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dc.contributor.advisorNotari, Daniel Luís
dc.contributor.authorSilva, Jennifer Lopes da
dc.contributor.otherRibeiro, Helena Graziottin
dc.contributor.otherNotari, Daniel Luís
dc.contributor.otherFaccin, Daniel Antônio
dc.date.accessioned2022-03-02T17:54:40Z
dc.date.available2022-03-02T17:54:40Z
dc.date.issued2021-01-06
dc.date.submitted2020-12-15
dc.identifier.urihttps://repositorio.ucs.br/11338/9625
dc.descriptionO presente trabalho apresenta um estudo de caso voltado para a análise e aplicação de melhorias de processos operacionais de uma instituição que presta serviços na área da saúde, visando otimizar o tempo de atendimento de pacientes e redução de erros operacionais que possam causar retrabalho, aumentando a produtividade e satisfação do público a ser atendido. Para alcançar esse objetivo, foram analisadas 3 Ferramentas de Inteligência de Negócios, através da Análise de Aderência utilizando o Quadrante de Gartner como norteador. A partir dessa análise, foi selecionada a Ferramenta de Power BI Desktop que, aliada ao software utilizado na instituição, Sistema de Gestão Hospitalar X, possibilita que os dados sejam extraídos da base de dados existente e levados à ferramenta de BI. Concluindo assim, que com a mudança de processos centralizados para descentralizados existe uma redução no tempo de atendimento de 89,85%, considerando o tempo de gap entre entrada do paciente na instituição até o recebimento de pagamento de títulos na tesouraria. Neste trabalho também são apresentadas as limitações que houveram durante o desenvolvimento e as sugestões para trabalhos futuros. [resumo fornecido pelo autor]pt_BR
dc.language.isoptpt_BR
dc.subjectInteligência competitiva (Administração)pt_BR
dc.subjectHospitais - Administraçãopt_BR
dc.titleUso da inteligência de negócios na tomada de decisões de um sistema hospitalarpt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
mtd2-br.advisor.instituationUniversidade de Caxias do Sulpt_BR
mtd2-br.program.nameBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
mtd2-br.campusCampus Universitário de Caxias do Sulpt_BR
local.data.embargo2021-01-05


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