Implementación de un proceso de calidad de datos para Business Intelligence (BI) y Bigdata basado en el marco de referencia de gestión de datos (DAMA-DMBOK2)
| dc.contributor.advisor | Saavedra Yarlequé, Luis Armando | es_PE |
| dc.contributor.author | Chávez Olaya, Luis Antonio | es_PE |
| dc.contributor.author | Piedra Duque, Ruby Jazmin | es_PE |
| dc.contributor.author | Zapata Ordoñez, Ingrid Lisbeth | es_PE |
| dc.date.accessioned | 2022-11-13T22:13:17Z | |
| dc.date.available | 2022-11-13T22:13:17Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | En la actualidad se habla constantemente de la importancia de los datos y de su uso masivo para la toma de decisiones en diferentes ámbitos educativos, de gobierno y empresariales, sin embargo, poco se habla sobre le gestión integral de los datos en donde existen procesos, políticas y estrategias que buscan asegurar el correcto uso de estos datos, esto brinda una perspectiva más amplia a la que contempla solo un enfoque tecnológico que es el que muchas veces predomina en los proyectos de BI y Big Data y que como consecuencia inclinan a convertir un proyecto estratégico en un proyecto tecnológico creando el riesgo de perder el rumbo de un proceso gobernado de gestión de datos y por ende el ciclo de vida del dato. En este sentido la presente investigación tuvo como objetivo desarrollar para la empresa Telefónica HISPAM la propuesta de un marco de trabajo que permita adoptar e implementar un proceso de calidad de datos en proyectos de Inteligencia de Negocio, así como proyectos de Big Data, tomando como base el marco de referencia de gestión de datos DAMA-DMBOK 2, con el propósito de establecer buenas prácticas y mejorar procedimientos de gestión de datos que aseguren la calidad de sus productos de datos. Durante la presente investigación se realizó un diagnóstico a elementos de calidad de datos como son los procesos, la existencia y conocimiento de estándares de datos en general, herramientas utilizadas y los roles involucrados en la gestión de calidad de datos permitiendo identificar niveles de madurez entre estos elementos y creando una evaluación integral, esta evaluación ha permitido comprender que la organización se encuentra en un nivel de madurez definido como Ad-Hoc o también denominado de nivel 1, lo que nos dice que la organización ejecuta actividades de calidad de datos de varias formas sin embargo esta práctica no se ha convertido en un proceso estandarizado, desplegado y repetible en la organización, el estado actual indica que aun depende de algunos expertos en algunas áreas que poseen practicas aisladas entre sí pero que aseguran la calidad de sus productos de datos, esto sin una mirada integral de la calidad de Datos, esta declaración permite comprender la necesidad de establecer un marco que brinde pautas y recomendaciones para consolidar la calidad de datos desde los elementos individuales hasta la visión integral alineada a los objetivos de negocio buscando mejorar así la practica en la organización y permitir madurar la perspectiva de gestión de calidad de los datos . | es_PE |
| dc.format | application/pdf | es_PE |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unp.edu.pe/handle/20.500.12676/3942 | |
| dc.language.iso | spa | es_PE |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.publisher.country | PE | es_PE |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
| dc.source | Universidad Nacional de Piura | es_PE |
| dc.source | Repositorio Institucional Digital - UNP | es_PE |
| dc.subject | Calidad de datos | es_PE |
| dc.subject | DAMA | es_PE |
| dc.subject | Gestión de datos | es_PE |
| dc.subject | Toma de decisiones | es_PE |
| dc.subject | OB (Operation Bussiness) | es_PE |
| dc.subject | BI | es_PE |
| dc.subject | Big Data | es_PE |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01 | es_PE |
| dc.title | Implementación de un proceso de calidad de datos para Business Intelligence (BI) y Bigdata basado en el marco de referencia de gestión de datos (DAMA-DMBOK2) | es_PE |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
| dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_PE |
| renati.advisor.dni | 02849179 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0000-0001-5264-6063 | es_PE |
| renati.author.dni | 41612563 | |
| renati.author.dni | 73106142 | |
| renati.author.dni | 75112128 | |
| renati.discipline | 612036 | es_PE |
| renati.juror | Puicón Zapata, Hoower Augusto | es_PE |
| renati.juror | Quito Rodríguez, Carmen Zulema | es_PE |
| renati.juror | León García, Teobaldo | es_PE |
| renati.level | http://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional | es_PE |
| renati.type | http://purl.org/pe-repo/renati/type#trabajoDeSuficienciaProfesional | es_PE |
| thesis.degree.discipline | Ingeniería Informática | es_PE |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Piura. Facultad de Ingeniería Industrial | es_PE |
| thesis.degree.name | Ingeniero Informático | es_PE |
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