Examinando por Materia "Big Data"

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Acceso abierto
Análisis de la distribución de recursos e insumos médicos y su relación con la satisfacción del paciente en instituciones de salud públicas y privadas en Colombia
(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Delgado Pabón, Alexander; Palacio Velásquez, Hugo Esteban; Fierro Pake, Jorge David; Niampira Ramírez, Maicol Andrés; Lozano Forero, Néstor Hernando; León García, Omar Alexander; GIIS
El estudio se enfoca en analizar la situación de los servicios de salud en Colombia, utilizando datos abiertos del Sistema de Información de la Red Pública Integral de Salud (SIRIS) y el Observatorio Nacional de Salud (ONS). Estos datos detallan la distribución y calidad de los centros médicos en el país, incluyendo ubicación, carácter público o privado, recursos y especialidades médicas. La metodología incluyó la recolección de datos de estas fuentes, seguida de una exhaustiva limpieza para eliminar información incompleta o inconsistente. Herramientas de Big Data como Microsoft Power BI, Talend Open Studio, PostgreSQL y Microsoft Excel se emplearon para analizar eficientemente los conjuntos de datos, identificando patrones y tendencias. Los resultados se presentaron en un informe técnico, proyectando la población por departamento para 2022 según datos del censo de 2018. Se analizó la distribución de Instituciones Prestadoras de Servicios (IPS) públicas y privadas por nivel de atención y capacidad instalada, ofreciendo información detallada sobre recursos disponibles en cada departamento, como ambulancias, camas y consultorios, para atender a la población proyectada. Este análisis profundo contribuye a comprender mejor cómo se distribuyen los recursos médicos en Colombia y su capacidad para satisfacer las necesidades de la población.
Acceso abierto
Analítica de datos para toma de decisiones en las pymes y los micro establecimientos del sector turístico de Colombia 2015 – 2019
(Fundación Universitaria Compensar, 2020) Pardo Carrillo, Otto Smith; Navarro Jaimes, Deicy Milena; Grupo de estudios e Gestión empresarial
Analizar la información que posee una organización es un requisito indispensable para tomar decisiones. Según la Firma de investigaciones en Colombia IDC, esto ha llevado a que la analítica de datos suponga un negocio que alcanzará los 40.300 millones de dólares en 2020, campo de acción donde más se están orientando las nuevas industrias para coordinar equipos, herramientas y formas de trabajo, lo que pronostica un aumento de nuevos mercados enfocados al desarrollo de procesos empresariales, que implementan acciones con base en los resultados obtenidos al analizar diferentes fuentes de datos, todo esto derivado de la analítica El desarrollo de este proyecto de investigación cuenta con dos fases de avance, en su primera fase el objetivo central será elaborar un ebook en el cual se realizara la recopilación y el análisis de datos para la gestión empresarial de las pymes y los micro establecimientos de Colombia, tomando como base la información estadística brindada por el DANE en lo referente a las principales microempresas, pequeñas, medianas organizaciones del país, dividendo la investigación de acuerdo a los sub sectores más representativos en el PIB de la economía colombiana. En la segunda fase se pretende que el ebook con data parametrizada bajo modelos econométricos que sirva como base estadística consolidada para realizar una aproximación practica de la investigación, en un aplicativo que permita mejorar la toma de decisiones administrativas para las empresas del sector turístico del país de Colombia, seleccionado por método no estadístico las empresas hoteleras. La metodología de investigación propuesta para el desarrollo de este proyecto se sustentó en el análisis, exploración bibliográfica y estadística frente a la cual se pretende identificar las principales características empresariales de las pymes y los micro establecimientos de Colombia. La investigación pretende mostrar la importancia de construir una base de datos administrativa que integre el uso de tecnologías disruptivas sostenibles, en la cual se logre establecer una ruta de integración entre el sector académico y empresarial que permita fortalecer los procesos de desarrollo sostenible importantes para ambos sectores, si bien la indagación propuesta pretende generar una base consolidada que buscara la implementación del análisis de datos en el país de Colombia, se tomara como objeto de estudio el sector Turístico del Meta, esta recopilación de datos servirá como biblioteca teórica de análisis para la implementación de nuevas tecnologías de la información en las diferentes empresas pymes y Micro establecimiento en el país
Restringido
Aplicación de técnicas de analítica de datos en proyectos logísticos
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Video tutorial informativo que presenta aplicaciones de Big Data y aprendizaje automático en la gestión logística. Aborda la optimización de inventarios, el pronóstico de la demanda y el ruteo de distribución para reducir costos, prevenir desabastecimientos, mejorar tiempos de entrega y apoyar decisiones basadas en datos.
Restringido
Ciclo de valor del Big Data
(Fundación Universitaria Compensar, 2025, 2025-12-24) Tatiana Lozano; Fundación Universitaria Compensar
El video explica el ciclo de valor del Big Data, mostrando cómo los datos se transforman en decisiones estratégicas a través de cinco etapas: recolección, almacenamiento, análisis, visualización y acción. Resalta su aplicación en entornos empresariales y cómo esta herramienta impulsa la innovación, la eficiencia y la toma de decisiones inteligentes.
Restringido
Computación en la nube: beneficios, aplicaciones y análisis
(Fundación Universitaria Compensar, 2025, 2025-11-06) Dairo Alejandro Ruiz Tapia; Fundación Universitaria Compensar
La presentación introduce los fundamentos de la computación en la nube, explicando su definición, evolución y beneficios clave como la velocidad, seguridad y economía. A lo largo de cinco temas, se analizan los niveles de servicio (IaaS, PaaS, SaaS), tecnologías relacionadas como la virtualización y el edge computing junto con la utilidad de gráficas para interpretar relaciones técnicas. También se comparan productos cloud populares (AWS, BigQuery, Microsoft 365) contextualizando su aplicación según distintos perfiles de usuario.
Restringido
De las señales al valor: RR. SS., big data, IoT e IA
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-11-11) Jorge Andrés Casas Acero; Fundación Universitaria Compensar
Infografía interactiva organizada en bloques que conecta la evolución de las redes sociales con la captura de datos, la analítica y la inteligencia artificial.
Restringido
Desbloqueando el aprendizaje del mañana: la ciencia de datos transforma la educación
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-14) Nestor Iván Sanabria Vargas; Fundación Universitaria Compensar
Presenta tecnologías y aplicaciones de la ciencia de datos en educación para analizar información, personalizar el aprendizaje, predecir resultados, identificar patrones y facilitar experiencias educativas. Incluye inteligencia artificial, aprendizaje automático, analítica del aprendizaje, Big Data y sistemas de gestión del aprendizaje.
Restringido
Estrategias de Innovación y Competitividad en Logística
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Presentación que aborda el diseño de KPIs logísticos, el uso de Big Data y analítica avanzada, y la aplicación de Lean y Six Sigma para mejorar procesos. Incluye casos empresariales sobre eficiencia operativa, optimización de rutas, reducción de errores y monitoreo del desempeño en tiempo real.
Restringido
Explorando la ciencia de datos en la logística
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Video animado introductorio que presenta los fundamentos de estadística y probabilidad, cadena de suministro, sistemas ERP, WMS y TMS, Big Data, Business Intelligence, gestión de la demanda, servicio al cliente y aspectos normativos, como base para comprender la aplicación de la ciencia de datos en logística.
Restringido
Exponer el modelo fintech como alternativa de financiación para microempresas del sector comercial comuna 5 de villavicencio
(2021) Pinzon, Linda Katherine; Tordecilla, Yorjaris Johana; Silva Garay, Jhon Jairo; Navarro Jaimes, Deicy Milena
El objetivo de la presente investigación es exponer el modelo de negocio Fintech como alternativa de financiación para microempresas del sector comercial de la comuna cinco de Villavicencio. En la primera parte se presenta todo lo relacionado con el proceso de evolución de las finecth, el planteamiento del problema que dió el nacimiento al presente proyecto investigativo, igualmente justificando la importancia a la ejecución de la investigación y su delimitación como trabajo investigativo, asimismo la descripción de la formulación del objetivo general como de los específicos que se pretenden lograr y cumplir a cabalidad. En el segundo punto, alude a todo lo relacionado con el marco teórico, referencial, conceptual, iniciando con la recolección de datos, antecedentes y bases teóricas en las que se sustenta el planteamiento del problema, permitiendo así la interpretación de los resultados y las conclusiones. Luego de las bases teóricas da lugar al marco metodológico que refiere al desarrollo del trabajo investigativo, en la tercera parte, enmarca todo lo relacionado con el diseño de la investigación, establece la población y muestra del objeto de estudio, los instrumentos y técnicas utilizadas y métodos aplicados durante su desarrollo. En el cuarto espacio se reflejan los resultados obtenidos durante todo el desarrollo de la investigación y el cumplimiento de los objetivos planteados al inicio del proyecto, aquí se representa la auténtica contribución del estudio. En el quinto y último punto se evidencian las conclusiones las cuales se denotan al finalizar el estudio investigativo y las recomendaciones que se estiman pertinentes para las empresas seleccionadas en la presente investigación, dando lugar a nuevas alternativas convenientes en la obtención de financiación en beneficio de plantear mejoras en la administración de las diferentes microempresas que dieron lugar a este estudio investigativo.
Restringido
Implementación de la solución y resultados
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Infografía interactiva que presenta los principales resultados derivados de integrar Big Data e IoT en la logística, destacando la reducción de costos de transporte y almacenamiento, la mejora del servicio al cliente y una gestión de inventarios más precisa mediante información en tiempo real.
Restringido
Logística 4.0: El futuro es ahora
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Pódcast que presenta el impacto del IoT, Big Data, Machine Learning e Inteligencia Artificial en la transformación de la cadena de suministro, abordando aplicaciones en trazabilidad, predicción de la demanda, optimización de rutas, gestión de inventarios y automatización, junto con ejemplos empresariales.
Acceso abierto
Mejorando la movilidad para usuarios de bicicletas en Bogotá: Una solución tecnológica basada en herramientas del Big Data
(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Jimy Quintiliano, Jimy Quintiliano; Esguerra Pineda, Julián Camilo; Linero Soto, Kevin Alfredo; Zuluaga Ortiz, Danny Steven; Serrano Leon, Katherine; GIIS
El desarrollo de la aplicación tecnológica realizada en este proyecto se centra en mejorar la seguridad vial de los biciusuarios, permitiendo reportar accidentes donde se encuentre como actor vial principal la bicicleta. Además, mediante un análisis de información se presenta un tablero que resalta los índices de accidentalidad entre los años 2015 y 2020. Lo que hace que esta aplicación sea de gran utilidad en su funcionalidad, es el uso de Big Data y técnicas de recopilación, análisis, procesamiento y visualización de datos, generando información actualizada sobre los accidentes donde se involucran biciusuarios. Para lograr el desarrollo de la problemática fue necesario el uso del modelo metodológico CRISP-DM, el cual contiene las fases necesarias para gestionar con éxito proyectos que involucran minería de datos o elementos integrales del Big Data.
Restringido
Presentación de la etapa de Profundización – Ciencia de datos en sistemas logísticos
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
En la etapa de Profundización se fortalecen los conocimientos y habilidades para analizar y optimizar procesos logísticos mediante modelos matemáticos y técnicas avanzadas de ciencia de datos. Se profundiza en la gestión de la demanda mediante series de tiempo, suavización exponencial y modelos ARIMA, así como en minería de datos, analítica predictiva y prescriptiva, clasificación y segmentación. Además, se aborda la integración de Big Data e IoT para el análisis de información en tiempo real y la optimización de la cadena de suministro. Mediante simulaciones, análisis what-if y herramientas de programación lineal y no lineal, se plantean soluciones para inventarios, distribución y ruteo. También se incorporan indicadores de desempeño, innovación, competitividad y consideraciones normativas para sustentar decisiones logísticas basadas en datos.
Restringido
Presentación de la etapa de Profundización – Herramientas y tecnologías emergentes para la transformación digital
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-11-11) Jorge Andrés Casas Acero; Fundación Universitaria Compensar
La etapa de Profundización revisa los fundamentos de un conjunto amplio de tecnologías emergentes desde una perspectiva aplicada: infraestructura digital, conectividad, datos, automatización, confianza, fabricación avanzada, experiencias inmersivas y tecnologías de frontera. Los recursos y actividades permiten pasar del reconocimiento general al análisis comparado y a la formulación de decisiones preliminares de integración para el caso TechRetail.
Restringido
Presentación del curso – Almacenes y distribución inteligente
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-12) Erika Marcela Vivas; Fundación Universitaria Compensar
Recurso de presentación de la introducción del curso de Almacenes y distribución inteligente, donde se muestran: las competencias, resultados de aprendizaje, criterios de realización, habilidades técnicas, competencias requeridas, esquema estructural del curso, metodología activa y la evaluación.
Restringido
Presentación del curso – Ciencia de datos en sistemas logísticos
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-18) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Recurso de presentación de la introducción del curso de Ciencia de datos en sistemas logísticos, donde se muestran: las competencias, resultados de aprendizaje, criterios de realización, habilidades técnicas, competencias requeridas, esquema estructural del curso, metodología activa y la evaluación.
Restringido
Presentación del curso – Logística con Big Data
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-10-05) Nubia Rodríguez Ruiz; Fundación Universitaria Compensar
Recurso de presentación de la introducción del curso de Logística con Big Data, donde se muestran: las competencias, resultados de aprendizaje, criterios de realización, habilidades técnicas, competencias requeridas, esquema estructural del curso, metodología activa y la evaluación.
Restringido
Proceso para digitalización y análisis de datos en logística
(Fundación Universitaria Compensar, 2026, 2026-09-13) José Iván Roncancio González; Fundación Universitaria Compensar
Video que explica el proceso para transformar datos logísticos en información útil, desde su recopilación y preparación hasta su almacenamiento, análisis y automatización, incorporando herramientas como ETL, BI, inteligencia artificial, machine learning y Big Data para optimizar la operación logística.
Acceso abierto
Sistema de predicción para reducir la deserción estudiantil de la Fundación Universitaria Compensar en el programa Ingeniería de Sistemas en modalidad virtual.
(Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Marín Rodríguez, Andrés Felipe; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIIS
La presente investigación propone la implementación de un sistema de predicción para reducir la deserción estudiantil en el programa de Ingeniería de Sistemas de la Fundación Universitaria Compensar, modalidad virtual. Se pretende abordar la problemática de deserción mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos, específicamente KDD, semma y CRISP-DM. El enfoque circunda la centralización de la información estudiantil dispersa en diferentes unidades de negocio dentro de la institución y, de esta forma, integrarla en un sistema que permita prospectar casos específicos de deserción. Consecuentemente, se propone aprovisionar a través de cursos interactivos y guías claras a la plataforma e-learning institucional. En adición, se busca evaluar la asistencia, las notas y las calificaciones para identificar patrones de deserción. En adición a lo anterior, la recopilación de datos se realizará mediante un sistema de información que integre archivos de Excel y utilice herramientas de Big Data para análisis. La metodología incluirá la aplicación de procesos analíticos para generar informes en Power BI, ofreciendo una visión detallada y prospectiva de los estudiantes con mayor riesgo de deserción. Finalmente, el objetivo ulterior del estudio se basa en mejorar la retención estudiantil a través intervenciones personalizadas basadas en el análisis predictivo de dato