Publicación:
Modelo de inteligencia de negocios para el análisis de facturación, morosidad y pagos en línea del servicio de recolección de residuos sólidos en la EMMAIPC-EP

dc.contributor.advisorFlores Urgiles, Cristina Mariuxi
dc.contributor.authorUrgiles Campoverde, John Sebastián
dc.coverageCañar - Ecuador
dc.date.accessioned2026-11-11T20:36:54Z
dc.date.available2026-11-11T20:36:54Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionLa presente investigación desarrolló un modelo de inteligencia de negocios para el análisis de la facturación, la morosidad y los pagos en línea del servicio de recolección de residuos sólidos de la EMMAIPC-EP. El estudio adoptó un enfoque mixto bajo la modalidad de estudio de caso y aplicó la metodología de Ralph Kimball en sus seis fases: planificación, análisis de requerimientos, modelado dimensional, diseño físico, extracción, transformación y carga, y desarrollo de aplicaciones de inteligencia de negocios. Los datos se obtuvieron del sistema institucional Flectra y comprendieron el catastro, el registro de usuarios, las emisiones y los pagos del período de noviembre de 2025 a julio de 2026. El modelo se implementó en Power BI Desktop mediante una constelación de hechos con tres tablas de hechos, facturación, recaudación y cartera, y cuatro dimensiones compartidas: tiempo, usuario, territorio y canal. Los indicadores se calcularon con medidas DAX y se presentaron en cuatro tableros de control. Durante el período se emitieron 336.488 documentos por 1.452.969,28 dólares y se recaudaron 724.745,24 dólares, lo que corresponde a una efectividad de recaudación del 49,9 %. El índice de morosidad fue del 33,6 %, con 15.893 usuarios en mora, y las parroquias de Cañar y Biblián concentraron el 47,5 % de la cartera vencida. La participación del canal de pago en línea pasó del 12,9 % al 20,3 % de la recaudación mensual. El modelo integra en una sola herramienta la información para el seguimiento de la gestión financiera del servicio. Palabras clave: inteligencia de negocios, metodología Kimball, Power BI, morosidad, recaudación
dc.description.abstractThis study developed a business intelligence model for analyzing billing, delinquency, and online payments for the EMMAIPC-EP solid waste collection service. The study adopted a mixed-methods approach using -a case study methodology and applying Ralph Kimball’s six-phase methodology: planning, requirements analysis, dimensional modeling, physical design, extraction, transformation, and loading, and business intelligence application development. The data was obtained from the Flectra institutional system and included the cadaster, user registry, billings, and payments for the period from November 2025 to July 2026. The model was implemented in Power BI Desktop using a fact constellation with three fact tables: billing, collections, and portfolio, and four shared dimensions: time, user, territory, and channel. The indicators were calculated using DAX metrics and presented in four dashboards. During the period, a total of 336,488 documents were issued for a total of 1,452,969.28 U.S dollars, and a total of 724,745.24 U.S dollars was collected, corresponding to a collection rate of 49.9%. The delinquency rate was 33.6% , with a total of 15,893 delinquent customers, and the parishes of Cañar and Biblián accounted for 47.5%of the delinquent portfolio. The share of online payments rose from 12.9% to 20.3% of monthly collections. The model integrates all the information needed to monitor the service’s financial management into a single tool. Keywords: business intelligence, Kimball methodology, Power BI, delinquent accounts, collections
dc.description.uriTesis
dc.formatapplication/pdf
dc.format.extent154
dc.identifier.citationAPA
dc.identifier.issn11BT2026IN-SI-IN.9
dc.identifier.urihttps://dspace.ucacue.edu.ec/handle/ucacue/23451
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Católica de Cuenca
dc.relationinfo:pe-repo/semantics/dataset
dc.relation.ispartofseries11BT2026IN-SI-IN.9; 11BT2026IN-SI-IN.9
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.es
dc.sourceUniversidad Católica de Cuenca, UCACUE
dc.sourceRepositorio Institucional Dspace, Dspace
dc.subjectinteligencia de negocios
dc.subjectmetodología Kimball
dc.subjectPower BI
dc.subjectmorosidad
dc.subjectrecaudación
dc.titleModelo de inteligencia de negocios para el análisis de facturación, morosidad y pagos en línea del servicio de recolección de residuos sólidos en la EMMAIPC-EP
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dspace.entity.typePublication
thesis.degree.disciplineIngeniería en Sistemas de Información
thesis.degree.grantorUniversidad Católica de Cuenca campus Cañar, Facultad de Informática, Ciencias de la Computación, e Innovación Tecnológica.
thesis.degree.levelTítulo Profesional
thesis.degree.nameIngeniería en Sistemas de Información
thesis.degree.programPresencial

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