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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorGuevara Vega, Vicente Alexander-
dc.contributor.authorNavarrete Chandi, Danny Santiago-
dc.date.accessioned2024-03-07T17:55:38Z-
dc.date.available2024-03-07T17:55:38Z-
dc.date.created2024-02-15-
dc.date.issued2024-03-07-
dc.identifier.other04/SOF/ 037es_EC
dc.identifier.urihttp://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/15709-
dc.descriptionDesarrollar una solución de Business Intelligence (BI) para fortalecer el análisis, visualización e interpretación de datos de susceptibilidad antimicrobiana en infecciones asociadas a un hospital de segundo nivel en la ciudad de Ibarra.es_EC
dc.description.abstractLa resistencia antimicrobiana es un problema creciente que afecta a la salud global, y la carrera de biotecnología ha intentado abordar este desafío mediante investigaciones y análisis de datos. Sin embargo, estos esfuerzos han sido limitados debido a la falta de herramientas adecuadas para la visualización e interpretación de los datos. En este sentido, la presente investigación tiene como objetivo desarrollar una solución de Business Intelligence (BI) para mejorar el análisis, visualización e interpretación de datos de susceptibilidad antimicrobiana en infecciones asociadas a un hospital de segundo nivel en la ciudad de Ibarra. La recolección de datos de la resistencia antimicrobiana fue llevada a cabo por la carrera de biotecnología en un plazo de seis meses. Después de un proceso de limpieza de datos, se desarrolló una solución de Inteligencia Empresarial (BI), permitiendo la identificación de patrones y tendencias en la resistencia antimicrobiana. Posteriormente, se realizaron encuestas de satisfacción entre los usuarios y se utilizó el Net Promoter Score (NPS) para medir la satisfacción y la probabilidad de recomendación de la solución BI. Los resultados indicaron una alta satisfacción y una fuerte disposición a recomendar la solución a los usuarios, lo que sugiere que la solución BI es efectiva y fácil de usar. Además, la mayoría de los encuestados consideraron que el nivel de cumplimiento y satisfacción de los informes era alto y muy alto, lo que facilita la toma de decisiones y la mejora de la eficiencia y la calidad del cuidado de los pacientes. En este sentido, la presente investigación demuestra que la implementación de una solución BI basada en metodologías como Kimball, Scrum y las Leyes Gestalt puede mejorar el análisis y la interpretación de datos de susceptibilidad antimicrobiana en infecciones humanas, lo que podría tener un impacto positivo en la salud pública.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectANÁLISIS DE DATOSes_EC
dc.subjectINFECCIONESes_EC
dc.subjectSOFTWAREes_EC
dc.titleBusiness intelligence para el análisis y visualización de datos de susceptibilidad antimicrobiana en infecciones asociadas a un hospital de segundo nivel en la ciudad de Ibarraes_EC
dc.typebachelorThesises_EC
dc.description.degreeIngenieríaes_EC
dc.contributor.deparmentSoftwarees_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.identifier.mfn0000042757es_EC
Aparece en las colecciones: Software

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