ABF. Especialización en Big Data

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  • PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de Consultoría a la Empresa de Turismo Metropolitan Touring
    (Compensar Fundación Universitaria, 2024) Gonzalez Nieto, Yoana Carolina; Arroyave Quintero, Luis Alejandro; Palma Sarmiento, Gregorio Enrique; Cortés Cerón, Jorge Arturo; Salas, Jose Isaías
    La empresa de turismo Metropolitan Touring utiliza la plataforma GLPI para administrar las solicitudes de soporte técnico, por medio de nuestra consultoría queremos brindar herramientas y modelos predictivos basados en Big Data donde podamos prever picos o demandas de solicitudes con el fin que la alta gerencia pueda prepararse y distribuir las cargas del personal para mejorar la experiencia del usuario. En este caso utilizaremos herramientas visuales tales como los dashboard interactivos para facilitar la toma de decisiones a través de sus filtros, rangos de fecha y gráficos mas representativos desarrollados entre ambas partes
  • PublicaciónAcceso abierto
    Desarrollo de un KPI para BPO, en líneas de Soporte Técnico.
    (Compensar Fundación Universitaria, 2024) López Martínez, Raúl; Nova Chinome, Raúl Andrés; Galán Sosa, Diego Alejandro; Vega Fernández, Wilson Javier; Cerpa Bernal, Rafael Mauricio
    El presente trabajo de consultoría tiene como objetivo desarrollar un indicador clave de rendimiento (KPI) para evaluar la eficiencia de las operaciones de BPO en líneas de soporte técnico dentro del sector de telecomunicaciones. La investigación se centra en identificar y analizar los factores que influyen en las mediciones tradicionales. Para ello, se utilizan metodologías cuantitativas en la recolección de datos, análisis de tiempo de resolución, tendencias históricas; con el fin de evaluar si los indicadores tradicionales en promedio abarcan la muestra en general o es necesario proponer una medición diferente que se ajuste a una mejora a nivel de servicio. A través de la formulación de un KPI adaptado a las necesidades del sector, este trabajo busca evaluar la medición de la calidad de atención en soporte técnico, proponiendo un modelo que permita mejores resultados operativos, destacando la importancia de un monitoreo continuo y la implementación de estrategias basadas en datos concretos. Este trabajo ofrece una contribución significativa para la mejora de la calidad de los servicios en un BPO, con aplicaciones directas para la toma de decisiones estratégicas en empresas dedicadas a la gestión de soporte Técnico.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Identificación del impacto en el servicio del sistema de Transmilenio debido al flujo de usuarios en diferentes horarios
    (Fundación Universitaria Compensar, 2024) Salamanca Chiquillo, Diana Milena; Becerra García, Iván Darío; Puentes Puentes, Jonathan Alexander; Escobar Suarez, Néstor Camilo; Castellanos Hurtado, Yenifer Viviana; Cerpa Bernal, Rafael Mauricio Cerpa; Ingenierías - GIIS
    Con el crecimiento demográfico y la urbanización acelerada, el uso del transporte masivo en la ciudad de Bogotá se ha convertido en un aspecto crucial para la movilidad urbana sostenible. Sin embargo, el aumento en el número de usuarios del sistema de Transmilenio ha generado congestiones en los sistemas de transporte, lo que plantea desafíos significativos en términos de eficiencia y calidad en el servicio. El problema se centra en comprender la dinámica de la afluencia de usuarios en el servicio de transporte masivo de la ciudad de Bogotá y su impacto en la experiencia del usuario y en la calidad general del servicio.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta metodológica para unificación y segmentación de perfiles de usuarios en agencia de viajes Vuela Alto
    (Fundación Universitaria Compensar, 2024) Montenegro Velasco, Michael Steven; Mendoza Mora, Javier Enrique; Beltrán Morales, John Jairo; Correa Casas, John Héctor; García Diaz, Juan Sebastián; Bernal, Rafael Mauricio; Ingenierías - GIIS
    Las agencias de viajes enfrentan grandes retos al ofrecer servicios a viajeros frecuentes y vacacionistas. La dispersión de información en diversas plataformas dificulta el conocimiento del cliente y sus preferencias. El primer reto es unificar estos datos en una sola aplicación para obtener una visión completa de los clientes. El segundo es segmentarlos según sus preferencias, experiencias previas, frecuencia de viajes y comportamientos. El tercer reto, tras segmentar a los clientes, es ofrecer un marketing personalizado que se ajuste a sus expectativas, asegurando una relación duradera y aumentando la rentabilidad de la agencia. Salesforce Data Cloud es esencial para unificar la información de los clientes, eliminar duplicados y datos erróneos, facilitando así la segmentación y el marketing personalizado.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de Datos sobre las causas de la Deforestación en el Departamento del Chocó (2014- 2021)
    (Fundación Universitaria Compensar, 2024) Abril Betancourt, Luis Carlos; Bran Sánchez, Yudy Viviana; Macias Suarez, Ingrith Lorena; Hilarion Parra, Jeison Alexander; Leon García, Omar Alexander; Ingenierías - GIIS
    La deforestación en el Chocó representa una amenaza crítica para la biodiversidad y el equilibrio climático de la región. Para comprender mejor la complejidad de este problema, se requiere un análisis exhaustivo de datos. Utilizando la metodología SEMMA, se examinaron datos recopilados entre 2014 y 2021, revelando que la deforestación es principalmente resultado de actividades humanas como el crecimiento urbano, la agricultura y la minería, lo que ha provocado una pérdida significativa de biodiversidad y cambios climáticos por lo cual para visualizar y comprender mejor estos hallazgos, se empleó la herramienta Power BI, creando tableros interactivos que muestran la distribución geográfica y el análisis temporal de la deforestación. Estas visualizaciones ayudan a identificar tendencias y patrones significativos, proporcionando una base sólida para la toma de decisiones informadas y la implementación de medidas efectivas para abordar este problema ambiental en el Chocó
  • PublicaciónAcceso abierto
    Análisis de tiempos de espera en el servicio de urgencias mediante un tablero de control con Power Bi: Caso de estudio en la Corporación Hospitalaria Juan Ciudad Méderi
    (Fundación Universitaria Compensar, 2024) Sánchez Sánchez, Juan Gabriel; Plaza Arias, Jorge Irme P; Hernández Rodríguez, Jhon Alexander; Ramírez Gutiérrez, Yesika Alejandra; Prieto Ocampo, Irisbelsy; León García, Omar Alexánder; Ingenierías - GIIS
    Esta consultoría analiza la gestión de tiempos de espera en el servicio de urgencias de la Corporación Hospitalaria Juan Ciudad Méderi de Bogotá. Destaca su importancia para la calidad del cuidado que se brinda a los pacientes, mencionando la complejidad del servicio, los desafíos en términos de coordinación y recursos, así como la utilización de herramientas de análisis de datos para ayudar a la Corporación a mejorar la toma de decisiones. Se propone el desarrollo de un tablero de control en Power Bi como herramienta para examinar los tiempos de espera y facilitar la toma de decisiones. Se describen los objetivos generales y específicos del proyecto, así como su alcance y limitaciones. Además, se detalla el diseño metodológico CRISP-DM, la cual se fundamenta en un enfoque sistemático que abarca desde el entendimiento del negocio y los datos, hasta la preparación, modelado, evaluación y despliegue para obtener resultados satisfactorios. El resultado final es un tablero de control que permite visualizar y analizar los tiempos de espera en el servicio de urgencias, facilitando una toma de decisiones más eficiente por parte del personal médico y administrativo. Se discute la relevancia del proyecto, su metodología y los potenciales impactos en la gestión hospitalaria, concluyendo que la implementación del tablero tiene el potencial de entregar datos que pueden ser usados en mejorar la eficiencia operativa del servicio de urgencias y la calidad de la atención para los pacientes.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Optimización de la Gestión de Datos en Salud de la Clínica Los Cobos: Fomentando la Seguridad y el Uso Responsable de la Información
    (Fundación Universitaria Compensar, 2024) Castellanos Tabio, Paula Andrea; Caro Ballestas, Angie Stefani; Martínez Lara, s, Linda Tábatha; Caro Ballestas, Diana Patricia; Diaz Alfaro, Tania Lucia; Soto Urrea, Wilson Hernando; Ingenierías - GIIS
  • PublicaciónAcceso abierto
    La Corrupción y su Impacto en el Crecimiento Económico Sostenible: Análisis de Datos y Big Data para la Identificación de Factores y Generación de un Modelo de Machine Learning
    (2023) Rodríguez, Danilo Esteban; Amórtegui, Jorge Humberto; Trujillo, Sandra Milena; Serrano León, Yeimmy Katherine; GIIS
    La lucha contra la corrupción debido a su impacto en los índices de desarrollo es esencial, con el Análisis de Datos y Big Data es posible identificar factores y generar un modelo de Machine Learning que aborda la relación entre corrupción y crecimiento económico sostenible. Para abordar esta problemática, se deben intervenir múltiples aspectos clave, como la obtención, el procesamiento y el análisis de los datos. El objetivo principal del estudio es identificar los factores que influyen en esta relación y generar un modelo predictivo que pueda brindar asesoramiento estratégico a organizaciones interesadas en mitigar los efectos de la corrupción en el desarrollo económico. La investigación se basa en un enfoque multidisciplinario y utiliza varias técnicas y herramientas, como la extracción y limpieza de datos, análisis estadísticos, minería de datos y modelos de regresión. Se recopilan datos de fuentes confiables y verificables, tales como informes gubernamentales y bases de datos internacionales. Los resultados muestran una fuerte correlación entre indicadores de gobernanza y el Producto Interno Bruto per cápita, lo que sugiere que mejoras en áreas como el control de la corrupción, la efectividad gubernamental, el estado de derecho y la voz ciudadana pueden tener un impacto positivo en el desarrollo económico. Por lo tanto, es fundamental abordar la corrupción y mejorar la gobernanza para promover un entorno propicio para el crecimiento económico y la prosperidad. Se proporcionan recomendaciones informadas, así como visualizaciones para facilitar la comprensión de los resultados.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de un tablero de control de indicadores para el análisis de la información de compras realizadas para una compañía del sector agropecuario.
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Hernandez Castillo, Grey; Campuzano Gomez, Luis Fernando z; Cendales Salinas, Wilber Stiwar; Solano Molina, Cristian Camilo; Acosta Pinilla, Álvaro Alonso; Leon Garcia, Omar Alexander; GIIS
    En respuesta al creciente reconocimiento de la importancia de la tecnología y el análisis de datos en el entorno empresarial, este proyecto se propone abordar un desafío crítico que enfrenta la Corporación Colombiana de Investigación Agropecuaria (Agrosavia). En búsqueda de mejorar lo existente, se fundamenta en la mejora potencial de la toma de decisiones, el aprovechamiento de datos existentes, la optimización de recursos y la mejora de la satisfacción del cliente. Se formula el problema central, centrándose en una infraestructura eficiente para procesar y visualizar datos, seguido de la pregunta clave sobre cómo Agrosavia gestionará sus datos de compras para generar valor en la compañía. La metodología propuesta implica el uso de una base de datos pública, específicamente el Sistema Electrónico de Contratación Pública (SECOP II) filtrado para Agrosavia, como fuente primaria para el análisis de datos. Se plantea el diseño de un tablero de control que permitirá visualizar información actual, identificar patrones, prever variaciones futuras y, en última instancia, mejorar la toma de decisiones y la eficiencia operativa. Este proyecto busca no solo abordar el desafío actual de Agrosavia, sino también destacar la importancia estratégica de la gestión eficiente de datos en el entorno empresarial contemporáneo. La implementación exitosa del tablero de control propuesto podría representar un paso significativo hacia la optimización de procesos, la identificación de oportunidades y el fortalecimiento de la posición competitiva de Agrosavia en el sector agropecuario.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Optimización de tiempos Triage: Diseño de tableros BI y Predicción con machine learning para mejorar la atención de los pacientes
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Ussa Ruiz, Diana Carolina; Gomez Carvajal, Víctor Julio; Serrano León, Katherine; GIIS
    La situación actual que se presenta en la Subred Sur ubicada al Sur de Bogotá, se evidencia cómo las áreas de urgencias; según las quejas de PQRS donde se expresa “Tiempos de atención prolongados, generando frustración por las pérdidas de tiempos en los puntos de atención”. Esta consultoría se enfocará en la Subred Sur ubicada al Sur de Bogotá, donde hay una elevada demora en la atención de los pacientes en las áreas de urgencias. Esta investigación es un producto de trabajo de grado, que se relaciona con línea de investigación; a través de un enfoque mixto que combina métodos cuantitativos. En la Subred Sur, La primera acción de cara al usuario y su familia es el acompañamiento en las Respuestas a las PQRS por trato deshumanizado con relación a procesos de atención: el núcleo de humanización adopta un enfoque personalizado con cada individuo propenso a involucrarse en comportamientos que no contribuyen al proceso de humanización de los servicios. Este impulsa un compromiso centrado en mejorar y modificar actitudes, basado en el fortalecimiento de las conexiones entre el usuario y el colaborador.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de un Modelo analítico para la prospectación de crédito de los asociados a la cooperativa de ahorro y crédito UNIMOS
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) García Castrillón, Alexandra; Ocampo Bedoya, Jefferson Alejandro; Sánchez Salazar, Luis Alberto; Serrano León, Katherine; GIIS
    Este trabajo académico se enfoca en desarrollar y aplicar un modelo analítico para la prospectación de crédito, dirigido a los asociados activos de la Cooperativa de Ahorro y Crédito Unimos. El modelo está diseñado para evaluar de manera precisa y eficiente la elegibilidad crediticia de los asociados, tomando en cuenta variables sociodemográficas, financieras, de comportamiento y de riesgo. La consultoría incluirá la recopilación, estandarización y limpieza de datos, así como la construcción y validación del algoritmo, todo ello guiado por la metodología CRISP-DM. Siguiendo este enfoque metodológico, el proyecto concluye con la presentación de los resultados obtenidos, que reflejan la eficacia y la relevancia del modelo en el contexto de la cooperativa.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de agrupación en clústeres a través de los datos en el cual se pueda plantear la priorización y mejora en la atención en las IPS primarias de las mujeres víctimas del conflicto armado en el departamento de Antioquia
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Pomar Gómez, Diana Marcela; Chacón Reyes, Carlos Javier; Rodríguez Cuesta, Jared Alejandro; Medina Guerrero., Ronald David; Serrano León, Yeimmy Katherine
    El conflicto armado en Colombia se relaciona con las diferencias ideológicas políticas y culturales de sus lideres, esto afecta a las personas en situación de vulnerabilidad como lo pueden llegar a ser: mujeres, niñas, y adolescentes que viven en medio de este, sufren de migración forzosa alejándolas de sus familias o sufriendo de violación sexual, siendo esto un evento traumático en sus vidas. Con base a esta problemática, el objetivo de esta consultoría es proponer un modelo de agrupación en clústeres que pueda llegar a mejorar el indicador de oportunidad y priorizar a las mujeres víctimas del conflicto armado, en las IPS primarias en el departamento de Antioquia a través del uso y análisis de datos, obteniendo así, un aprendizaje rápido por medio del modelo que proporcionen una información muy valiosa para realizar la posible priorización que se pretende proponer. Esta investigación es un estudio de tipo cuantitativo, no experimental de corte transversal con alcance exploratorio, donde se eligió una muestra de la población femenina víctima del conflicto armado, según distrito y departamento de residencia, seleccionando los casos del departamento de Antioquia del año 2022 por ser una muestra más representativa y de mayor número de casos. Con esta base de datos se pretende analizar la cantidad de mujeres, según sus edades para dar recomendaciones que lleven al desarrollo de estrategias que den priorización en la atención y con esto mejorar los tiempos de respuesta en las IPS en la población estudiada.
  • PublicaciónAcceso 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.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Maximización De La Productividad Agrícola
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Camacho Parra, Leidy Tatiana; Lopez Cardozo, Carlos Alberto; Serrano León, Katherine; GIIS
    El proyecto se centra en la creación de un modelo predictivo de aprendizaje supervisado con el propósito de maximizar la producción de cosechas agrícolas municipales en Colombia, a partir de datos históricos de evaluaciones agrícolas municipales, que sirva de fuente de información para que los agricultores puedan tomar decisiones informadas, para la selección de los cultivos de sus próximas cosechas, maximizando la productividad.
  • PublicaciónAcceso 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
  • PublicaciónAcceso abierto
    Mejora del Almacenamiento de Certificaciones Cisco en la Universidad Compensar Una Solución para la Eficiencia y Cumplimiento.
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Romero Velosa, Omar David; Alexis García, Johan Jair; Fajardo, Diego; Gómez, John Jairo; Cucunubá, Diego; Sepulveda Romero, Omar David; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIIS
    La propuesta de este proyecto contempla la automatización de la base de datos relacionada con las certificaciones Cisco de la Fundación Universitaria Compensar. Todo este proceso se llevará a cabo bajo la metodología CRISP-DM, aplicando las seis fases de la metodología. En cuanto a las herramientas que se utilizarán, se empleará un entorno en la nube para las bases de datos, respaldado por el uso de herramientas ETL para la minería de datos. Finalmente, los reportes se generarán con herramientas de BI. La ejecución de este proyecto tiene un tiempo estimado de ocho meses, teniendo en cuenta todas las bases correspondientes a las certificaciones Cisco que posee la Universidad Compensar. Esto se hace con el fin de generar informes en tiempo récord que permitan un mejor seguimiento de la información, facilitando así la presentación eficiente de los informes necesarios para la acreditación.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Propuesta de Modelo de Información para la Inscripción y Conversión de Aspirantes en Programas de Ingeniería: Un Enfoque Basado en Minería de Datos para la Fundación Universitaria Compensar
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Ipia Diaz, Jaime Andrés; León Barreto, Daniel Alejandro; Moncada Chaves, María Fernanda; Daza Cadena, Fredy Leonardo; Montenegro Rivera, Lida Mayerly; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIIS
    En este proyecto de grado, abordamos la situación actual de la Facultad de Ingeniería de la Fundación Universitaria Compensar buscando comprender la necesidad de adaptar sus programas para satisfacer las necesidades de los jóvenes, enfrentándose al desafío de recopilar y aplicar información de diversos canales de marketing para tomar decisiones empresariales efectivas. El objetivo general del estudio es proponer un modelo de información para la recopilación y análisis de datos de aspirantes a programas de ingeniería, evaluando metodologías de minería de datos como KDD, SEMMA y CRISP-DM. Los referentes de investigación exploran el impacto de la pandemia en la educación colombiana y estrategias de marketing educativo en la era digital. El planteamiento del problema se centra en la gestión deficiente de datos de aspirantes, afectando las tasas de conversión. La investigación se delimita a la gestión de datos de aspirantes de programas de ingeniería en Bogotá y Meta para el periodo 2022 hasta el año 2023 semestre 1. La hipótesis propone que un modelo de información específico permitirá identificar patrones y comportamientos significativos, contribuyendo a la mejora continua del sistema. La justificación destaca la necesidad de adaptarse y gestionar datos de manera eficiente, promoviendo la calidad educativa y toma de decisiones informadas. Se evaluarán metodologías de minería de datos, considerando su enfoque estructurado y la adaptabilidad a la complejidad del problema. El documento concluye resaltando la importancia de elegir la metodología que se alinee con los objetivos específicos de cada modelo de minería de datos avanzada.
  • PublicaciónAcceso 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.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Diseño de una solución de estandarización de fuentes de datos para optimizar la gestión de Información legal en ADRES
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Bernal Vargas, Jeison Oswaldo; Roa Rosas, Lina Mayerly; Benítez León, Sandra Paola; Otavo Zamudio, Mónica Yaneth; Pérez Laiseca, Nataly; León García, Omar Alexander; GIIS
    La Administradora de los Recursos del Sistema General de Seguridad Social en Salud (ADRES) en Colombia enfrenta desafíos debido a la falta de estandarización de bases de datos, especialmente en el área de asesoría jurídica, generando dificultades de acceso a la información, inconsistencias y errores. Este proyecto propone utilizar la metodología CRISPDM y la herramienta KNIME para estandarizar las fuentes de información en el proceso de reparto. Los objetivos incluyen determinar requerimientos, identificar fuentes de información y diseñar un proceso de estandarización. La metodología CRISP-DM guiará la comprensión del proceso y la preparación de datos, seguido por el modelado, evaluación y despliegue de soluciones garantizando la coherencia de los datos legales. Se evidencia que por medio del proceso de estandarización de datos se eliminan los registros duplicados, dando un formato igual a los nombres de los apoderados y a las fechas.
  • PublicaciónAcceso abierto
    Fortalecimiento de la gestión de información del Centro Nacional de Memoria Histórica para toma de decisiones en instancias de coordinación y articulación
    (Fundación Universitaria Compensar:, 2023) Celeita Barrera, Diani Yeimi; Orozco Pacheco, Enrique Eduardo; Gutiérrez Alfonso, Jean Nicolae; Rincón Chingate, John Jairo; Soto Urrea, Wilson Hernando; GIIS
    En este proyecto de consultoría, se presentará una propuesta de mejoramiento de datos basada en un diseño principalmente de investigación cuantitativo no experimental de tipo documental al Centro Nacional de Memoria Histórica (CNMH) en la ciudad de Bogotá D.C. Esta propuesta buscará mejorar procedimientos para la gestión de información en la entidad, para que influya positivamente en la medición de las metas comprometidas en instancias de coordinación y articulación relacionadas con el deber de memoria del Estado y el esclarecimiento de la verdad, como contribución a la reparación a las víctimas del conflicto armado interno en Colombia. Para ello, planteamos la formulación de un plan de mejoramiento y gestión de la información desde la metodología de Minería de datos – Modelo CRISP-DM, que le permitirá a la Entidad, tener plena identificación de sus fuentes de datos y procesos para la gestión de metas e indicadores, así como una propuesta para la adopción de herramientas de minería de datos que le facilitarán al CNMH contar con un control adecuado y automatizado de sus indicadores.