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dc.contributor.advisorPetrlik Azabache, Ivan Carlo
dc.contributor.authorRios Jorge, Gina Rosario
dc.date.accessioned2021-09-22T01:47:32Z
dc.date.available2021-09-22T01:47:32Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12692/69420
dc.description.abstractLa presente tesis detalla el desarrollo de un Datamart basado en patrones para predecir las ventas en la empresa B & M Rubimar Inversiones S.A.C., debido a que la situación empresarial previa a la aplicación del datamart presentaba deficiencias en cuanto al crecimientos de ventas y el cumplimiento de ventas. El objetivo de esta investigación fue determinar la influencia del Datamart basado en patrones para predecir las ventas en la empresa B & M Rubimar Inversiones S.A.C. Por ello, se describe previamente aspectos teóricos de lo que es el proceso de ventas, así como las metodologías que se utilizaron para el desarrollo del Datamart. Para el desarrollo del datamart, se empleó la metodología Hefesto, por ser la que más se acomodaba a las necesidades y etapas del proyecto. Para el desarrollo de la investigación se utilizaron las herramientas de Visual Studio 2017, base de datos SqlServer 2015 y la interfaz para mostrar los reportes Tableau a fin de automatizar las tareas a diarias del personal encargado de este proceso. El tipo de investigación es aplicada, el diseño de la investigación es Preexperimental y el enfoque es cuantitativo. La población se determinó a 800 documentos de ventas, agrupados en 26 fichas de registro. El tamaño de la muestra quedó conformado por 259 documentos, estratificados por días. Por lo tanto, la muestra quedó conformada en 26 fichas de registro. El muestreo es el aleatorio probabilístico simple. La técnica de recolección de datos fue el fichaje y el instrumento fue la ficha de registro, los cuales fueron validados por expertos. La implementación del Datamart permitió incrementar el crecimiento de ventas debido que el indicador antes de la implementación era de 13.52% luego de la implementación de este indicador tuvo un valor de 23.35%. lo que significa un incremento de 9.83%. y el cumplimiento de ventas aumento con la implementación del Datamart, debido a que el indicador antes de la implantación era de 49.82%, luego de la implementación este indicador tuvo un valor de 84.74%, lo que significa un aumento de 34.92% en el indicador de crecimiento de ventas en respecto a las metas trazadas de ventas. Los resultados mencionados anteriormente, permitieron llegar a la conclusión que el Datamart mejora la predicción de ventas en la empresa B & M Rubimar Inversiones 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.subjectVentases_PE
dc.subjectPronóstico de los negocioses_PE
dc.subjectVentas - Uso de tecnologías de la informaciónes_PE
dc.subjectSistemas de información gerenciales_PE
dc.titleDatamart basado en patrones para predecir las ventas en la empresa B&M Rubimar Inversiones 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.nameIngeniera 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.dni10140461
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1201-2143es_PE
renati.author.dni70087351
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorPérez Farfán, Iván Martin
renati.jurorJohnson Romero, Guillermo
renati.jurorPetrlik Azabache, Ivan Carlo
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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