APLICACIÓN DE BUSINESS INTELLIGENCE BASADO EN UN MODELO DE PRONÓSTICO DE SERIES DE TIEMPO PARA MEJORAR EL VOLUMEN DE VENTAS DE LA EMPRESA FSRL DE LIMA

Juan Castro

Resumen


En la empresa de panificación FSRL las decisiones no son las más adecuadas debido a que la información
de valor no está disponible en el tiempo requerido ni con la calidad suficiente. El presente
artículo tiene como objetivo desarrollar un sistema de inteligencia de negocios basado en
un modelo de pronóstico de ventas en FSRL. La solución consiste en desarrollar un Data mart
de ventas bajo la metodología kimball. El sistema ofrece reportes inteligentes y un pronóstico de
ventas basado en modelos estocásticos con un mínimo porcentaje de error. La empresa evaluará
en un periodo determinado el sistema. Se proyecta obtener pronósticos lo más reales posibles
para la buena toma de decisiones de FSRL.


Palabras clave


BI: inteligencia de negocios, DSS: sistema de apoyo a las decisiones, EIS: sistema de información para ejecutivos.

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Referencias


V. Bures, T. Otcenaskovs, and V. Jasikova,

“The evaluation of external data resource

for business intelligence applications: the

example of the Czech Republic”, Journal of

Systems Integration, 2012.

M. Bahrami, S. M. Arabzad, and M. Ghorbani,

“Innovation In Market Management

By Utilizing Business Intelligence: Introducing

Proposed Framework,” Procedia -

Social and Behavioral Sciences, vol. 41, pp.

-167, 2012.

R. Sanchez, Business Intelligence (BI) - To

BI or not to BI. Argentina: El Cid Editor |

apuntes, 2009.

F. Zada, S. K. Guirguis, and A. H. Sedky,

“Development of a Dynamic Model for

Data-Driven DSS”, Journal of Emerging

Trends in Computing and Information

Sciences, 2012.

N. F. o. E. Statistics, Forum Guide to Decision

Support Systems: A Resource for Educators

(NFES 2006-807). Washington, DC:

National Center for Education Statistics,

M. M. Azad, M. B. Amin, and M. Alauddin,

“Executive Information System”, IJCSNS

International Journal of Computer Science

and Network Security, 2012.

I. Lungu, “Executive Information Systems”,

Revista Informatica Economica, 2005.

N. L. Parracia, Datawarehousing. Argentina:

El Cid Editor | apuntes, 2009.

S. H. Ha and S. C. Park, “Application of

data mining tools to hotel data mart on the

Intranet for database marketing”, Expert

Systems with Applications, 1998.

P. Das and S. Chaudhury, “Prediction of

retail sales of footwear using feedforward

and recurrent neural networks”, Neural

Computing and Applications, vol. 16, pp.

-502, 2006.

H. Cruse, Neural Networs as Cybernetic

Systems. Germany: Brains, Minds & Media,

B. Y. Shih and Y. S. Chung, “The Development

of a CFM Hybrid Artificial sale Forecasting

Model”, International Journal of

Electronic Business Management, 2008.

R. Kimball, The Data Werehouse Lifecycle

Toolkit. New York: Wiley, 2008.


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