Neuro-fuzzy networks subsidizing the balanced scorecard in process holistic decision: the case of the a institution of professional education
DOI:
https://doi.org/10.5585/exactaep.v18n3.8823Keywords:
Indicators, Business Management, Mathematical Model.Abstract
This work had as main objective the creation of a mathematical model using Neuro-Fuzzy Networks, in order to generate indicators for holistic evaluation of the Balanced Scorecard metrics in a Professional Education Institution. The model allows to generate four partial indicators, which represent the perspectives advocated in the Balanced Scorecard (BSC), and an end, denominated Indicator of the Corporation (IC), that groups all its metrics. The model was implemented electronically, where all data processed was extracted from the electronic panel of said institution. Partial indicators and CI generated historical series that represent the months of 2017. The results showed the managerial gain subsidized by the institution's partial indicators, which reflect the perspectives of the BSC, which allowed generating other scenarios with a holistic temporal view, denoting the relation of causes and effects.
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