El presente proyecto se realizó para la Empresa GyM S.A., esta organización se dedica a la construcción de obras civiles, obras electromecánicas y edificaciones, además brinda servicios a las principales Empresas del Perú y también cuenta con proyectos fuera del país. El propósito de nuestra investigación es demostrar cómo la Inteligencia de Negocios puede dar solución a la problemática actual de la corporación que, debido a la enorme cantidad de datos que procesan los sistemas con que trabajan, actualmente no cuentan con un control ni con una manera automatizada de consolidar toda esa información. Nuestra propuesta consta de integrar los sistemas de la empresa mediante técnicas presentadas por la Inteligencia de Negocios, con el fin, de que en base a la construcción de indicadores, reportes de análisis de la información, entre otras herramientas, podamos brindar una solución que sea de apoyo para la toma de decisiones en la empresa y así la alta gerencia pueda ejecutar las medidas correctivas en caso se amerite. Nuestro análisis demostrará que la solución es sumamente rentable, con respecto al costo que implica el proceso de realizar una consolidación manual de la información mensualmente, como es requerido. Así mismo, muestra efectos positivos en la utilización de Inteligencia de Negocios para la organización, debido a la calidad y mejor control de la información.

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información / Ingeniero Civil Industrial / El proyecto se ejecuta en una empresa consultora de Business Intelligence (BI) que utiliza técnicas de Data Mining y análisis de datos para potenciar los resultados operacionales de sus clientes, apoyando los procesos de toma de decisiones. Los clientes de la empresa son retailers, instituciones de educación superior, bancos y minería. Analizando el posicionamiento estratégico, la empresa se guía por una estrategia de mejor producto, aunque llegan a la integración de los procesos con el cliente luego del transcurso de los periodos comerciales. La oportunidad de negocio nace ya que la empresa ha sufrido fuga de tres importantes cuentas entre Marzo y Julio de 2016 por trabajos con errores, mala relación con la contraparte o poca integración con sus servicios. Con esto se demuestra que no cumplen con los estándares de calidad que la estrategia mejor producto considera ni se logra llegar a la integración. Esto se potencia con la amenaza constante de que los clientes entiendan los beneficios de las soluciones analíticas y las adopten de manera interna en sus empresas. En el levantamiento de procesos se descubrió que la empresa funciona con dos cadenas de valor, generación de modelos analíticos y generación de soluciones o herramientas analíticas. La primera de estas presenta muchos errores y manualidades que justifican la fuga, mientras que la segunda resulta más rentable, pero menos explotada. El rediseño incluye eliminar la cadena de valor ineficiente, cambiando el foco de la empresa hacia ofrecer productos tecnológicos que implementan soluciones analíticas. Para probar la efectividad del rediseño, se aplicó en el proceso de gestión de promociones. La idea detrás de esto era corroborar que es factible y posible disminuir los tiempos de proceso y encontrar modelos más eficientes, para así intentar mejorar la opinión que los clientes tienen del servicio y de la empresa. Esto consideró un modelo de conteo para estimar la cantidad de canjes de promociones por parte de los usuarios, además de la implementación de una plataforma tecnológica que genera de manera rápida y sencilla los layouts e integra el modelo propuesto. Se logra calibrar un modelo de regresión NBD que estima con más de un 60% de precisión las unidades canjeadas en promociones con variables relevantes como el precio del producto y los años que lleva activo el cliente, mientras que el rediseño y la plataforma logran reducir los tiempos del proceso desde seis días promedio a tan solo cinco minutos. Esto último se logra gracias al traspaso de responsabilidades al cliente por medio del servicio adquirido. Se estimó el VAN del proyecto como $34,6 MM con una TIR de 36,02%, por lo que el proyecto aplicado sería rentable en un horizonte de cinco años para la empresa. Queda en manos de los clientes la decisión de comprar o no el servicio con la plataforma según entiendan los beneficios potenciales. / 03/01/2022

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / El presente plan de negocios tiene como propósito describir los principales elementos en la creación de una empresa de soluciones analíticas e inteligencia de negocios. La motivación de este proyecto surge de la necesidad creciente, en el mercado nacional, de darle valor agregado a los datos, explotando la información obtenida y logrando un conocimiento relevante para la toma de buenas decisiones, esto, con el fin de mejorar procesos, disminuyendo costos o generando mejores utilidades. Se estableció una metodología que comienza por identificar las características del mercado Business Intelligence y Analytics, a través de la investigación de fuentes primarias y secundarias, de la experiencia de este negocio en Chile y el extranjero. Además, se analiza el nivel de competitividad en el mercado nacional mediante la aplicación del modelo de las cinco fuerzas de Michael Porter y el análisis de los factores estratégicos internos y externos FODA. Se incluye en el análisis la descripción del mercado, donde se aborda la cadena de valor del negocio, y los planes de operaciones, recursos humanos y marketing, los cuales, se diseñaron para cumplir con los objetivos del plan de negocios, donde se abordan aspectos de la estructura organizacional y la operación de la empresa. Finalmente se analiza la viabilidad económica y financiera del negocio. El mercado objetivo será la mediana empresa de la Región Metropolitana, estimándose el target en cerca de 8 mil negocios, los cuales poseen ingresos por ventas, en promedio, de 193 millones de pesos mensuales. De acuerdo a la cantidad de proyectos que se espera lograr y el crecimiento en las ventas que se espera, se realizó la evaluación financiera del proyecto, donde se determinó que el negocio es viable económicamente y genera valor, debido a que el VAN es positivo y la TIR es mayor a la tasa de descuento, El plan de negocio fue evaluado a un horizonte de 5 años con una tasa de descuento del 13.94%. Los aspectos claves para el éxito de este proyecto recaen en el capital humano de la organización, específicamente el equipo de trabajo en la implementación de las soluciones Business Intelligence y Analytics y el equipo de ventas, por lo cual, es necesario mantener una capacitación permanente de estos equipos, con incentivos que reconozcan el trabajo bien realizado, también será de suma importancia realizar un plan de marketing con énfasis en el desarrollo de imagen de la empresa y establecer alianzas con instituciones que aporten al reconocimiento por parte de los clientes.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / Antofagasta Minerals S.A. (AMSA) es la empresa privada de cobre más importante en Chile y dentro de las diez más grandes del mundo. Cuenta con una cartera diversificada de clientes de clase mundial, que se distribuyen entre Asia, Europa y las Américas. Sus relaciones comerciales son de larga data, teniendo incluso contratos con horizonte de hasta diez años. Actualmente existen brechas en la ejecución y visibilidad de contratos que pasan desapercibidas. Un contrato especifica un tonelaje anual base que se divide en distintas entregas mensuales. La trazabilidad de cada entrega es limitada afectando la ejecución de cada contrato dejando así de lado importantes oportunidades comerciales. El objetivo de este trabajo es crear una herramienta de Business Intelligence (BI) que permita a la Vicepresidencia de Comercialización (VPC) controlar, analizar y mejorar la actividad comercial. Se utilizará un cubo como mecanismo de extracción de información del sistema comercial; MineMarket (MM). MM solo permite facturar, no se hace cargo de las entregas propiamente tal, no tiene la inteligencia suficiente para permitir un trabajo robusto; menos emitir reportes, limitando la posibilidad de hacer mejoras en la gestión y actividades comerciales. Este proyecto se encargará de entregar las herramientas necesarias para facilitar el trabajo de la VPC. El éxito de este proyecto será reflejado en la obtención de una visión global de la actividad comercial. El objetivo principal es permitir a cada miembro de la VPC tomar las mejores decisiones que impacten positivamente el negocio, en el menor tiempo posible y de la mejor manera. Se espera en una primera etapa poder mejorar los desempeños de pagos, traducidas en beneficios económicos, teniendo una posición más proactiva frente al cliente y poder desarrollar mejoras en el día a día de la operación comercial. Tener una herramienta de BI en la VPC le permitirá explorar nuevas alternativas de análisis que impacten positivamente y que actualmente serían muy difícilmente de tener sin un sistema de BI.

Autor no autoriza el acceso a texto completo de su documento hasta el 2/6/2021. / Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información / El siguiente trabajo busca obtener conocimiento no trivial del sistema bancario chileno con el fin de detectar e inferir el comportamiento de las personas naturales dueñas de un Banco o con participaciones importantes que incursionen en otros negocios a través de sociedades que no estén siendo informados a la Superintendencia de Bancos e Instituciones Financieras (SBIF), esto tiene por objetivo mejorar el proceso de análisis y detección de entidades relacionadas a Bancos en apoyo al control y regulación de los límites de créditos. De acuerdo a lo anterior y mediante el apoyo de técnicas provenientes de la inteligencia artificial, recuperación de información y lingüística computacional se definió una serie de elementos sistemáticamente diseñados, que en base a información no estructurada de carácter financiero se procedió a mejorar el análisis y detección de entidades relacionadas a Bancos y con esto aumentar la eficiencia de dicho proceso. En cuanto a la metodología utilizada, la ingeniería de negocios brindó el marco de referencia que permitió alinear de manera sistémica los objetivos del proyecto con los de la organización y también proporcionó los patrones de arquitectura de procesos y flujos de información habilitantes del modelo de negocio del proyecto. A su vez la metodología CRIPS-DM (cross industry standard process for data mining) facilitó la integración de la técnica denominada NER por sus siglas en inglés de Named Entity Recognition, la cual permitió detectar de manera automática las entidades definidas en el problema y sus relaciones con otras entidades del tipo <PERSONA> o <EMPRESA>. Por último se demostró que los nuevos mecanismos de análisis de información desarrollados e implementados en esta tesis, poseen un alto potencial de uso en ambientes productivos de la organización, no obstante estos nuevos mecanismos requieren un mejoramiento en la calidad de la clasificación e inferencia de relaciones semánticas lo cual se lograría ejecutando acciones de mejoras en el ámbito lingüístico del modelo y las cuales fueron especificadas en este trabajo.

Magíster en Gestión y Dirección de Empresas / La industria minera se encuentra en constantes desafíos para mejorar su rentabilidad enfrentando interrupciones laborales, caídas en los precios del metal, encarecimiento en los costos de energía, relaciones cada vez más complejas con la comunidad y el medio ambiente, entre otros. Para enfrentar estos escenarios es fundamental para las empresas mineras aplicar estrategias que le permitan posicionarse como un referente en eficiencia, con el fin de poder sortear de forma exitosa esos vaivenes del mercado. Una opción real de mejora es, integrar inteligencia de negocio. La mayoría de las compañías generan grandes volúmenes de información y esta solo es almacenada y rara vez revisada por lo tanto algo peor que no tener información disponible, es tener mucha información disponible y no saber qué hacer con ella, es por esto, que las herramientas de inteligencia de negocio, nos permiten, con la información existente y almacenada, investigar el pasado, generar posibles escenarios, crear pronósticos y entregar reportes que ayuden a la toma de decisiones, lo que se traduce en una ventaja competitiva. El objetivo de este trabajo es identificar el estado y uso de la herramienta inteligencia de negocio, instalada entre los años 2008 al 2010, en Codelco Chile División Andina, su utilización desde su puesta en marcha hasta la actualidad (2015), con la finalidad de poder identificar los problemas críticos que afectan a un sistema de esta envergadura tecnológica en el sector minero estatal. Para posteriormente proponer una estrategia para su implementación, operación en la organización y asegurar su continuidad operacional. Se describen sectores industriales que han sido apoyados de forma exitosa por las herramientas de inteligencia de negocio, para continuar con una mirada al sector minero chileno y en detalle el caso de Codelco Chile División Andina. Para ésta última, este trabajo se dividirá en tres etapas principales; primero revisión de la herramienta existente de inteligencia de negocio, que utiliza el Centro Integrado de operación , en segundo lugar el estado actual de la herramienta de inteligencia de negocio, su aporte en la gestión de producción y apoyo a la toma de decisiones de la gerencia de Operación, para finalizar con una propuesta de estrategia transversal a la organización que permita mejorar su uso dentro de la compañía y asegurar la continuidad operacional. La relevancia de este trabajo sobre la herramienta de inteligencia de negocio utilizada en División Andina, es definir, si existe un aumento en la creación de valor en la cadena productiva por haber instalado y utilizado este tipo de tecnologías y el aporte que generan la herramienta de inteligencia de negocio, como apoyo a la toma decisiones del centro integrado de operación.- / The mining industry is in constant challenges to improve profitability, facing labor disruptions, falls in metal prices, rising energy costs, relationship with the community and the environment, among others. To confronty these scenarios is essential for mining companies, implement strategies that enable it to position itself as a benchmark in efficiency, for the purpose of to successfully overcome these market swings. A real option for improvement is to integrate business intelligence. Most companies generate large volumes of information and this is only stored and rarely revised therefore worse than no information available, is to have a lot of information available and not knowing what to do with it, is for this reason that tools business intelligence, allow us, with existing and stored information, create scenarios, prognostics and reports to aid decision-making, which translates into a competitive advantage.The objective of this work is to identify the status and use of the tool business intelligence, installed between 2008 to 2010, Codelco Chile Andina Division, use from its implementation to the present, in order to be able to identify critical problems affecting a system of this magnitude technology. To later propose a strategy for implementation and operation in the organization. Industrial sectors that have been successfully supported by business intelligence tools, to continue with a view to the Chilean mining sector and in particular the case of Codelco Chile Andina Division are described. For the latter, the research will be divided into three main stages; first review of the tool business intelligence using the Integrated Operations, second Center the current state of the intelligence business tool and its contribution in production management, ending with a proposed strategy to improve the use of these tools within the company. The relevance of this research tool business intelligence used in Andina Division, is to define, if there is an increase in the creation of value of the mining company to have installed these technologies and the contribution that generate intelligence tool business, to support the decision making of the Integrated Operations Center

Magíster en Gestión de Operaciones / Ingeniero Civil Industrial / El presente trabajo se enmarca en un estudio de mejoramiento de la Plataforma de Atención y Asistencia a Contribuyentes desarrollada el año 2008 por el Servicio de Impuestos Internos (S.I.I.) y que actualmente opera en las distintas oficinas a lo largo del país, en la cual cuatro de las seis más importantes del país están ubicadas en Santiago (Sur, Oriente, Centro y Poniente) las cuales son objeto de este trabajo y concentran el 68,4% del total de atenciones de la región metropolitana y el 31% del total país. El problema observado en estas oficinas, es que se ha visto sobrepasada en su demanda de atenciones en días específicos del año, y que por restricciones de espacio es difícil poder ampliar su capacidad, traduciendo esto en esperas y atenciones superior al rango propuesto como máximo (30 minutos). Dicho lo anterior, el objetivo del estudio es encontrar un modelo de atención aplicable en el corto plazo y que mejore los indicadores de espera y atención de los contribuyentes en base a un número óptimo de recursos disponibles. En este trabajo, se aplicaron herramientas de Business Intelligence, permitiendo la obtención de información desde un gran volumen de datos captados por el dispensador electrónico de números de atención (Total Pack) considerando un año de atenciones (cerca de 1,3 MM de datos). Con esta data, se aborda el problema desde la minería de datos mediante CRISP-DM, metodología usada en este tipo de problemas y que busca obtener un modelamiento del problema en base a los datos disponibles. Además, se aplicó un análisis de clusters de datos en base al tipo de contribuyente y trámite a realizar, arrojando cinco clusters (filas). Con esto, se determinó la cantidad de cajas óptimas para cada fila de atención en base a simulación en distintos casos según indicadores de espera y atenciones por día. Usando simulación de procesos se evaluaron tres modelos de atención, estos modelos, en cinco de seis casos, reducen la espera promedio ponderada entre un 35%-98%, y en 16 de 24 casos con menos recursos que en la actualidad, permitiendo liberar funcionarios para fiscalización en terreno con una atención más rápida a los contribuyentes, o en su defecto, generando un beneficio económico avaluado en 0,5 MM$ fijos de habilitación y entre 1 MM$ y 1,5 MM$ variables por salario (estimados entre $150 MM y $200 MM anuales).

El proyecto tiene como principal objetivo el implementar de un modelo de Business Intelligence, basado en tecnología SAP HANA, para el proceso de producción en empresas Textiles. El modelo propuesto ayuda a las empresas del sector textil a contar con información en tiempo real del negocio a través de reportes que ayude a la gerencia de las empresas en la toma de decisiones. En la primera parte del proyecto, se efectúa la investigación y recopilación sobre el proceso de producción en empresas textiles. Para esta investigación se tiene en cuenta los reportes críticos para las empresas Textiles (proceso de producción), además se lleva a cabo el planeamiento del proyecto. También se diseña un Modelo Tecnológico que da paso a la implementación de la solución de BI. En la segunda parte del proyecto, se realiza la implementación de la solución de BI junto con la elaboración de los indicadores y posterior Dashboard para el proceso de producción textil. Las actividades descritas anteriormente, llevan a demostrar lo útil que resulta la tecnología in memory en conjunto con una solución ágil de Inteligencia de Negocios. Para el presente proyecto se definen los siguientes entregables: plan de trabajo (considerando posibles riesgos), una memoria del proyecto que tiene el Modelo Tecnológico desarrollado por el equipo de trabajo y toda la información de la investigación realizada. Los documentos son evaluados y aprobados por las siguientes autoridades: Comité del Proyecto, Profesor Gerente, Cliente y Profesor de investigación. / The project's main objective is to implement a Business Intelligence model for the production process in Textile companies based on SAP HANA technology. The proposed model helps companies in the textile sector to have real-time information about the business, through reports that help the management in decision making. In the first part of the project, research and compilation of the production process in textile companies took place. For this research will take into account the critical reports for companies Textiles (production process), in addition to being carried out project planning. The project team will proceed to design a technological model that will give way to the implementation of the BI solution. For the second part of the project, the BI solution will be implemented in the production process in textile companies. The activities described above will lead to show how useful the technology in a Business Intelligence solution. For the project the following deliverables were defined a work plan (considering possible risks), a memory of the project that will have the technological model developed by the team and all the information in the investigation. Los documents will be evaluated and approved by the following authorities: Project Committee, Professor Manager, Customer and Professor of research. / Tesis

Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información. Ingeniero Civil Industrial / La Dirección del Trabajo es la organización que se encarga de velar por el cumplimiento de la legislación laboral a través de sus productos y servicios estratégicos, donde la fiscalización es una de sus principales herramientas de detección de infraccionalidad. El proyecto de tesis se enfoca en el rediseño de los procesos de fiscalización proactiva en base a la Metodología de Ingeniería de Negocios, donde se ha presentado una baja tasa de detección de infraccionalidad (Eficacia) en los programas de fiscalización, la cual en los últimos 6 años ha tenido un promedio del 27% y nunca superando el 35%. Este resultado se considera bajo debido a estudios que estiman una tasa de infraccionalidad natural (teórica) del 37% (Kanbur, Ronconi, & Wedenoja, 2013), por lo cual, la fiscalización que está enfocada en encontrar infracción está bajo la tasa natural o base. Debido a la restricción de recursos de la organización, la cual se ha mantenido lo últimos 5 años con un número de fiscalizadores promedio de 450 a lo largo del país, y una demanda creciente cercana al 5% desde el 2010, la organización se ha visto en la necesidad de optimizar el manejo de sus recursos y enfocar su acción inspectiva a aquellas empresas con mayor probabilidad de infracción. Para esto, el proyecto posee como objetivo aumentar la eficacia de la fiscalización proactiva al doble hasta el 2018, a través del rediseño del proceso de la fiscalización y el desarrollo de modelos predictivos con la información de la organización. La metodología general del proyecto de rediseño es la Ingeniería de Negocios, mientras que para la creación de los modelos predictivos se utiliza la metodología CRISP-DM. Los modelos predictivos utilizados en el proyecto fueron Árboles de decisión (CART, Conditional Inference Trees y Random Forest), Regresión Logística y Redes Neuronales, donde el que presentó los mejores resultados de predicción fue el Random Forest, con un Accuracy del 87,41% y un Fscore del 84,43%. Con tal modelo se realizó una prueba piloto a 560 empresas a lo largo de todo Chile, donde se obtuvo una asertividad del 42,24%, donde en regiones se llegó a tener por sobre el 50% de acierto. Se presenta una arquitectura basada en el levantamiento de una máquina virtual la cual alberga el desarrollo generado para los pasos de la metodología CRISP-DM, donde se muestran los casos de uso, diagrama de arquitectura y diagrama de despliegue. Por último, se realiza una evaluación económica al proyecto, donde se plantea un indicador de costo efectivo por fiscalización (CEF), el cual se define que si el proyecto presenta un menor CEF es conveniente su realización. El escenario sin proyecto presentó un CEF de CLP$133.650, mientras que el con Proyecto mostró un CEF de CLP$104.810 a una tasa social de descuento del 6%.

Este trabajo busca conocer —a partir de una exhaustiva revisión de artículos de alto impacto— cuáles son las principales aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) que han potenciado las estrategias empresariales. Se abordan los siguientes temas para responder la pregunta de investigación. En primer lugar, se define inteligencia artificial y se estudia su evolución; se alude también a las distintas posturas respecto a ella. En segundo lugar, se explica en qué consiste la inteligencia de negocios, ya que en los últimos años las empresas han demostrado interés por mejorar sus procesos con base en el manejo de grandes volúmenes de datos. En tercer lugar, se analiza el aporte de la IA a la inteligencia de negocios, su aplicación en las distintas unidades organizativas y el apoyo a la generación de estrategias empresariales. Finalmente, se incide en cómo la IA permite mejorar las estrategias de las organizaciones. Se concluye que la IA transforma la interacción de los humanos con las máquinas, ayudando a aumentar sus capacidades para la toma de decisiones, lo que es especialmente relevante para los negocios contemporáneos y, en particular, para la estrategia empresarial. / This work seeks to undestand, since an extensive review of very important articles, which are the main applications of the artificial intelligence (AI) that have improved the business strategies. The following issues are addressed in order to answer the questions of the investigative work. First, artificial intelligence is defined and its evolution is studied. It also refers to different positions abou it. Second, it is explained what the business intelligence consists, because, lately, companies have been interested in improving their processes based on the management of big data. Third, the contribution of the AI to the business intelligence is analyzed; also its application to the different organisational units and the support to the generation of business strategies are analyzed. Finally, the focus is on how the AI allows to improve the strategies of the organizations. It is concluded that the AI transforms the interaction of the human beings with machines, helping to increase their capacities of making decisions; this is very important for the contemporary business, and especially for the business strategy. / Trabajo de Suficiencia Profesional