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Ítem Texto completo enlazado Transformación digital a través de proyectos innovadores en analytics aplicado a recursos humanos(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-20) Cachis Gonzales, Carla Natalia; Cueva Moscoso, RonyEl 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.Ítem Texto completo enlazado Propuesta de mejora en el proceso de migración de los clientes a los canales digitales de una entidad bancaria mediante herramientas de data analytics y optimización matemática(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-02-24) Gomez Fabian, Brunnella Alejandra; Blas Corrales, Walter Leonardo; Rojas Polo, Jonatan EdwardActualmente, la Transformación Digital está tomando mayor importancia a medida que las empresas se van actualizando. Los bancos no son la excepción, ya que cada vez realizan mayores esfuerzos económicos para promover la migración de los clientes a sus canales digitales. Esto implica beneficios como reducción de costos en canales físicos, incremento en la eficiencia de sus procesos y en el nivel de experiencia al cliente. Esta investigación tiene como objetivo principal plantear un modelo de negocio que permita potenciar un enfoque de atención digital hacia una visión centrada en el cliente. Por ello, el presente trabajo tiene como finalidad promover la migración de los clientes hacia los canales digitales de una entidad bancaria. La estrategia de negocio propuesta se sustenta en la aplicación de dos metodologías, las cuales son Data Analytics y Optimización Matemática. Por un lado, se utiliza la primera herramienta para realizar un análisis de clúster de clientes según su nivel de digitalidad. Además, se desarrolla un modelo de Machine Learning para la clasificación de los clientes. Por otro lado, se realiza una asignación óptima de asesores a cada uno de los clústeres según su nivel de efectividad en la contactabilidad de clientes mediante Optimización Matemática. Asimismo, se emplea esta herramienta para poder identificar a qué clústeres se les aplica una estrategia de migración como primer MVP para poder maximizar la utilidad. La propuesta se aplica a cerca de 22 mil clientes por agencia lo que permite al banco obtener un ahorro económico equivalente a S/27,927.23, el cual podría aumentar potencialmente a 11 millones de soles aproximadamente si se aplica a la totalidad de agencias. En síntesis, según los resultados obtenidos, se valida que la incorporación de un enfoque dirigido a la Transformación Digital mediante herramientas de Data Analytics y Optimización Matemática genera beneficios económicos y operacionales dentro de una entidad bancaria.Ítem Texto completo enlazado Propuesta de mejora de la cadena de suministros de la palta mediante el uso de herramientas de análisis de series de tiempo, analytics y optimización matemática(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-07-22) Goyzueta Meneses, Cesar Eduardo; Rojas Polo, Jonatan EdwardLa tesis que estaré presentando es sobre una propuesta de mejora de la cadena de suministros de la palta mediante el uso de herramientas de análisis de series de tiempo, analytics y optimización matemática. Se divide en marco teórico, donde se muestra un panorama claro sobre la investigación operativa, cadena de suministro, analítica y series de tiempo; para comprender lo que se abarcará. El segundo capítulo sería sobre casos de estudio similares al enfoque del estudio. El siguiente capítulo sería un análisis del Perú enfocado en la exportación de la palta, su capacidad hídrica, superficie agrícola disponible, informalidad y pobreza. En el cuarto capítulo se propondrá una propuesta de mejora utilizando información climática, potenciales mercados a exportar, información socioeconómica, rendimientos de los terrenos y limitantes hídricas como de terreno; usando las herramientas de series de tiempo, analytics y un modelo matemático. Para el quinto capítulo se realizará el análisis financiero para ver si es rentable para los agricultores implementar la cosecha de la palta. En el siguiente capítulo se analizarán los datos otorgados por el modelo, el análisis descriptivo y el análisis financiero. Para finalizar, el último capítulo abarcará las conclusiones a partir de lo evaluado durante el documento.Ítem Texto completo enlazado Extracción de información para la generación de reportes estructurados a partir de noticias peruanas relacionadas a crímenes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-09-12) Bustamante Alvarez, Gina; Oncevay Marcos, Félix ArturoActualmente, múltiples fuerzas policiales y agencias de inteligencia han decidido enfocar parte de sus esfuerzos en la recolección de todo tipo de información sobre crímenes. Esto con el objetivo de poder analizar los datos disponibles y utilizar los resultados de esta tarea para la mejora de procesos actuales, e incluso, para la prevención de ataques y delitos futuros. No obstante, debido a la velocidad con la que se generan datos e información en la última década, las técnicas de análisis tradicional han resultado en baja productividad y en un uso ineficiente de recursos. Es por esta razón, que desde el campo de la informática, y específicamente desde las ciencias de la computación, se vienen realizado múltiples intentos para ayudar a identificar y obtener la información más importante dentro de estos grandes volúmenes de datos. Hasta el momento los estudios previos realizados para este dominio, abarcan desde la predicción del lugar de un delito utilizando data numérica, hasta la identificación de nombres y entidades en descripciones textuales. En este contexto, este trabajo propone la creación de una herramienta de extracción de información para noticias relacionadas al dominio criminal peruano. Buscando identificar automáticamente culpables, víctimas y locaciones mediante los siguientes pasos: (1) Procesamiento y generación de un conjunto de datos en base a noticias criminales, (2) Implementación y validación de algoritmos de extracción e información, y (3) Elaboración de una interfaz de programación de aplicaciones para el consumo del modelo desarrollado. Los resultados obtenidos evidencian que el enfoque utilizado, basado en dependencias sintácticas y reconocimiento de entidades nombradas, es exitoso. Además, se espera que en el futuro se puedan mejorar los resultados obtenidos con técnicas de procesamiento de lenguaje natural para dominios con pocos recursos.Ítem Texto completo enlazado Implementación de una aplicación para el análisis y visualización de eventos en español usando extracción automática de ontologías(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-02-12) Valeriano Loli, Enrique; Oncevay Marcos, Félix ArturoLa globalización y la aparición de diferentes tecnologías como las redes sociales han ocasionado que la información relacionada a noticias y eventos se propague de una manera más rápida. Ahora las empresas deben estar siempre pendientes a los datos generados para así ser más eficaces en su relación con ellos. Sin embargo, esta es una tarea difícil debido a la gran cantidad de datos y a la falta de procesos automáticos para analizar estos, sobre todo en el idioma español. Como objetivo de este proyecto, se busca brindar una aplicación la cual de manera automática pueda realizar análisis de datos de eventos en español y permitan visualizar los aspectos más importantes relacionados a estos datos. Para esto se implementarán algoritmos de Análisis de Formal de Conceptos y Análisis de Patrones Léxico-Sintácticos. Además, se usarán ontologías para poder estructurar la información recolectada a partir de los algoritmos. Se concluye que los algoritmos desarrollados permiten obtener las entidades y relaciones más relevantes encontradas en los datos con porcentajes relativamente altos de precisión y exhaustividad sobre todo usando datos limpios. Además, es posible mostrar la información recolectada de manera adecuada debido a la flexibilidad de las ontologías.