Solución de inteligencia de negocios basada en minería de datos para la toma de decisiones en el área comercial de la empresa Tiendas Delgado S.A.C.

Abstract

La presente investigación tiene como objetivo implementar una herramienta de inteligencia de negocios que utilice minería de datos para mejorar la toma de decisiones en el área comercial de Tiendas Delgado S.A.C. Se aplicó un enfoque analítico y deductivo, utilizando técnicas de recolección de datos como entrevistas y un diseño pre-experimental para evaluar la efectividad del sistema implementado. La metodología de Ralph Kimball se empleó para diseñar un modelo dimensional que permitiera organizar la información y estructurar un almacén de datos. Se analizaron tres modelos predictivos: regresión lineal, SARIMA y LSTM, siendo este último el seleccionado por su mayor precisión (R² promedio de 70%). La solución desarrollada incluyó un módulo de predicción que generó informes detallados para la planificación estratégica, mejorando el ajuste de stock y la eficiencia operativa. Finalmente, la aceptación tecnológica del sistema fue validada mediante el modelo TAM, destacando la utilidad y facilidad de uso percibida por los usuarios.The objective of this research is to implement a business intelligence tool that uses data mining to improve decision making in the commercial area of Tiendas Delgado S.A.C. An analytical and deductive approach was applied, using data collection techniques such as interviews and a pre-experimental design to evaluate the effectiveness of the implemented system. Ralph Kimball's methodology was used to design a dimensional model to organize the information and structure a data warehouse. Three predictive models were analyzed: linear regression, SARIMA and LSTM, the latter being selected for its higher accuracy (average R² of 70%). The developed solution included a forecasting module that generated detailed reports for strategic planning, improving stock adjustment and operational efficiency. Finally, the technological acceptance of the system was validated by means of the TAM model, highlighting the usefulness and ease of use perceived by the users.