dc.contributor.advisor | Morales Chalco, Osmart Raúl | |
dc.contributor.author | Munaico Castilla, Jimmy Yvàn | |
dc.date.accessioned | 2024-08-20T20:46:14Z | |
dc.date.available | 2024-08-20T20:46:14Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12952/9151 | |
dc.description.abstract | La investigación presente, titulada "Aplicación del Big Data para mejorar la productividad en la academia premilitar Pachacútec, Chincha-2023", se enfoca en evaluar cómo la implementación de Big Data puede impactar positivamente en la productividad de la academia. Este estudio se clasifica como aplicada ya que su finalidad radica en investigar, examinar y proponer soluciones a los desafíos actuales en el sistema de BI de la academia premilitar Pachacútec,de nivel descriptivo; puesto que, implica llevar a cabo una investigación que incluirá el estudio, la evaluación, el análisis y la recopilación de información para detallar la situación específica del estudio; por otra parte, con un enfoque cuantitativo, adopta un diseño preexperimental con mediciones antes y después de la aplicación del Big Data. El tamaño total de la muestra sería 32 observaciones que contienen los datos de 451 fuentes de información procesadas, divididas en dos grupos de 16 observaciones cada uno: 16 observaciones para el periodo sin software y 16 observaciones para el periodo con software. Las herramientas utilizadas fueron hojas de recolección de datos aplicadas mediante encuestas. En este estudio, se empleó el software SPSS 26 para llevar a cabo el procesamiento estadístico. Se realiza un análisis que describe los métodos cuantitativos de pruebas, y para representar los datos extraídos de la tabla de datos, se recurre a la utilización de gráficos de barras. Los resultados obtenidos revelan significancias que respaldan los objetivos de la investigación. Esta metodología permite una evaluación exhaustiva de la eficacia del Big Data en mejorar la productividad de la academia premilitar Pachacútec. Los hallazgos serán esenciales para comprender el impacto práctico de la implementación de Big Data en un entorno educativo específico y podrían contribuir a futuras estrategias de mejora. La selección del diseño preexperimental permite observar los cambios en la productividad con relación al tiempo, ofreciendo una perspectiva temporal que fortalece la validez interna de la investigación. Finalmente, como conclusión se obtuvo que la adopción e inserción de Big Data, incrementó la productividad en la academia premilitar Pachacútec, Chincha 2023 en un 29.56%, proviniendo de un incremento del índice de eficiencia de 29.71% y de la eficacia de 30.48% | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional del Callao | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | * |
dc.subject | Metodología | es_PE |
dc.subject | Productividad | es_PE |
dc.subject | Eficiencia | es_PE |
dc.subject | Eficacia | es_PE |
dc.title | Aplicación del Big Data para mejorar la productividad en la academia premilitar Pachacútec, Chincha-2023 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es_PE |
thesis.degree.name | Maestro en ingeniería de sistemas | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional del Callao. Facultad de Ingeniería Industrial y de Sistemas | es_PE |
thesis.degree.discipline | Maestría en ingeniería de sistemas | es_PE |
renati.advisor.dni | 09900421 | |
renati.advisor.orcid | https://orcid.org/0009-0007-2028-6930 | es_PE |
renati.author.dni | 43373909 | |
renati.discipline | 612018 | es_PE |
renati.juror | Paucar Llanos, Paul Gregorio | |
renati.juror | Farfán Aguilar, Jose Antonio | |
renati.juror | Ramos Choquehuanca, Angelino Abad | |
renati.juror | Grados Espinoza, Herbert Junior | |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | es_PE |