Desarrollo de una plataforma digital implementando un algoritmo de clasificación basado en machine learning para optimizar el proceso de detección de talentos deportivos del programa La Academia del Instituto Peruano del Deporte

La Academia es un programa de masificación deportiva del Instituto Peruano del Deporte el cual ofrece talleres deportivos gratuitos a nivel nacional buscando fomentar la actividad deportiva y la formación de talentos deportivos en personas de entre 6 y 17 años. Sin embargo, el proceso de detección de talentos deportivos presenta deficiencias con respecto a la precisión y el tiempo que tardan los analistas deportivos en determinar si el deportista es un talento deportivo en la correspondiente disciplina. Esto debido a la complejidad y la cantidad de información que se requiere procesar para determinar la clasificación. Es por ello que el presente trabajo tiene como objetivo la implementación de una plataforma que permita digitalizar los procesos del programa deportivo La Academia con el fin de optimizar el proceso de detección de talentos deportivos mediante el uso de un algoritmo de clasificación basado en Machine Learning que permita reducir el tiempo que demora la clasificación de talentos deportivos y aumentar su precisión, el cual se verá reflejado en la publicación anual de resultados del Instituto Peruano del Deporte (IPD)

Diseño de una plataforma Smart Services para Smart Cities

El objetivo principal de este Proyecto Fin de Carrera (PFC), consiste en diseñar una plataforma Smart Services dentro de una compañía, para proporcionar a sus clientes servicios de Smart Cities. Se diseñará una plataforma que en fase de implantación llegue a prestar servicios extremo a extremo a las AAPP (Ayuntamientos y concesionarios de servicios municipales). Es decir, desde la petición del servicio, hasta que el mismo se provisiona y se pone en marcha. El diseño de la solución para el Sistema de Gestión deberá cumplir con las siguientes características: 1. Gestión end-to-end de la Plataforma Smart Services. 2. Cobertura a los diferentes módulos funcionales del propio Sistema de Gestión: 3. Gestión del inventario. 4. Gestión de la provisión. 5. Monitorización y supervisión de la Plataforma Smart Services. 6. Gestión del servicio. 7. Escalabilidad: La solución propuesta debe garantizar la escalabilidad necesaria para poder atender a las necesidades de volumetría. 8. Sistema de Gestión implementado bajo herramientas Open Source

Guía para la implementación de una solución de inteligencia de negocios para pequeñas y medianas empresas

Durante la última década, la importancia de la información y el conocimiento para la actividad empresarial ha incrementado de manera significativa. La globalización se ha convertido en una realidad, generando nuevos mercados cada vez más competitivos y dinámicos. La información entonces se constituye como un recurso fundamental para la gestión y la creación de valor para el negocio. El conocimiento sobre los competidores y clientes es esencial para determinar las directrices estratégicas que regirán el desarrollo de la organización. El aprovechamiento de este recurso es importante para el crecimiento de las empresas; una forma de hacer frente a esta necesidad es a través del desarrollo de sistemas de información organizacionales que facilitan la manipulación de los datos del negocio y su respectiva difusión entre los diferentes usuarios de la información

Propuesta de metodología para la implementación de ciencia de datos en la toma de decisiones gerenciales en Guatemala

Proporcionar una metodología de implementación de la ciencia de datos que sirva de guía técnica a las empresas guatemaltecas para utilizar los beneficios del análisis de datos en sus decisiones gerenciales, así establecer un plan estratégico para aprovechar el valor de los datos generados por una empresa

Factores para la implementación de una Arquitectura Cloud Computing desde la Gestión Empresarial (ERP) y Modelos de Procesos de Negocio (BPM)

The research is developed in response to the need to study the relationships of enterprise resource management and its planning by the requirements and execution for implementation in a business management system (ERP) with Cloud Computing architecture for the business model of a company in the field of industrial processes. It was carried out by a documentary analysis, measurements and evaluations on the basis of the contractual services for availability, compliance with the corporate parameters defined by the initial, explored and implemented business process designs, as population and units of analysis, documents and analytical references of the projects, and functionality in the work areas.  The highest values were specified, of investment in consultancy for the implementation of investment in consultancy for the implementation with 55.10% of the initial budget, but in the execution the representation decreases in -2%, in the same way the behaviour of the licence service by subscription is analysed, which determines a 22. 35% for additional payroll as a percentage of the total budget, but which suffers a percentage variation decreased by -5.25%, the participation by reasonableness of these items, indicates decreases, however increases are observed in services for consulting and management of requirements of the IT area with increases of 3.40% and 1.09% respectively.Se desarrolla la investigación ante la necesidad de estudiar las relaciones de la gestión por recursos empresariales y su planificación por los requerimientos y ejecución para implementación en un sistema de gestión empresarial (ERP) con arquitectura Cloud Computing para el modelo de negocio de una empresa del rubro de procesos industriales. Se realizó por un análisis documental, las mediciones y evaluaciones que tiene como base los servicios contractuales para la disponibilidad, los cumplimientos de los parámetros corporativos definidos por los diseños de procesos de negocio iniciales, explorados e implementados, como población y unidades de análisis, los documentos y referencias analíticas de los proyectos, y funcionalidad en las áreas de trabajo.  Se especificó los mayores valores, de inversión en consultoría para la implementación inversión en consultoría para la implementación con un 55.10% del presupuesto inicial, pero en la ejecución la representación disminuye en -2%, de igual forma se analiza el comportamiento el servicio de licencia por suscripción, que determina un 22.35% por planilla adicional como porcentaje del presupuesto total, pero que sufre una variación porcentual decrementada en un -5.25%, la participación por razonabilidad de estos ítems, indica decrementos, sin embargo se observa incrementos en servicios para la consultoría y la gestión de requerimientos del área de TI con incrementos del 3.40% y 1.09% respectivamente

Análisis de datos aplicando las técnicas de Data Mining (Reglas de Asociación y Clustering) para fortalecer el comercio electrónico descubriendo hábitos de compra de productos y accesorios de bicicletas en la ciudad de Tulcán

Analizar los datos aplicando las técnicas de Data Mining (Reglas de asociación y Clustering) para fortalecer el comercio electrónico permitiendo descubrir hábitos de compra de productos y accesorios de bicicletas en la ciudad de Tulcán.En esta tesis se han analizado diferentes sets de datos tanto de compradores de bicicletas como datos demográficos de la población objetivo, con el fin de determinar el tamaño del mercado y el arquetipo de compradores de bicicletas para conocer la factibilidad de implementación de una tienda de bicicletas y accesorios. Para este fin se han validado herramientas estadísticas, proyecciones de la población, emparejamiento de datos, construcción de un prototipo, herramientas de visualización y finalmente algoritmos de modelamiento y pruebas para determinar el segmento de comprado-res. Como resultados se obtuvieron algunos datos importantes como: quienes son los mejores compradores; a que segmento de la población se debe enfocar; que tipos de productos son los más vendidos; edades y posible tamaño del mercado.Ingenierí

Introducción a la inteligencia de negocios con énfasis en una selección de algoritmos de minería de datos

La inteligencia de negocios es una herramienta de gran potencial, la cual está pasando por un momento de gran aceptación e inclusión en grandes compañías. A pesar de que muchas organizaciones implementan o quieren implementar herramientas de inteligencia de negocios, no hay muchas personas que conozcan a fondo el tema, o que puedan implementar dichas herramientas. Además, la incursión en el tema para nuevas personas es un poco complicada, ya que la documentación se encuentra dispersa y sin relación entre sí. Tal es el posicionamiento de la inteligencia de negocios en las grandes compañías, que cada día se necesitan más profesionales que puedan ayudar a establecer, soportar o implementar esta herramienta dentro de las organizaciones. Pero a pesar de la gran demanda que presenta este campo, muy pocas personas en el interior de las organizaciones poseen los conocimientos básicos sobre el tema. Los nuevos profesionales en campos de las ciencias de la computación terminan sus estudios de pregrado sin tener idea alguna de este campo de acción

Criterios de evaluación de plataformas de desarrollo de aplicaciones empresariales para ambientes web

Las aplicaciones web han estado tomando fuerza en los últimos años, esto debido a la practicidad de las mismas, entre otras razones, por la independencia del sistema operativo, así como a la facilidad para actualizar y mantener aplicaciones web sin distribuir e instalar software a miles de usuarios potenciales y son accesibles desde cualquier lugar del mundo gracias a la red de redes, Internet. Los mecanismos de desarrollo de aplicaciones Web, recogen elementos comunes al desarrollo de aplicaciones empresariales, pero tienen características propias en análisis, diseño, e implementación. Estos elementos serán independientes del estilo arquitectónico que se decida implementar y también de la arquitectura de softwar

Propuesta de segmentaci?n de clientes aplicando t?cnicas de Machine Learning para mejorar la experiencia de compra mediante un sistema de recomendaci?n de productos de Tottus

Actualmente, el constante cambio en los factores externos como la tecnolog?a, el mercado, y ahora la pandemia global est?n obligando a las empresas del sector retail a buscar diferentes estrategias de venta para mejorar la experiencia de compra de sus clientes y as? obtener mejores beneficios. Por ello, este trabajo busca segmentar a los clientes a trav?s de la aplicaci?n de t?cnicas de Machine Learning para crear un sistema de recomendaci?n de productos personalizados de acuerdo con las caracter?sticas a la cual pertenece cada cliente y as? mejorar la experiencia de compra agilizando y facilitando el proceso desde el aplicativo m?vil de la empresa. La propuesta de segmentaci?n se realiz? aplicando para el preprocesamiento de los datos el m?todo estad?stico de PCA y se model? mediante tres t?cnicas de aprendizaje no supervisado: K-means, K-medoids y Clustering Jer?rquico. Estas t?cnicas se evaluaron de forma te?rica considerando el m?todo del codo y el dendograma los cuales resultaron en K grupos ?ptimos. Finalmente, para validarlo de forma pr?ctica, se solicit? la evaluaci?n de un experto de la empresa quien mediante una entrevista compar? los resultados de las t?cnicas y escogi? a K-medoids como la segmentaci?n m?s adecuada para el negocio