1 Formulación Localización y selección de los estudios Proceso de extracción de datos Meta-análisis Modelos Modelo de éxito de McLean y DeLone Metodología de Churchill TOPSIS Fuzzy Wald-Wolfowitz - Análisis Factorial ANP (Proceso analítico en red)FACETS Benchmark Workload Model Agent-based procurement system (APS) Modelo BI y CRM Modelo de clases latentes mejorado (LCM) Fuzzy - Delphi modificado Balanced Scorecard sostenible (SBSC) Geo-BIMarco Heráclito II Modelo GARCH - Análisis de regresión OHEC, OHEC-DB y OHEC-DSS. PLS analysisEspacial OLAP (SOLAP) end-user computing satisfaction (EUCS), Sistema de minería de coeficiente de correlación de los datos de ventas (CCSDMS) Data Warehouse - OLAPSOBI Architecture BPNN (BackPropagation Neuronal Networking) Modelo Teórico (teoría institucional, presión competitiva y efectos BI) SOFM / LVQ Survey-based profitable customers segmentation system (SPCSS) Open source, SaaS y cloud.MobiPass framework Facultad de Ingeniería Programa de Ingeniería de Sistemas Viviana Vargas – Camilo Rojas – Director: Julio Cesar Baracaldo 19 de Noviembre de 2013 Objetivos Específicos Desarrollar un meta-análisis asociado a la toma de decisiones objetivas en entidades financieras con el uso de modelos de Business Intelligence, a partir de publicaciones referentes en los últimos 10 años en la base de datos ScienceDirect. Identificar modelos de Business Intelligence aplicables a la toma de decisiones objetivas en entidades financieras a partir de publicaciones referentes en los últimos 10 años en la base de datos ScienceDirect. Especificar variables cualitativas y cuantitativas para caracterizar los modelos identificados. Realizar un análisis estadístico de los modelos identificados a partir de las variables cuantitativas y cualitativas especificadas. Conclusiones De acuerdo con la investigación se puede inferir que no se identifica claramente una herramienta completa para Business Intelligence, ya que cada organización maneja diferentes herramientas para el tratamiento de datos en la toma de decisiones. A partir de este meta-análisis se puede concluir que no existe una relación directa entre los modelos identificados, por lo tanto se encuentran diferencias relevantes al momento de utilizar Business Intelligence en entidades financieras. Identificación Business Intelligence se ha convertido en un sistema significativo para las entidades financieras en cuanto a la toma de decisiones, el cual está basado en una serie de técnicas, herramientas y procesos, los cuales permiten obtener información rápida y útil para el desempeño y ventaja competitiva de la misma. Se realizó un meta- análisis bajo la metodología de revisiones sistemáticas, construyendo una serie de preguntas para la identificación de artículos referentes a modelos de BI aplicables en diferentes organizaciones, con el propósito de encontrar un modelo único. MetodologíaAnálisis Resumen Objetivo General META-ANÁLISIS APLICADO A BUSINESS INTELLIGENCE PARA LA TOMA DE DECISIONES OBJETIVAS EN ENTIDADES FINANCIERAS