Tesis y Trabajos de Investigación PUCP
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Ítem Texto completo enlazado Algoritmo bioinspirado Lobo Gris (Grey Wolf) para la optimización de índices en bases de datos relacionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-29) Verástegui Sánchez, Fernando Guillermo; Cueva Moscoso, RonyDentro del mundo empresarial actual, los datos cobran una importancia crucial para el desarrollo de una compañía, ya sea para análisis, seguimiento comercial, estrategias de negocios, entre otros. Por lo que, su almacenamiento y extracción son una parte importante para su uso. Las bases de datos sirven para almacenar esta información, para que luego puedan ser consultadas. Estas pueden ser tanto relacionales como no relacionales, siendo la primera en donde los datos que se almacenan están relacionados entre ellos. La información se organiza mediante tablas, que incluyen columnas y filas, pudiendo obtener acceso a estos datos de diferentes maneras (AWS, n.d.). Para los administradores de base de datos (DBA) e investigadores la mejora del rendimiento de las bases de datos ha sido un reto persistente a lo largo de los años. Este desafío está fuertemente relacionado con la forma de organización lógica de los registros y, especialmente, a la rapidez con la que se accede y procesa esos registros. En ese sentido, los índices ejercen como un modo de acceso más rápido a la información. Siendo un caso de ejemplo, cuando los datos son solicitados, el sistema de gestión de base de datos primero verifica si existe un índice y su estructura, la cual está ordenada y contiene la dirección física del dato, permitiendo así recuperar la información directamente en el disco duro, simplificando el trabajo de búsqueda (Pedrozo & Vaz, 2014). Si bien los índices sirven para acelerar la recuperación de los datos, uno mal diseñado deteriora el rendimiento general. Esto se debe a los diferentes factores que influyen en su creación, como lo son: El tipo de dato, la estructura de la tabla, el número de veces que se buscó un campo específico, la frecuencia de ciertas consultas, la frecuencia de valores distintos en una columna, la carga de trabajo, el número de operaciones de lectura y escritura, entre otros (Naik, 2018). En consecuencia, el propósito de este proyecto consiste en mejorar la eficiencia del tiempo de respuesta en las consultas mediante el uso de índices, brindando la mejor opción para la creación de estos, sobre las tablas dentro un sistema de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS). Para este proyecto se plantea utilizar un algoritmo metaheurístico aplicado al problema de selección de índices (ISP), el cual consiste en, dado una base de datos y un conjunto de consultas, seleccionar automáticamente un conjunto apropiado de índices (Chaudhuri, Datar, and Narasayya 2004). Este problema es considerado un “NP-Hard Problem”, la elección de utilizar un algoritmo metaheurístico, en combinación con la amplia gama de variables que pueden influir, se revela como una opción óptima en comparación con otros tipos de algoritmos.Ítem Texto completo enlazado Algoritmo metaheurístico para la optimización de consultas SQL en bases de datos distribuidas relacionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-04-09) Sangama Ramirez, Jesus Angel Eduardo; Cueva Moscoso, RonyEn el contexto empresarial, los datos tienen una importancia significativa tanto para la operación del día a día en una organización como para la toma de decisiones dentro de esta. Por ello, resulta vital que consultar dichos datos sea un proceso lo más eficiente posible. Para las bases de datos relacionales, una forma de lograr esto es la optimización de consultas SQL, y entre los diferentes métodos de optimización se encuentran los algoritmos metaheurísticos. El presente trabajo realiza una investigación de la literatura académica centrada en estos algoritmos aplicados a la optimización de consultas en bases de datos distribuidas relacionales y decide realizar una comparación entre el algoritmo genético (el cual cuenta con gran popularidad en este ámbito) y el memético, con el fin de evaluar si la aplicación de este último resulta viable para este tipo de optimización. Para lograr lo planteado anteriormente, el trabajo busca definir variables, parámetros y restricciones del problema de optimización de consultas; las cuales posteriormente son utilizadas para implementar adaptaciones propias de los algoritmos genético y memético orientadas a dicho problema. Finalmente, se realiza una comparación de eficacia y eficiencia entre ambas implementaciones a través de experimentación numérica. Tras finalizar todas las tareas anteriores, se concluye que se logró implementar un algoritmo memético para optimizar consultas SQL en bases de datos distribuidas relacionales cuyo rendimiento puede superar al algoritmo genético para escenarios de complejidad creciente (es decir, bases de datos con numerosas tablas y sitios).Ítem Texto completo enlazado Business IT consulting para Laboratorio Clínico ROE(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-20) Velez Sanchez, Augusto Andree; More Montoya, Alejandro Enrique; Guizado Serrano, Juan Pablo; Carlos Soto, Marlene Elisa; Negron Naldos, Luis AlfredoLa importancia en el uso de los datos por parte de las empresas está relacionado directamente a la generación de valor para nuevas oportunidades de negocio en base a ellos, la industria de la salud no es indiferente a esta relación, en específico los Laboratorios Clínicos tienen la posibilidad de monetizar la información que almacenan y crear valor adicional a los resultados médicos que hoy entregan, pasar de solo entregar un resultado numérico de los exámenes a proponer mejoras en la salud de los pacientes de manera pro activa mejorando la experiencia de los pacientes. Laboratorio Clínico ROE es líder en el mercado nacional y su rubro no es ajeno a esta necesidad, es por lo que el propósito de investigación es realizar un Business IT Consulting que permita crear una ventaja competitiva diferenciadora sostenible en base a los datos, diferenciándose de la competencia creando valor para sus pacientes con nuevos servicios digitales, en base a la información que tiene por más de 50 años dentro del mercado peruano. La consultoría ha pasado por una serie de actividades de recolección de información, análisis del mercado de salud del país y la situación de la empresa, así como las necesidades que tiene internamente para generar esta ventaja competitiva, se analizó las causas de los tres problemas principales, así como las posibles soluciones en base a un esquema de priorización que permitió encontrar las estrategias necesarias para llegar a tener esta ventaja diferenciadora. Se propone para el Laboratorio implementar un programa de detección temprana de enfermedades y un programa de seguimiento de pacientes crónicos pasando por la adquisición de habilidades analíticas con la creación de nuevos roles y perfiles dentro de ROE. Esto en paralelo con el establecimiento de lineamientos estratégicos para los datos, democratizando su uso e integrando a la empresa las herramientas analíticas necesarias.Ítem Texto completo enlazado Implementación de un algoritmo memético para optimizar la asignación de tablas a unidades de almacenamiento de bases de datos relacionales(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-06) Lucas Ramos, Jhamir Arturo; Cueva Moscoso, RonyEn la actualidad, los sistemas de bases de datos son considerados como un componente fundamental para casi cualquier organización, ya que estos sistemas permiten acceder a información puntual de forma segura y rápida, lo cual es clave para una correcta toma de decisiones y una adecuada atención a los usuarios. Sin embargo, debido al rápido desarrollo de las tecnologías de información, cada vez más sistemas de información generan enormes cantidades de datos y necesitan lidiar con estos de forma eficiente y, dado que las bases de datos relacionales juegan un rol vital en muchos sistemas de información, el rendimiento de estos mismos sistemas depende directamente del rendimiento del sistema de base de datos. En ese sentido, se considera crítico aplicar diversos métodos para optimizar el rendimiento del sistema de base de datos. Uno de estos métodos es la asignación de tablas, el cual consiste en distribuir de manera adecuada a las tablas de una base de datos en los dispositivos de almacenamiento disponibles. Dicho método es útil porque permite mejorar el rendimiento del sistema de base de datos y aprovechar de mejor manera los recursos de hardware disponibles. Sin embargo, muchas veces esta tarea se realiza considerando sólo algunas variables o factores al momento de tomar una decisión. Asimismo, existe una ausencia en el empleo de esta técnica por parte de muchos sistemas modernos. Esto, sumado al hecho de que la asignación suele realizarse de manera manual y también a que los estudios presentes en el estado del arte utilizan, en su gran mayoría, soluciones basadas en heurísticas o cálculos simples, las cuales pueden no brindar buenos resultados, conducen a que se realice una deficiente asignación de tablas a unidades de almacenamiento. Esta situación provoca un bajo rendimiento del sistema de base de datos, un deficiente funcionamiento de la entrada y salida de disco y que las tareas de administración sean más propensas a errores. Ante esta situación, se torna necesario el uso de métodos que automaticen y optimicen esta tarea, en ese sentido, el presente trabajo de tesis propone el diseño y la implementación de un algoritmo memético que permita optimizar la asignación de tablas a unidades de almacenamiento de bases de datos relacionales.Ítem Texto completo enlazado La generación de valor mediante el uso de data science en la toma de decisiones comerciales de tiendas por departamento(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-06-14) Pignano Bravo, Angelo Santino; Pino Carmona, Piero Jesús; Ponce Regalado, María de FátimaLa presente investigación plantea la importancia que ha cobrado el aprovechamiento de los datos en este contexto conocido como la era del big data. La importancia del análisis de dichos datos ha creado la necesidad de que cada vez más organizaciones se alineen a nuevas tecnologías que permiten la recolección, análisis y sintetización de los datos a fin de obtener información relevante para la toma de decisiones organizacionales. La aproximación de la investigación se enfoca en cómo la integración del data science en los procesos de toma de decisiones puede generar valor en el área comercial de las tiendas por departamento, para analizar ello el modelo ensemble es considerado como el más completo y sobre el cual se construye el marco analítico de la presente investigación. Se seleccionó este modelo luego de un estudio de bibliografía especializada en temas referentes al data science, toma de decisiones, gestión del área comercial y contexto de las tiendas por departamento a fin de analizar la situación actual de las tiendas por departamento y observar si verdaderamente existe una necesidad de que se dé mayor importancia en la adaptación del data science en dicho rubro. Posteriormente, se analiza el sector de tiendas por departamento a nivel mundial, latinoamericano y peruano; asimismo, se realiza estudios de caso de diversas organizaciones del rubro tiendas por departamento en el mundo a fin de conocer qué factores fueron determinantes para su implementación que pueden o no ser replicables en otros contextos deLatinoamérica. Finalmente, se indica, como principal conclusión de la investigación, que las empresas que no se adapten a la era del Big Data y no consideren los beneficios del Data Science, se encuentran en una situación de desventaja, además, no podrán tener un crecimiento sostenible en el tiempo, ni un posicionamiento adecuado, por lo tanto, se espera que la tendencia por el uso de la ciencia de datos sea cada vez mayor. En base a ello, se propone que para futuras investigaciones se analice cuantitativamente el valor generado por la aplicación del data science para el caso de una empresa en un sector determinado.Ítem Texto completo enlazado Proceso de descubrimiento de conocimiento para predecir el abandono de tratamiento en una entidad de salud pública(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2015-06-04) Candela Cáceres, Julio Christians; Bejarano Nicho, Gissella MaríaEl presente proyecto académico de fin de carrera tiene como objetivo mostrar el proceso automatizado de cada etapa del proceso de descubrimiento con el fin de predecir el abandono en los tratamientos de cáncer de una entidad de salud pública con una precisión eficiente basándose en características o factores determinados en la etapa de análisis junto con los miembros de la institución. La información resultante servirá de apoyo para que los administradores de la entidad de salud puedan plantear las políticas y estrategias personalizadas de retención de pacientes. Como se mencionó anteriormente, se tomaron en cuenta todas las etapas del proceso de descubrimiento de conocimiento - análisis, extracción, pre-procesamiento, estimación del modelo e interpretación - para que la información resultante pueda ser confiable y oportuna para la toma de decisiones. Adicionalmente, como parte de la etapa de extracción de datos, se encontró la necesidad de diseñar un DataMart que organice y facilite el análisis de información, no solo para el proyecto actual, sino para otras necesidades que puedan surgir en el futuro. Cada etapa tuvo apoyo de herramientas de software y metodologías que han sido ampliamente usadas con éxito en este tipo de proyectos. Se escogieron herramientas gratuitas que tendrían mayor apoyo a los requerimientos del proyecto como la automatización de los procesos, diseño del DataMart y el proceso general de Minería de Datos. En conclusión, el proyecto culminó con éxito cumpliendo los estipulado en cada uno de los resultados esperados, por lo cual, se puede determinar que el proceso automatizado podrá ser útil para determinar que pacientes abandonan su tratamiento y brindar la información oportuna a los encargados de tomar las decisiones.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un sistema de gestión documental, fichas de resumen y listas de publicación para el proyecto PROCAL-PROSER(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-11-10) Liberato Navarro, Albert Félix; Marcial Reynalde, Nadya Elida; Dávila Ramón, Abraham EliseoHoy en día, con el avance progresivo de la tecnología y la introducción de los documentos digitales, la perspectiva de la gestión documental ha cambiado de manera notable. Actualmente la gestión electrónica de documentos ayuda en la mejora de los procesos de trabajo, y en el intercambio de conocimientos entre instancias, permitiendo así que las organizaciones adquieran verdaderas dinámicas de cambio y mejora. Una de las organizaciones que tiene la necesidad de gestionar gran cantidad de documentos es el Grupo de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Software (GIDIS) de la Pontificia Universidad Católica del Perú. GIDIS ejecutó durante el 2007 y el 2011 el proyecto COMPETISOFT para mejorar la competitividad de la industria de software de Iberoamérica. En el año 2013, se inició el Proyecto ProCal-ProSer cuya configuración de trabajo es análoga a la del proyecto COMPETISOFT y donde se espera tener un flujo mucho mayor de documentos, con distintas personas en distintos grupos de trabajo haciendo investigación y perteneciendo a distintas instituciones. El presente proyecto de fin de carrera presenta el desarrollo de un Sistema de Gestión Documental, Fichas de Resumen y Listas de Publicaciones para el Proyecto ProCal- ProSer, aplicado al Grupo de Investigación y Desarrollo en Ingeniería de Software GIDISPUCP, con el cual se pueda soportar todas las necesidades requeridas por los integrantes del GIDIS. El proyecto se inicia con una identificación de las distintas actividades que se realizan en el Proyecto ProCal-ProSer, para luego definir los requisitos que sirvieron de entrada para proceder el diseño e implementación de la solución en un entorno web, el cual finalmente cumplió con las diferentes necesidades requeridas por GIDIS, mediante una serie de pruebas realizadas con los miembros del grupo.Ítem Texto completo enlazado Análisis, diseño e implementación de una solución de inteligencia de negocios para el área de importaciones en una empresa comercializadora/importadora(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2013-08-22) Córdova Yupanqui, José Eduardo; Valencia Ibarra, Raúl AurelioEl presente proyecto de tesis consiste en analizar, diseñar e implementar una solución de inteligencia de negocios, que permita realizar el análisis a nivel gerencial del área de Importaciones y Logística dentro de una empresa que comercializa e importa bienes y que tenga implantado un ERP para las operaciones dentro de sus diversos procesos de negocio. La solución consiste en una serie de elementos gráficos, flexibles y de acceso eficiente a los datos ofrecidos desde distintos orígenes; permitiendo con ello, lograr un análisis adecuado de los datos por volumen y distribuirlos por distintos filtros como fechas, ubicación geográfica, proveedores internacionales, entre otros y dar la facilidad a los usuarios para que interpreten mejor dicha información. De igual modo, la solución permitirá a los usuarios de la alta dirección de las organizaciones de este tipo de empresas tomar mejores decisiones a nivel de gestión en relación a las compras de importación.Ítem Texto completo enlazado Análisis, diseño e implementación de un datamart para el soporte de toma de decisiones y evaluación de las estrategias sanitarias en las direcciones de salud(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2012-05-30) Rosales Sedano, Carmen PamelaEl presente proyecto de tesis tiene como objetivo la implementación de un datamart que permita apoyar la toma de decisiones necesarias para cumplir con los objetivos específicos de cada estrategia sanitaria nacional dentro de las direcciones de salud. Se tomó como estrategia sanitaria piloto, la estrategia de Alimentación y Nutrición Saludable. Para ella, se realizó la captura de requerimientos, análisis, diseño y construcción del datamart. Los resultados obtenidos son los reportes analíticos útiles para tomar decisiones de forma rápida y confiable.Ítem Texto completo enlazado Análisis, diseño e implementación de un sistema de administración de torneos del juego de ajedrez(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2012-05-08) Colonia Machado, Billy AntonioEn el presente trabajo se realizó el análisis, diseño e implementación de un sistema administrador de torneos de ajedrez que se propone como solución a la falta de una herramienta adecuada que administre en forma eficiente este tipo de eventos. Se resalta el hecho que por primera vez en este tipo de soluciones se integra en un único interfaz la gestión de jugadores dentro de un torneo con la administración de sus partidas jugadas. Entre las tareas implementadas en el producto de este trabajo se pueden enumerar las siguientes: establecer el tipo de torneo a jugar, registrar jugadores en el sistema, inscribirlos en un torneo, crear categorías, obtener reportes con los resultados de las rondas jugadas o de las estadísticas generales del torneo, gestionar las partidas jugadas, obtener reportes de las partidas jugadas, calcular las nuevas valoraciones de habilidad de juego de los jugadores (conocida como ELO) y obtener mecanismos de desempate en caso de igualdad en puntajes. Cabe indicar que en este trabajo se optó por implementar un procedimiento de emparejamiento de jugadores a lo largo de las rondas de un torneo en el sistema suizo que mejora el tiempo de respuesta en la generación de las parejas según los procedimientos establecidos por los reglamentos de la Federación Internacional de Ajedrez (FIDE).
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