Solución de inteligencia de negocios para el apoyo del proceso de acreditación de calidad y toma de decisión en la Universidad Tecnológica del Chocó, Quibdó, Colombia
DOI:
https://doi.org/10.18636/riutch.v35i1.816Palabras clave:
Almacén de datos, Análisis de datos, Procesamiento de transacciones en líneaResumen
Objetivo: Desarrollar una solución de Inteligencia de Negocios para el apoyo del proceso de acreditación de calidad de la universidad Tecnológica del Chocó. Materiales y métodos: Se utiliza la metodología de Inteligencia de Negocios de Ralph Kimball, que permite el desarrollo de Soluciones en escenarios en los que se cuenta con bajos recursos computacionales. Resultados: Se obtuvo un inventario de 209 requisitos que necesitan las universidades colombianas para los procesos de acreditación de calidad y posteriormente implementados mediante una Solución de Inteligencia de Negocios en Microsoft Visual 2015. Conclusiones: Los procesos de toma de decisión y de acreditación de calidad de la Universidad Tecnológica del Chocó y otras universidades colombianas se pueden mejorar sustancialmente mediante la implementación de soluciones de Inteligencia de Negocios, que agrupan y analizan en un solo sitio toda la información académica y administrativa provenientes de sus diferentes Sistemas de Información.
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Citas
Alberto L, Oyama O. 2008. Guía de implementación de un mode- lo de inteligencia de negocios para la gestión de la calidad en las universidades peruanas.
Bernabeu RD. 2007. HEFESTO, Metodología propia para la construcción de un DataWarehouse’, Córdoba, Argentina: sn.
CNA. 2016. Lineamientos de acreditación. Disponible en: https:// www.cna.gov.co/1741/article-186359.html
Curto Díaz J, Conesa Caralt J.(2012. Introducción al Business Intelligence. Barcelona: Editorial UOC, S.L.
Díaz FJ, Osorio MA, Amadeo AP, Romero D. 2013. Aplicando estrategias y tecnologías de Inteligencia de Negocio en sistemas de gestión académica. Disponible en: http://sedici. unlp.edu.ar/handle/10915/27157
Inmon B, Krishnan K. 2011. Building the Unstructured Data Warehouse: Architecture, Analysis, and Design, Technics Publications.
Kimball R, Ross M. 2011. The data warehouse toolkit: the com- plete guide to dimensional modeling, John Wiley & Sons. Morales Suárez I, Borroto Cruz R, Fernández Oliva B. 2005. Políticas y estrategia para la transformación de la educación superior en América Latina y el Caribe. Educación Médica
Superior, 19: 1. Disponible en: http://bit.ly/2ERtnj4 Negash S, Gray P. 2008. Business intelligence. Disponible en: https:// link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-48716-6_9 Ocde. 2012. La educación superior en Colombia. Disponible en:
http://dx.doi.org/10.1787/9789264180710-es
Olszak CM, Ziemba E. 2006. Business intelligence systems in the holistic infrastructure development supporting decision-making in organisations. Interdisciplin J Informat Knowled Manag. 1 (1): 47-57. Disponible en: https://doi.org/10.28945/113
Ramos S. 2011. Microsoft Business Intelligence: vea el cubomedio lleno. Alicante, España: SolidQ. TM Press. Rivadera GR. 2010. La metodología de Kimball para el diseño de almacenes de datos (Data warehouses). Cuadernos de la Facultad, 5: Disponible en: http://bit.ly/2Qh1o1l
Tünnermann C. 2006. Pertinencia y calidad de la educación superior. Lección inaugural. Disponible en: http://bit.ly/35RM8yw
UTCH. 2016. Académico. Universidad Tecnológica del Chocó ‘Diego Luis Córdoba’. Disponible en: https://www.utch. edu.co/portal/en/acad%25C3%25A9mico.html#acreditación
Watson HJ, Wixom BH, Hoffer JA, Anderson-Lehman R, Reynolds AM. 2006. Real-time business intelligence: Best practices at Continental Airlines. Inform Syst Manag. 23 (1): 7. Disponible en: https://doi.org/10.1201/1078.10580530/45769.23.1.20061201/91768.2
Zorrilla M. 2011. Introducción al Business Intelligence. Universidad de Cantabria. Disponible en: bit.ly/34ODMXjbit.ly/34OD
