Por ello, se describió previamente aspectos teóricos en base a la variable independiente data mart, como al igual a la variable dependiente evaluar ventas. Para el desarrollo del data mart se empleó la metodología HEFESTO, por ser más oportuno a las necesidades actuales de la empresa y poder encajar frente a las etapas del proyecto de investigación. Además, una de las ventajas es ser rápida en tiempo de entrega, ser más documentado ya que la empresa lo requirió, y sobre todo la no resistencia al cambio por parte de los usuarios, ya que para la elaboración de los dashboards es super práctico y intuitivo. Para la elaboración del data mart se utilizó el motor de base de datos postgresql, Pentaho spoon como herramienta de la elaboración del ETL, mondrian schema workbench integrado a Pentaho, y Saiku de pentaho como visor de tablas, y finalmente los dashboards con Pentaho en base a los requerimiento por parte de la coordinadora de ventas en conjunto a la gerencia general . El tipo de investigación es aplicadaexperimental, el diseño de investigación es Pre-experimental y el enfoque es cuantitativo. La población fueron 305 facturas de ventas de la empresa El Poseidon S.A.C ; el tamaño de la muestra fue de 171 facturas de ventas conformando 20 fichas de registro de ventas estratificada por días. El tipo de muestreo fue aleatorio simple y muestreo estratificado con una probabilidad del 0,56% de que cada muestra sea elegida. La técnica de recolección de datos fue el fichaje y el instrumento fue la ficha de registro, los cuales fueron validados por los expertos. La implementación del data mart permitió pronosticar el crecimiento de ventas de un 0,3055% a un 0,6045%. Del mismo modo, se pronosticó la productividad de ventas de un 42,3145% a un 51,3375%. Los resultados mencionados anteriormente, permitieron llegar a la conclusión de que el data mart influye al momento de evaluar las ventas empresa el Poseidon S.A.C.en_US
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad César Vallejoes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceRepositorio Institucional - UCVes_PE
dc.sourceUniversidad César Vallejoes_PE
dc.subjectNegocios - Procesamiento de datoses_PE
dc.subjectBase de datoses_PE
dc.subjectToma de decisioneses_PE
dc.titleDatamart para evaluar las ventas en la empresa El Poseidon S.A.C.es_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
thesis.degree.grantorUniversidad César Vallejo. Facultad de Ingeniería y Arquitecturaes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
dc.description.sedeLima Nortees_PE
dc.description.escuelaEscuela de Ingeniería de Sistemases_PE
dc.description.lineadeinvestigacionSistemas de Información y Comunicacioneses_PE
renati.advisor.dni08647541
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5833-9400es_PE
renati.author.dni75585357
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorVergara Calderon, Rodolfo Santiago
renati.jurorOrmeño Rojas, Robert Eduardo
renati.jurorPérez Farfán, Iván Martín
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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