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    Modelo de business intelligence para optimizar la validación de centros de costos en el área contable

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    kacardenasq.pdf (762.2Kb)
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    Date
    2025-02-20
    Author
    Cárdenas Quintero, Kevin Alejandro
    Advisor
    Barreto, Sandra Patricia

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Modelo de business intelligence para optimizar la validación de centros de costos en el área contable AU - Cárdenas Quintero, Kevin Alejandro Y1 - 2025-02-20 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67236 AB - El proyecto propone abordar la ineficiencia y pérdida de tiempo asociada al proceso manual de validación de cuentas contables y centros de costos en el área contable, mediante la implementación de un Dashboard de Business Intelligence (BI). La automatización de este proceso busca mejorar la eficiencia y precisión, reduciendo errores humanos y optimizando el tiempo empleado en la validación. El estudio se justifica por la falta de implementación específica de sistemas de BI para esta validación mensual, lo que podría generar ahorros de tiempo y recursos. El objetivo general es desarrollar un Dashboard interactivo que visualice los errores detectados en los registros contables, junto con indicadores clave. Los objetivos específicos incluyen identificar desafíos y errores recurrentes, diseñar el sistema de BI y evaluar su eficacia. El marco teórico aborda conceptos de Business Intelligence, almacén de datos, Microsoft Power BI y contabilidad de costos, destacando su importancia para la toma de decisiones basadas en datos. La metodología propuesta sigue el modelo CRISP-DM, que comprende seis fases: Comprensión del Negocio, Comprensión de los Datos, Preparación de los Datos, Modelado de los Datos, Evaluación del Modelo e Implementación del Modelo. Cada fase incluye actividades específicas, como reuniones con stakeholders, análisis de datos y desarrollo de prototipos. ER - @misc{10596_67236, author = {Cárdenas Quintero Kevin Alejandro}, title = {Modelo de business intelligence para optimizar la validación de centros de costos en el área contable}, year = {2025-02-20}, abstract = {El proyecto propone abordar la ineficiencia y pérdida de tiempo asociada al proceso manual de validación de cuentas contables y centros de costos en el área contable, mediante la implementación de un Dashboard de Business Intelligence (BI). La automatización de este proceso busca mejorar la eficiencia y precisión, reduciendo errores humanos y optimizando el tiempo empleado en la validación. El estudio se justifica por la falta de implementación específica de sistemas de BI para esta validación mensual, lo que podría generar ahorros de tiempo y recursos. El objetivo general es desarrollar un Dashboard interactivo que visualice los errores detectados en los registros contables, junto con indicadores clave. Los objetivos específicos incluyen identificar desafíos y errores recurrentes, diseñar el sistema de BI y evaluar su eficacia. El marco teórico aborda conceptos de Business Intelligence, almacén de datos, Microsoft Power BI y contabilidad de costos, destacando su importancia para la toma de decisiones basadas en datos. La metodología propuesta sigue el modelo CRISP-DM, que comprende seis fases: Comprensión del Negocio, Comprensión de los Datos, Preparación de los Datos, Modelado de los Datos, Evaluación del Modelo e Implementación del Modelo. Cada fase incluye actividades específicas, como reuniones con stakeholders, análisis de datos y desarrollo de prototipos.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67236} }RT Generic T1 Modelo de business intelligence para optimizar la validación de centros de costos en el área contable A1 Cárdenas Quintero, Kevin Alejandro YR 2025-02-20 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67236 AB El proyecto propone abordar la ineficiencia y pérdida de tiempo asociada al proceso manual de validación de cuentas contables y centros de costos en el área contable, mediante la implementación de un Dashboard de Business Intelligence (BI). La automatización de este proceso busca mejorar la eficiencia y precisión, reduciendo errores humanos y optimizando el tiempo empleado en la validación. El estudio se justifica por la falta de implementación específica de sistemas de BI para esta validación mensual, lo que podría generar ahorros de tiempo y recursos. El objetivo general es desarrollar un Dashboard interactivo que visualice los errores detectados en los registros contables, junto con indicadores clave. Los objetivos específicos incluyen identificar desafíos y errores recurrentes, diseñar el sistema de BI y evaluar su eficacia. El marco teórico aborda conceptos de Business Intelligence, almacén de datos, Microsoft Power BI y contabilidad de costos, destacando su importancia para la toma de decisiones basadas en datos. La metodología propuesta sigue el modelo CRISP-DM, que comprende seis fases: Comprensión del Negocio, Comprensión de los Datos, Preparación de los Datos, Modelado de los Datos, Evaluación del Modelo e Implementación del Modelo. Cada fase incluye actividades específicas, como reuniones con stakeholders, análisis de datos y desarrollo de prototipos. OL Spanish (121)
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    Accounting Google Scholar
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    Big Data Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_Zipaquirá
    Metadata
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    Description of the content
    El proyecto propone abordar la ineficiencia y pérdida de tiempo asociada al proceso manual de validación de cuentas contables y centros de costos en el área contable, mediante la implementación de un Dashboard de Business Intelligence (BI). La automatización de este proceso busca mejorar la eficiencia y precisión, reduciendo errores humanos y optimizando el tiempo empleado en la validación. El estudio se justifica por la falta de implementación específica de sistemas de BI para esta validación mensual, lo que podría generar ahorros de tiempo y recursos. El objetivo general es desarrollar un Dashboard interactivo que visualice los errores detectados en los registros contables, junto con indicadores clave. Los objetivos específicos incluyen identificar desafíos y errores recurrentes, diseñar el sistema de BI y evaluar su eficacia. El marco teórico aborda conceptos de Business Intelligence, almacén de datos, Microsoft Power BI y contabilidad de costos, destacando su importancia para la toma de decisiones basadas en datos. La metodología propuesta sigue el modelo CRISP-DM, que comprende seis fases: Comprensión del Negocio, Comprensión de los Datos, Preparación de los Datos, Modelado de los Datos, Evaluación del Modelo e Implementación del Modelo. Cada fase incluye actividades específicas, como reuniones con stakeholders, análisis de datos y desarrollo de prototipos.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Análisis de datos
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/67236
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [248]
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