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dc.contributor.authorCárdenas Riojas, Hugo Orlando*
dc.contributor.authorNoli Espinola, Hugo Martín*
dc.contributor.authorTsuha Tamanaha, Augusto*
dc.date.accessioned2017-04-21T03:50:46Z
dc.date.available2017-04-21T03:50:46Z
dc.date.issued2016-10-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10757/621384
dc.description.abstractPresenta una propuesta de implementación de un modelo de gestión de datos para un laboratorio de investigación. El activo más importante para una institución de investigación son los datos que posee pues vienen a ser el insumo base con el cual desarrolla el proceso de investigación científica y producen nuevos conocimientos y productos. Las instituciones de investigación requieren implementar prácticas robustas para la gestión de datos de investigación y el aseguramiento de la calidad de los mismos. La industria ha desarrollado modelos de gestión de datos que permiten a las organizaciones mejorar sus procesos de gestión de datos e implementar mejores prácticas. El modelo de gestión de datos llamado DMM (Data Management Maturity) desarrollado por el instituto CMMI es una herramienta que permite realizar un análisis de brechas a fin de identificar las oportunidades de mejora en los procesos de gestión de datos de una organización y, además, propone un camino escalonado de implementación de prácticas de forma incremental a fin de mejorar las capacidades de gestión de datos de cualquier tipo de organización. La empresa que se ha seleccionado para este trabajo es un laboratorio de investigación dedicado a la investigación en el campo de enfermedades infecciosas y la salud global. Los investigadores principales son los encargados de liderar los estudios de investigación y se encargan también de dirigir los procesos de gestión de datos dentro del alcance de su proyecto. Cada investigador gestiona los datos de manera ad hoc para cada estudio de investigación sin implementar mejores prácticas, lo cual ha derivado en problemas relacionados con gestión de los datos y el aseguramiento de la calidad de los mismos. La causa del problema se encuentra en la falta de un proceso formal a nivel institucional para la gestión de los datos de investigación, que tiene un fuerte impacto económico y también pone en alto riesgo a la institución por incumplimiento de regulaciones del sector. Se concluye que el fortalecimiento de las prácticas de gestión de datos de la institución contribuye a lograr los objetivos estratégicos y es financieramente viable. Se recomienda implementar el plan de acción propuesto de manera gradual y también acompañar este proceso con el desarrollo de una plataforma que permita automatizar la gestión de datos a través de un repositorio centralizado de datos de investigación alineado a las mejores prácticas que recomienda el modelo DMM.
dc.description.uriTrabajo de investigaciónes_PE
dc.formatapplication/pdfes
dc.formatapplication/epubes
dc.formatapplication/mswordes
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.sourceUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)es_PE
dc.sourceRepositorio Académico - UPCes_PE
dc.subjectSistemas de información administrativaes
dc.subjectPlanificación estratégicaes
dc.subjectArquitectura de negocioses
dc.subjectSistemas y Tecnologías de la Informaciónes
dc.titlePropuesta de implementación de un modelo de gestión de datos para un laboratorio de investigaciónes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises
thesis.degree.grantorUniversidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Escuela de Postgradoes_PE
thesis.degree.levelMaestríaes_PE
thesis.degree.disciplineEscuela de Postgradoes_PE
thesis.degree.nameMaestro en Dirección de Sistemas y Tecnologías de la Informaciónes_PE
html.description.abstractPresenta una propuesta de implementación de un modelo de gestión de datos para un laboratorio de investigación. El activo más importante para una institución de investigación son los datos que posee pues vienen a ser el insumo base con el cual desarrolla el proceso de investigación científica y producen nuevos conocimientos y productos. Las instituciones de investigación requieren implementar prácticas robustas para la gestión de datos de investigación y el aseguramiento de la calidad de los mismos. La industria ha desarrollado modelos de gestión de datos que permiten a las organizaciones mejorar sus procesos de gestión de datos e implementar mejores prácticas. El modelo de gestión de datos llamado DMM (Data Management Maturity) desarrollado por el instituto CMMI es una herramienta que permite realizar un análisis de brechas a fin de identificar las oportunidades de mejora en los procesos de gestión de datos de una organización y, además, propone un camino escalonado de implementación de prácticas de forma incremental a fin de mejorar las capacidades de gestión de datos de cualquier tipo de organización. La empresa que se ha seleccionado para este trabajo es un laboratorio de investigación dedicado a la investigación en el campo de enfermedades infecciosas y la salud global. Los investigadores principales son los encargados de liderar los estudios de investigación y se encargan también de dirigir los procesos de gestión de datos dentro del alcance de su proyecto. Cada investigador gestiona los datos de manera ad hoc para cada estudio de investigación sin implementar mejores prácticas, lo cual ha derivado en problemas relacionados con gestión de los datos y el aseguramiento de la calidad de los mismos. La causa del problema se encuentra en la falta de un proceso formal a nivel institucional para la gestión de los datos de investigación, que tiene un fuerte impacto económico y también pone en alto riesgo a la institución por incumplimiento de regulaciones del sector. Se concluye que el fortalecimiento de las prácticas de gestión de datos de la institución contribuye a lograr los objetivos estratégicos y es financieramente viable. Se recomienda implementar el plan de acción propuesto de manera gradual y también acompañar este proceso con el desarrollo de una plataforma que permita automatizar la gestión de datos a través de un repositorio centralizado de datos de investigación alineado a las mejores prácticas que recomienda el modelo DMM.
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#maestroes_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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