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dc.date.accessioned 2023-04-19T15:51:01Z
dc.date.available 2023-04-19T15:51:01Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/151758
dc.description.abstract Muchas organizaciones del Estado se encuentran en proceso de incorporar paulatinamente la ciencia de datos, en alguna de sus formas, como medio para brindar cada vez mejores herramientas a los funcionarios encargados de la toma de decisiones y el seguimiento de las políticas de estado.En este sentido la Agencia de Recaudación Tributaria de la Provincia de Río Negro ha desarrollado un Data Warehouse para el manejo de la información tributaria que ha evolucionado desde el año 2012 a la actualidad. En este trabajo se presenta la creación de un Data Mart, integrado a dicho Data Warehouse, para abordar la información sobre los Recursos Humanos de la organización, siguiendo el enfoque Temático definido por Bill Inmon. es
dc.format.extent 37-45 es
dc.language es es
dc.subject Inteligencia de negocios es
dc.subject Data Warehouse es
dc.subject Data Mart es
dc.subject Soporte a la Toma de Decisiones es
dc.title Implementación de un Data Mart para una gerencia de la Agencia de Recaudación Tributaria de Río Negro es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.uri https://publicaciones.sadio.org.ar/index.php/JAIIO/article/download/443/377 es
sedici.identifier.issn 2451-7496 es
sedici.creator.person Traiman Schroh, Rossana Ayelén es
sedici.creator.person Formia, Sonia es
sedici.creator.person García Martínez, Nicolás es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.date.exposure 2022-10
sedici.relation.event Simposio de Informática en el Estado (SIE 2022) - JAIIO 51 (Modalidad virtual y presencial (UAI), octubre 2022) es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)