Propuesta de inteligencia de negocios para la toma de decisiones en la gerencia estratégica en una aseguradora, Lima 2022

Abstract

La presente investigación, titulada “Propuesta de inteligencia de negocios para la toma de decisiones en la gerencia estratégica en una aseguradora, Lima 2022”, se desarrolló en una empresa del sector asegurador en Lima. Su objetivo fue proponer una solución basada en inteligencia de negocios que permita optimizar los procesos de toma de decisiones dentro de la gerencia estratégica. Se utilizaron los métodos deductivo e inductivo, aplicando encuestas y entrevistas como técnicas de recopilación de información. La entrevista fue analizada con el software ATLAS.ti versión 22. Participaron 40 colaboradores mediante una encuesta de 20 preguntas. Las entrevistas se realizaron a los jefes de servicios e infraestructura, al subgerente y al gerente de la gerencia estratégica. Ambas técnicas se organizaron bajo tres subcategorías clave del proceso decisional: inteligencia, diseño y elección. El análisis reveló que la fase de inteligencia presentaba los mayores problemas, relacionados con la calidad, disponibilidad y utilidad de los datos. Se identificó que los procesos actuales dependen de técnicas obsoletas, sin estructuras como DataMarts o Data Lakes, lo que limita el acceso a información confiable y oportuna. Esto repercute negativamente en la competitividad y en la capacidad de tomar decisiones estratégicas informadas. En consecuencia, se propone una solución de inteligencia de negocios que incorpore indicadores y controles adaptados al sector asegurador, permitiendo mejorar el diagnóstico de datos, optimizar los sistemas de información y fortalecer la toma de decisiones en la organización.

This research, titled “Business Intelligence Proposal for Decision-Making in Strategic Management at an Insurance Company, Lima 2022”, was conducted at an insurance company in Lima. The objective was to propose a business intelligence solution to optimize decision making processes within strategic management. Deductive and inductive methods were used, along with surveys and interviews for data collection. The interviews were analyzed using ATLAS.ti version 22 software. Forty employees participated in a 20-question survey. Interviews were conducted with department heads, the deputy manager, and the strategic management manager. Both techniques were structured around three key decision-making subcategories: intelligence, design, and choice. Analysis revealed that the intelligence phase presented the most significant issues, related to data quality, availability, and utility. Current processes rely on outdated techniques and lack modern data structures such as DataMarts or Data Lakes, limiting access to reliable and timely information. This negatively impacts competitiveness and the ability to make informed strategic decisions. Consequently, a business intelligence solution is proposed that incorporates indicators and controls adapted to the insurance sector, enabling improved data diagnostics, system optimization, and strengthening decision-making within the organization.