Big Data: El Power BI en la analítica predictiva para la toma de decisiones financieras, en el ámbito veterinario, sector Tumbaco

Este proyecto de investigación analiza la implementación de Power BI como solución de inteligencia de negocios para fortalecer el análisis predictivo y la toma de decisiones económicas en las clínicas veterinarias de la parroquia de Tumbaco durante el año 2024. El estudio aborda el tema del registro predominantemente manual y el uso de software básico, factores que conducen a la desorganización en las bases de datos, y en cambio obliga a una gestión basada en evidencia objetiva mediante un enfoque cuantitativo y un diseño analítico descriptivo, se evaluó cómo la integración tecnológica permite transformar datos operativos en modelos predictivos de ingresos y gastos, los resultados muestran que el 63,2% de las instituciones industriales dependen de procesos rudimentarios, que limitan gravemente su planificación estratégica y su capacidad para responder a las fluctuaciones del mercado, sin embargo el análisis de los resultados muestra que la implementación de Power BI contribuye a la visualización clara de los indicadores financieros, mejorando la precisión de la previsión de ingresos para el 68,4% de los encuestados. Si bien existe un consenso absoluto (100%) sobre la necesidad de modernización tecnológica, el 68,4% de los participantes señala la falta de conocimientos técnicos como el mayor obstáculo para la transición digital. Por lo que se concluye que Power BI es una herramienta fundamental para optimizar recursos y reducir errores administrativos. Para garantizar la sostenibilidad y eficiencia operativa de las clínicas de la industria, se recomienda la creación de programas de capacitación técnica y la consolidación de estructuras de datos centralizadas

• Hlavní autor: Aguilar Villarreal, Melany Brigith (author)
• Médium: bachelorThesis
• Jazyk: spa
• Vydáno: 2026
• Témata: ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS; TOMA DE DECISIONES; GESTIÓN EMPRESARIAL; ANÁLISIS PREDICTIVO
• On-line přístup: http://dspace.ups.edu.ec/handle/123456789/32170