Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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Propuesta de mejora de inventarios de una empresa importadora de maquinaria en el Perú usando herramientas de minería de datos
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-30) Vilela Leon, Gian Carlo; Silva Sotillo, Walter Alejandro
En el escenario competitivo actual, es de suma relevancia que las empresas logren saber qué es lo que sus clientes desean comprar. Una forma de lograrlo es mediante buenos pronósticos de demanda, lo cual se traduce en compras de productos asertivas o la toma de decisiones correctivas en el corto plazo. La presente tesis manifiesta que existe ventajas económicas y estratégicas en el área de inventario y abastecimiento de una empresa utilizando herramientas de minería de datos, específicamente, herramientas de pronóstico de demanda que nos permiten reducir las diferencias entre lo ofertado y lo realmente demandado, lo cual optimiza los niveles de abastecimiento. El desarrollo de la investigación involucra diseñar diferentes modelos aplicando distintos métodos a una base de datos histórica de una organización dedicada a la importación de maquinarias de uso industrial, realizando previamente una selección de categorías de productos relevantes para el desarrollo y evaluación de estos modelos. Posteriormente se realizado la medición de errores de cada modelo propuesto con el fin de poder identificar aquel que se adecua de mejor manera a los productos y, de esta manera, realizar la elección del modelo que menor error nos genera al compararlo con la demanda real del mismo. Finalmente se realizó el análisis de evaluación económica financiera, la cual considera los costos en los cuales incurriría la empresa para la implementación de la propuesta a través del VAN y TIR, así como cuantificar los ahorros que se generarían por los mismos. El resultado indicaría que es recomendable la implementación de dicha propuesta y que su viabilidad generaría grandes reducciones en los costos de almacenamiento que actualmente se tienen en la compañía.
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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, Rony
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.
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Métodos de usabilidad en Informática Médica: Un Mapeo Sistemático
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-09-11) Palomino Núñez del Prado, César Augusto; Pow-Sang Portillo, José Antonio
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.
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Minería web de textos en lenguas indígenas para desarrollar tecnologías de lenguaje. Caso de estudio: quechua sureño
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-11-09) Ubaldo Gamarra, Victoria Alejandra; Oncevay Marcos, Felix Arturo
En la actualidad, para los más de 30 millones de peruanos, la información a la que accedemos se encuentra mayormente en el idioma español. Sin embargo Perú es un país multilingüe, posee una gran riqueza cultural y lingüística con alrededor de 47 lenguas originarias. Para esta población encontrar textos, noticias y contenido en internet en su lengua nativa es una tarea complicada. Existe un limitado acceso a información como lecturas, textos, noticias u otros contenidos que en modalidad digital es muy escaso. Esto se debe a que los pocos ciudadanos que se comunican en lenguas nativas son de manera oral y algunos hacen uso del español sobre sus lenguas nativas. De ese modo, existen investigaciones en el campo de la inteligencia artificial donde a partir del poco material digital recolectado de lenguas nativas se construyeron corpus digitales para tareas de traducción automática y detección del lenguaje. Sin embargo, aún son corpus pequeños para elaborar traductores de calidad, presentan complicaciones en traducir textos completos, y además díficil el aprendizaje con algoritmos complejos, como redes neuronales profundas. Por este motivo se propone realizar una minería web de textos en la lengua originaria quechua sureño para incrementar la cantidad de oraciones y diversidad de dominios, evaluar la calidad de los nuevos textos en un modelo de traducción automática de quechua a español, y desarrollar una web de libre acceso de consulta al corpus creado.
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Marco teórico y estudios de caso para la mejora en la optimización de la red de agencias de una empresa bancaria en Lima Metropolitana
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-06-15) Briones Gallegos, Fernando David; Carbajal López, Eduardo
La investigación toma sustento debido al proceso importante de transformación digital que están afrontando los bancos, lo cual implica una nueva estrategia de canales y educar a sus clientes a usar más aplicativos digitales. Esto es clave si estas organizaciones desean mantener una supervivencia en el mediano plazo debido a que hoy están saliendo nuevos competidores en el mercado. El objetivo de la investigación es identificar las fuentes teóricas que ayuden a plantear la mejor solución para la problemática identificada al momento de realizar un diagnóstico de los procesos en el Banco ABC: mejora del proceso de optimización de canales físicos usando marketing analytics y minería de datos. Como sustentos teóricos, toma como base algoritmos de machine learning de clustering relacionados a los modelos k-means y regresión multivariada. El procedimiento consiste en investigar en distintas fuentes académicas herramientas de diagnóstico de procesos, herramientas de la propuesta de mejora como conceptos de marketing analytics y minería de datos o algoritmos como regresiones y clustering. Finalmente, se analiza 3 casos que plantean problemáticas similares a la que se desea abordar en distintas industrias para poder comparar metodologías a seguir. Como resultados, se pudo consolidar una lista completa de conceptos sólidos del marco teórico que ayuden a sustentar la solución planteada, además, en los 3 casos planteados se identificó que existe un procedimiento claro de cómo abordar un problema de clustering. Como conclusión principal, se resume en que hoy existe mucha información sobre estos temas y casos prácticos como los que se abordan para poder sustentar cualquier propuesta de marketing analytics para una problemática en especifica. Se sugiere a los lectores manejar conceptos teóricos previos de estadística aplicada y algoritmos más sencillos como regresiones lineales para que pueda ser fácilmente entendible la teoría abordada al momento de buscar información de este tipo.
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Generación de datos sintéticos usando Redes Generativas Adversariales para la minería de datos respetuosa de la privacidad
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-05-28) Montalvo García, Peter Jonathan; Alatrista Salas, Hugo
La minería de datos permite conocer patrones en grandes volúmenes de datos; pero dentro de estos datos puede haber información sensible que compromete la privacidad. En tal sentido, se han desarrollado técnicas para la minería de datos respetuosa de la privacidad, siendo la más utilizada la privacidad diferencial debido a las propiedades que otorga a los datos resultantes, de la mano de técnicas de aprendizaje profundo. Estas técnicas se han utilizado en conjuntos de datos de números escritos e imágenes, pero no en datos de georreferenciación. El presente trabajo tiene como objetivo medir la eficacia de los datos sintéticos generados a través redes generativas adversariales y privacidad diferencial en datos de georreferenciación. La generación de estos datos se hace a través de selección de datos, sanitización para la obtención de la base de datos sintéticos y evaluación a través de modelos de movilidad a partir de las trazas que sirven para medir la pérdida de información y el riesgo de divulgación. En líneas generales, los resultados demuestran que la aplicación de estas técnicas sobre datos de georreferencia da como producto un conjunto de datos sintéticos con una pérdida de información y riesgo de divulgación bajos, y se concluye que estos conjuntos de datos obtenido se puede realizar una minería de datos similar a la que se haría con los datos originales y sin comprometer información sensible.
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Recommender systems using temporal restricted sequential patterns
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-04-12) Samamé Jimenez, Hilda Ana; Alatrista Salas, Hugo; Núñez del Prado Cortez, Miguel
Recommendation systems are algorithms for suggesting relevant items to users. Generally, the recommendations are expressed in what will be recommended and a value representing the recommendation's relevance. However, forecasting if the user will buy the recommended item in the next day, week, or month is crucial for companies. The present study describes a process to suggest items from sequential patterns under temporal restrictions.
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Identificación del sentimiento de entidades en notas periodísticas basado en técnicas de procesamiento de lenguaje natural: una revisión de literatura
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-03-15) Lau Li, Julio Ka Jau; Beltrán Castañón, César Armando
El análisis de sentimiento a nivel de entidades sobre notas periodísticas es una tarea de una complejidad no trivial, lo que genera interés por parte de diferentes sectores, ya que esos tipos de fuentes de datos causa que los sentimientos identificados no convergen hacia un objetivo por su longitud extensa y variedad de temas. Sin embargo, no se sabe a ciencia cierta su dificultad, por lo que el objetivo principal es poder identificar los conocimientos e información disponible y existente en la actualidad para responder las preguntas formuladas. Por eso, se define una revisión de literatura tomando en consideración la base de datos Scopus y el empleo de palabras claves definidas por el método PICOC, donde se obtuvieron en total siete documentos, cuatro artículos y tres revisiones sistemáticas que evidencian una disponibilidad de espacio para experimentar y explorar, dado que principalmente se ha trabajado en medios con mayor cantidad de datos y menor complejidad como las redes sociales o encuestas de servicios. Esto se reafirmó al revisar los documentos de tesis asociados a este tema, donde inclusive su demanda ha superado a paradigmas de análisis de sentimientos más clásicos. Es por ello, que se concluye la necesidad de explotar esta área de conocimientos para poder satisfacer la demanda de información cada vez más granulada, relevante y compleja, aprovechando los recursos lingüísticos más óptimos para facilitar las labores que puedan presentarse.
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Analítica de datos en información pública de medios periodísticos y redes sociales para el análisis de sentimiento: una revisión de literatura
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-02) Zárate Calderón, Gabriel Hélard; Beltrán Castañón, César Armando
El análisis de sentimiento es un área de investigación importante en el procesamiento de lenguaje natural, la cual está en constante crecimiento especialmente por la generación de grandes volúmenes de información textual, y el avance tecnológico en lo que se refiere al almacenamiento y los algoritmos inteligentes para el análisis de esta. Esta tarea cada vez va tomando más fuerza su uso en diferentes aplicaciones computacionales dado el crecimiento exponencial del uso de medios digitales y redes sociales, las cuales, gracias a la información debidamente procesada, pueden ser muy valiosas para los negocios. Actualmente existen procedimientos ambiguos para la realización de dicha tarea y sobre todo para textos en español y de manera específica para notas periodísticas y publicaciones realizadas en redes sociales, todo ello por el hecho de la escasa cantidad de herramientas existentes para la presente tarea, por ende el proceso de clasificación de las polaridades de los sentimientos expresadas en los textos se realiza de manera manual por expertos en el tema, generándose así resultados ambiguos y sesgados según la experiencia del encargado, lo cual generaba resultados que no eran del todo fiables retándole valor a dicha tarea, además del hecho de que realizarlo de manera totalmente manual resultaba muy pesado y se realizaba en un periodo largo de tiempo. Para la realización de dicha tarea existen múltiples técnicas de aprendizaje de máquina y de aprendizaje profundo que son adecuadas para este, pero en el último año uno de los modelos que va siendo reconocido cada vez más para ser aplicado a resolver problemas de procesamiento de lenguaje natural son los modelos basados en transformers dadas sus buenas capacidades y los resultados que se obtienen con estos. Ante dicha problemática surge la necesidad de investigar más acerca de cómo se vienen implementando soluciones para la realización de análisis de sentimiento para hacer una comparativa sobre los modelos usados y además dadas las buenas capacidades de los modelos basados en transformers investigar más a fondo la utilidad de estos y las aplicaciones que tiene para así comprobar sus buenas capacidades.
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Mejora del acceso al financiamiento bancario de empresas MYPES, usando herramientas de Data Mining
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-16) Samaniego Osorio, Alvaro Danilo; Viamonte Yucra, José Felipe; Rojas Polo, Jonatan Edward
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.

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