¿Cómo sensibilizar o concientizar a los funcionarios de López & Asociados para hacer un uso adecuado de los sistemas de información y así mejorar la calidad tanto de los datos como de la toma de decisiones?

Este proyecto tiene como fin sensibilizar a los empleados de hacer un buen uso de los sistemas de información de la compañía para que el área administrativa tome decisiones en base a información confiable. Para el desarrollo de esta investigación, se buscó en primer lugar, establecer el porcentaje de datos malos de los sistemas de información, especialmente del “Correo Corporativo”, la cual está siendo administrada por un funcionario de la compañía. Para el cálculo de esta premisa, se tomó como referencia las dimensiones de la calidad de los datos expuestas en los antecedentes. Por consiguiente, se procedió a arreglar el 100% de los datos que estaban malos y a presentarle una campaña de marketing interno al administrador de la base de datos “Correo Corporativo”. Como resultados, en cuanto a la medición del porcentaje de datos malos se obtuvo un 67%, por otro lado, se intentó en la medida de los posible medir el impacto de la campaña de marketing interno, sin embargo, es importante aclarar que la emergencia sanitaria del COVID-19 generó problemas para el cumplimiento de este objetivo de medición, no obstante, se propuso implementarlo para el próximo semestre del 2020 en toda la organización.

• Autores: Gallego Agudelo, Santiago
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Pontificia Universidad Javeriana
• Repositorio: Repositorio Universidad Javeriana
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.javeriana.edu.co:10554/50290
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10554/50290
• Palabra clave: Sistemas de información; Big data; Calidad de datos; Toma de decisiones; Medición de calidad de datos; Impacto de la calidad de datos; Information systems; Big data; Data quality; Decision making; Business intelligence; Impact of data quality; Administración de empresas - Tesis y disertaciones académicas; Big data; Negocios - Procesamiento de datos; Administración de bases de datos - Control de calidad; Calidad de la información; Toma de decisiones
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