El presente trabajo de investigación tuvo como objetivo mejorar el proceso de toma de decisiones. Dentro de los problemas identificados se encontró que los reportes solicitados por la gerencia eran entregados con demoras debido a que el personal encargado de realizar dichos reportes tomaba mucho tiempo en la culminación de los mismos, generando adicionalmente, un costo para la empresa. Los reportes generados presentaban un nivel de calidad de la información bajo, por lo que varias veces los clientes solicitaban productos que no tenían en stock mientras existían otros productos que durante grandes periodos de tiempo no tenían movimientos de ventas, generando que la gerencia tuviera un nivel de satisfacción bajo por la información brindada en los reportes. La implementación de la solución de inteligencia de negocios basado en el algoritmo de serie temporal ha mejorado significativamente el proceso de toma decisiones en la empresa “El Ofertón SAC”. La solución redujo en un 96,25% el tiempo promedio en la elaboración de informes solicitados por la gerencia, se incrementó el nivel de calidad de la información solicitada de 1,8667 a 4,600 y se incrementó el nivel de satisfacción sobre la información solicitada de 2,2000 a 4,5333 , ambos basados en una escala de 5 puntos del estilo Likert.

El presente trabajo de investigación tiene como objetivo apoyar en la toma de decisiones del área de ventas de una empresa comercial, de este modo hacer frente a problemáticas, como: información de baja calidad para mejorar dichas decisiones, datos duplicados, toma de decisiones de último momento, demora en la entrega de reportes, siendo estos tabulares y poco entendibles. Asimismo, el desconocimiento de las preferencias del cliente impide la realización de recomendaciones o promociones. Con esta finalidad, se planteó el desarrollo de una solución basada en Inteligencia de Negocios, utilizando el algoritmo de clustering. El tipo de investigación fue cuasi experimental debido a que la solución se aplicó en un solo caso de estudio. Se realizó una preprueba y una posprueba sin grupo control con el fin de observar los cambios presentados. El tipo de muestreo fue no probabilístico y como instrumentos de recolección de datos se hizo uso de pruebas de sistema y cuestionarios; se utilizaron técnicas como la observación, entrevista y encuesta. Se aplicó la metodología de Kimball, la que se complementó con la metodología CRISP-DM. Como resultados, se obtuvieron reportes interactivos sobre el comportamiento de las ventas, se consiguió reducir el tiempo promedio de obtención de información a un 94.47% y se realizó la segmentación de clientes identificando 14 grupos a fin de elaborar mejores estrategias de mercado. En conclusión, se alcanzó el objetivo; los ejecutivos obtuvieron reportes interactivos sin demora alguna y con la información necesaria que consiga ayudar a la toma de decisiones, logrando así su satisfacción.

La minería de datos es una herramienta que permite encontrar información valiosa en grandes volúmenes de datos y generar a partir de ella nueva información relevante para un adecuado y efectivo proceso de toma de decisiones. Hemos identificado que esta herramienta no está siendo explotada en los distintos sectores económicos de país, a pesar de que existen profesionales formados en este campo y con un buen potencial de desarrollo a futuro. Del sondeo de mercado realizado, hemos identificado al sector educativo como un nicho de mercado importante y potente para empezar un negocio de consultoría para la aplicación de esta herramienta, logrando constituir una empresa rentable. El producto a entregar a los clientes es un servicio de modelamiento de comportamientos y expectativas, en base a la información de sus propias carteras de clientes, segregando y prediciendo situaciones y resultados. Este producto permitirá a los clientes identificar los mejores nichos de captura de clientes y programación de productos, de modo que sus niveles de cobranza sean eficientes, reteniendo a los clientes que cumplan con las características que calcen con sus expectativas y trabajando con aquellos que efectivamente aportarán ingresos en sus resultados. Nuestra empresa acompañará a sus clientes en el proceso de aprendizaje propio del uso de la herramienta, a lo largo de todo el proceso, desde la captura de los insumos y el ordenamiento de la información hasta el modelamiento de sus necesidades y generación de reportes intermedios y finales de resultados. Para este proceso, los accionistas de la empresa están dispuestos a trabajar con especialistas en la materia, como jóvenes profesionales peruanos que cuentan con la capacidad necesaria para llevar adelante el proyecto. La rentabilidad del proyecto está asegurada a partir del hecho que el servicio se soporta en el conocimiento y dominio de sus accionistas y personal, antes que en altos niveles de inversión en software o hardware. En este sentido, los resultados se soportan principalmente en un adecuado planeamiento en la captura de clientes y productos que se les ofrecerá, así como el proceso de actualización permanente de los modelos ofrecidos. Estos resultados se contagiarán a los demás pares de los clientes iniciales, llevándolos a buscar nuestros servicios en los periodos posteriores. / Tesis

Propone a través de la aplicación de un proceso de descubrimiento de conocimientos en bases de datos, la generación de un modelo automático que permite clasificar las transacciones de la banca por internet y de la banca móvil de personas naturales de una entidad financiera, como fraudulentas o íntegras, mediante la aplicación de técnicas de minería predictiva basada en arboles de clasificación. / Tesis

El fraude con tarjetas de crédito es uno de los problemas más importantes a los que se enfrentan actualmente las entidades financieras. Si bien la tecnología ha permitido aumentar la seguridad en las tarjetas de crédito con el uso de claves PIN, la introducción de chips en las tarjetas, el uso de claves adicionales como tokens y mejoras en la reglamentación de su uso, también es una necesidad para las entidades bancarias, actuar de manera preventiva frente a este crimen. Para actuar de manera preventiva es necesario monitorear en tiempo real las operaciones que se realizan y tener la capacidad de reaccionar oportunamente frente a alguna operación dudosa que se realice. La técnica de Clustering frente a esta problemática es un método muy utilizado puesto que permite la agrupación de datos lo que permitiría clasificarlos por su similitud de acuerdo a alguna métrica, esta medida de similaridad está basada en los atributos que describen a los objetos. Además esta técnica es muy sensible a la herramienta Outlier que se caracteriza por el impacto que causa sobre el estadístico cuando va a analizar los datos. / ---The credit card fraud is one of the most important problems currently facing financial institutions. While technology has enhanced security in credit cards with the use of PINs, the introduction of chips on the cards, the use of additional keys as tokens and improvements in the regulation of their use, is also a need for banks, act preemptively against this crime. To act proactively need real-time monitoring operations are carried out and have the ability to react promptly against any questionable transaction that takes place. Clustering technique tackle this problem is a common method since it allows the grouping of data allowing classifying them by their similarity according to some metric, this measure of similarity is based on the attributes that describe the objects. Moreover, this technique is very sensitive to Outlier tool that is characterized by the impact they cause on the statistic when going to analyze the data. / Tesis

Diariamente al rededor del mundo se genera una cantidad inmensa de datos producto de nuestra interacción permanente y creciente con la tecnología, ya sea para actividades laborales, académicas, personales o de ocio, entre algunas actividades puntuales tenemos los negocios digitales, el envío y recepción de correos electrónicos, la interacción con plataformas financieras, la interacción con redes sociales, la interacción con plataformas educativas, el uso de mapas virtuales, etc. son solo algunos ejemplos de las acciones que ejecutamos a diario y que producen una cantidad gigante y variada de datos susceptibles de ser analizados. En los próximos años esta tendencia se acelerará debido al incremento de dispositivos y sensores conectados a internet. Es importante y conveniente mencionar que en la situación actual que vive el planeta debido a la pandemia de la covid-19 el teletrabajo ha permitido mantener una situación lo más similar a la de normalidad, haciendo posible que muchos de los sectores no quebrasen, teniendo como soporte principal el uso de plataformas tecnológicas. Además, la mayoría de los servicios de internet se han visto completamente testeados y en la mayoría de casos han pasado las pruebas con éxito. En el campo educativo, el incremento en el uso de sistemas de aprendizaje en línea, tales como entornos personales de aprendizaje, sistemas inteligentes de tutoría, sistemas de gestión de aprendizaje, así como también el aumento de la interacción estudiante - docente a través de blogs, wikis, redes sociales entre otros, genera una variada y extensa cantidad de información. Esta información, almacenada en las bases de datos institucionales, está siendo infrautilizada por estudiantes, docentes y administradores educativos, que utilizan las plataformas digitales simplemente como repositorios de información. En los últimos años, se ha evidenciado en las bases de datos científicas un número significativo de investigaciones tanto teóricas como aplicaciones prácticas, que se enfocan en el ámbito de la minería de datos en entornos educativos y específicamente en el ámbito de la educación superior. La organización y análisis de este volumen gigante de datos tiene al menos dos posibilidades de enfoque, la minería de datos educativos y la analítica de aprendizaje. La primera desarrolla y adapta métodos estadísticos, de minería de datos y de aprendizaje automático, para analizar los datos generados por estudiantes y docentes. Por otro lado, la analítica de aprendizaje se define como el proceso de medición, recopilación, análisis y presentación de datos relacionados con la interacción de estudiantes con las plataformas digitales. La analítica de aprendizaje tiene como objetivo entregar información que permita optimizar el logro de resultados de aprendizaje en el entorno en el que este se produce. Los algoritmos tradicionales de minería de datos en entornos educativos no pueden aplicarse sin un análisis previo de las estrategias institucionales en las que se va a aplicar, ya que las instituciones de educación superior presentan diferentes comportamientos. Por ejemplo, un modelo educativo en una institución puede estar centrado en la enseñanza basada en la práctica e innovación mientras que otro modelo puede hacer énfasis en la investigación acción. Bajo esta premisa es importante tener una visión clara de los siguientes tres elementos para la aplicación de técnicas de minería de datos y analítica de aprendizaje: a) Estrategias institucionales en las que se aplican métodos de minería de datos educativos y analítica de aprendizaje, b) Métodos de minería de datos aplicados en entornos educativos y c) Herramientas para la implementación de minería de datos en entornos educativos. La presente tesis presenta un conjunto de herramientas de minería de datos con el objetivo de reforzar la evaluación de procesos de enseñanza - aprendizaje en el ámbito de la educación en ingeniería. Esta propuesta se sustenta en los tres elementos mencionados anteriormente y sobre los cuales giran los objetivos y artículos científicos incluidos en el compendio. En el momento que redacté este resumen tenía relativamente clara la importancia de la educación en línea y del análisis de datos que se generan en este campo. La situación actual de pandemia y confinamiento ha incrementado exponencialmente no sólo el uso de estos sistemas, sino que le ha conferido a la educación en línea la cualidad de imprescindible. En estos entornos se ha potenciado el uso de elementos tales como entornos personales de aprendizaje, sistemas inteligentes de tutoría, sistemas de gestión de aprendizaje, así como también el aumento de la interacción estudiante - docente a través de blogs, wikis, redes sociales entre otros, generando así una variada y extensa cantidad de información. La situación actual nos plantea el reto y oportunidad de aportar en el desarrollo de herramientas que permitan fortalecer el sistema de educación en línea. Esta es una responsabilidad de todos quienes estamos inmersos en el ámbito de la educación.

El propósito del presente informe es exponer los proyectos más significativos en los que Carla Natalia Cachis Gonzales ha participado y liderado desde su graduación como Bachiller en Ingeniería Informática en diciembre de 2019. Durante las prácticas preprofesionales, tuvo la oportunidad de participar en la implementación de un sistema informático y desarrollar un dashboard en Power BI. Esta experiencia permitió descubrir la pasión por el mundo de los datos, especialmente en el ámbito de la Inteligencia Empresarial y Análisis de Datos. En su trayectoria laboral, ha tenido la oportunidad de trabajar en dos destacadas empresas. En primer lugar, desde noviembre de 2019 hasta abril de 2021, formó parte del equipo de talento de Intercorp Management como Analista de People Analytics. Posteriormente, desde abril de 2021 hasta la actualidad, se desempeña como Especialista de People Analytics en Clínica Internacional, compañía del Grupo empresarial BRECA. En ambas organizaciones, ha sido parte del área de People Analytics, teniendo la responsabilidad de liderar y participar en proyectos relacionados con la gestión y el análisis de los datos de los empleados, tales como: headcount, headcost, desempeño, compensaciones, capacidad instalada, rotación, entre otros. El objetivo como miembro del equipo de People Analytics es mejorar la eficiencia en la toma de decisiones de la empresa con respecto a los recursos humanos. En el informe se presentarán los objetivos, actividades y logros de cuatro proyectos que ha liderado o desarrollado en los primeros tres años de experiencia laboral. El primero es la propuesta y desarrollo de un programa para realizar Web Scrapping a perfiles de LinkedIn para la búsqueda de talento proactivo en Intercorp Management, este algoritmo optimizó significativamente la búsqueda de información de los procesos de reclutamiento. El segundo es la creación de un sitio web para el programa InGenia Intercorp, para lo cual se utilizó una herramienta No Code y se conectó a Google Analytics para realizar Web Analytics sobre la data del tráfico de la web. Adicionalmente, se presentan dos proyectos que se desarrollaron en Clínica Internacional. En primer lugar, lugar, la propuesta y desarrollo a completitud de un proyecto de Network Analytics, el cual permitió identificar patrones de comunicación y colaboración entre los empleados de la organización. En segundo lugar, se tuvo el liderazgo de un proyecto de implementación de SAP Success Factors, que involucró la identificación de requerimientos, la migración de datos y la capacitación de los empleados para el uso de la nueva plataforma de gestión de recursos humanos. Como resultado de las contribuciones en Clínica internacional, se galardonó en el programa de reconocimiento “Latidos de Oro 2022” que premió a 12 trabajadores que dieron la milla extra, quedando premiada entre más de 3700 trabajadores de la compañía. Finalmente, los proyectos mencionados serán detallados en las siguientes páginas, siendo cada uno de ellos un desafío emocionante y que permitió aprender y crecer profesionalmente en el campo de People Analytics.

El presente trabajo tiene como objetivo dar a conocer una metodología simple para optimizar el acceso al financiamiento bancario para una MYPE a través del uso de herramientas de minería de datos que puedan plasmarse en un aplicativo móvil con una interface amigable para el usuario, que en este caso podría ser el gerente general, el gerente financiero, entre otros; sin demandar una inversión muy alta. La herramienta de minería de datos que se aplicó fue una red neuronal con aprendizaje profundo, pues involucra más de una capa oculta – mayor cantidad de capas, mayor precisión – para a partir de variables disponibles en un set de datos, determinar el peso relativo de cada una de ellas y estimar la probabilidad de que una MYPE en particular pueda acceder a un crédito bancario. Se aplicó también otra herramienta conocida como regresión logística, sin embargo, por el potencial de aplicación del algoritmo anterior, se descartó la última opción. En ambos casos se usó un dataset de un banco representativo de nuestro país, con historial de créditos aprobados o denegados para MYPEs de diferentes segmentos. La practicidad del resultado del algoritmo de minería de datos permite que pueda convertirse fácilmente en un app para móviles que, a través de una simple interface de usuario, le permite a una MYPE conocer la probabilidad de acceso al financiamiento de forma personalizada. Esta información es de mucha utilidad para facilitar la toma de decisiones a nivel gerencial y a nivel estratégico (negociar con nuevos proveedores, con clientes, etc.) Se estimó un beneficio estimado anual de S/1683 por el uso de este aplicativo respecto a no utilizarlo, en un escenario normal proyectado para 5 años en adelante. De la misma forma, se tuvo un VAN de S/3368 para un COK de 14.71%. Asimismo, para un WACC de 20.95% producto de una estructura de financiamiento 20% deuda y 80% aporte propio, el VAN calculado es de S/2360. En ambos escenarios el proyecto de implementación resulta económicamente viable. Sintetizando, se tendrá un aplicativo móvil desarrollado a partir del algoritmo de minería de datos –redes neuronales– que permitirá a la MYPE tomar decisiones más acertadas.

Las tecnologías de la información y comunicación (TIC) han experimentado un progreso notable, acompañadas de enfoques avanzados para el procesamiento de información. Estos avances han tenido un impacto significativo en nuestra sociedad, desempeñando un papel activo en su transformación. En el ámbito de la salud, este impacto se ha enfocado en optimizar los procesos, aumentar la productividad y mejorar la gestión financiera a través de lo que conocemos como "sistemas de información hospitalarios Sin embargo, al comprender el flujo de trabajo y el contexto clínico como una serie de procesos complejos en los que el paciente y su interacción con el sistema de salud son el punto central, estos sistemas han evolucionado hacia los "sistemas de información en salud" o "sistemas sanitarios". En estos sistemas, la captura, intercambio, almacenamiento, acceso y gestión de la información clínica juegan un papel fundamental, con el objetivo de contribuir a la calidad y eficiencia de la atención médica, mejorar el acceso a los servicios de salud y el conocimiento médico. [1] Por ello, es necesario que también se avance en los métodos de evaluación de usabilidad de dichos sistemas y se busque que los usuarios, puedan sentir experiencias que los ayuden a sobre llevar sus enfermedades; Así mismo, es necesario que, a los profesionales, se les haga más fácil realizar sus tareas diarias con seguridad, tranquilidad y confianza. Objetivo: Determinar cuáles son los métodos de evaluación de usabilidad más frecuentemente empleados en el ámbito de la informática médica. Método: se ha utilizado el método de estudio de mapeo sistemático, para lo cual se ha realizado búsquedas de información en cuatro (4) bases de datos electrónicas, las cuales son: Scopus, Web of Science, IEEE y PudMed. Resultados: El mapeo sistemático devolvió inicialmente 296 artículos; sin embargo, luego de la aplicación de los criterios de inclusión y exclusión quedaron 127 artículos, de los cuales, se revisaron los abstract y en algunos casos la introducción; con lo cual se pudo responder las preguntas de investigación formuladas para el presente trabajo. Conclusiones: de la revisión realizada a los artículos se pudo identificar que los métodos de usabilidad son una parte muy importante en el desarrollo de aplicaciones móviles, de aplicaciones web y en general de todas las aplicaciones desarrolladas para ayudar en las tareas de la Informática Médica. Así mismo, se identificó que el método de pruebas con usuarios fue el más utilizado, con 35 artículos, seguido del método de evaluación de prototipos debido a su bajo costo, porque inclusive se pueden realizar con dibujos en papel y su gran eficacia para identificar las deficiencias de usabilidad en los proyectos en una etapa temprana.

En los pasados 5 años el mercado de la organización de espectáculos musicales en el Perú, ha sufrido grandes cambios. Pasando desde ser considerado una plaza costosa para implementar espectáculos de ésta índole a nivel regional, hasta volverse un aplaza relevante a nivel latinoamericano gracias a la iniciativa de compañías promotoras y empresas organizadores que ingresaron al medio con fuertes sumas de dinero en inversiones. Sin embargo, este crecimiento se vio afectado con la realización de la ausencia de la infraestructura correcta para la reiterada ejecución del modelo de negocio. Por ello, estos participantes adoptaron una política de cautela respecto a la organización de espectáculos que involucren grandes sumas de dinero o artistas de convocatoria elevada. Frente a dicha situación, se propuso el siguiente proyecto de fin de carrera, el cual busca brindar a dichos interesados herramientas para el control del proceso de negocio de principio a fin, abarcando cada etapa de pre evento, pasando por la ejecución del evento en sí mismo hasta el análisis de resultados finales del ejercicio. El sistema de gestión se construyó implementando módulos dedicados a dar soporte a cada etapa del proceso de negocio. Por otra parte, se implementaron aplicaciones móviles para los procesos de venta de entradas y asistencia al evento respectivamente. Finalmente, se aplicó un algoritmo de aprendizaje de máquina sobre datos históricos recolectados de eventos anteriores con el objetivo de identificar patrones útiles para la ejecución de los próximos eventos. Al concluir este proyecto de fin de carrera se logró implementar un sistema web y móvil para gestión de eventos musicales que emplea herramientas de data analytics.