Metodología multitareas – automatizada para estudiar indicadores organizativos usando Ciencia de Datos

Autores/as

  • Jorge Pérez Rave Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas; Grupo de investigación IDINNOV, S.A.S
  • Gloria Jaramillo Álvarez Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Departamento de Ciencias de la Computación y de la Decisión
  • Favián González Echavarría Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Industrial

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-24-3-3040

Palabras clave:

Ciencia de datos, indicadores de negocios, programación en R, analítica, análisis de datos, metodología de análisis

Resumen

El objetivo es proveer una metodología multitareas para estudiar indicadores organizativos de forma automática, usando Ciencia de Datos. Consta de 7 etapas: preparación de datos, análisis univariado, análisis bivariado, patrones de agrupación, reducción de dimensiones, entrenamiento de modelos y validación. Se usa R, RStudio (procesar) y Rmarkdown (visualizar). Se aplica en cuatro casos (dos de manufactura y dos de servicios) y aporta información de utilidad a nivel organizativo y de enseñanza-aprendizaje. La metodología distingue entre indicadores de medios y de respuesta, integra más de 10 métodos de análisis, abarca los tres alcances estadísticos (univariado, bivariado y multivariado) y responde seis preguntas de interés para los analistas.

Biografía del autor/a

Jorge Pérez Rave, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas; Grupo de investigación IDINNOV, S.A.S

Ingeniero Industrial de la Universidad de Antioquia (Colombia). Especializaciones: 1) Estadística y 2) Sistemas (ambas de la Universidad Nacional de Colombia). Maestrías: 1) Ingeniería de Sistemas de la Universidad Nacional de Colombia y 2) Análisis y Visualización de Datos Masivos de UNIR. Investigador, consultor, emprendedor, autor de cinco libros y de varios artículos publicados en revistas de carácter nacional e internacional. Entre sus reconocimientos, están: Desempeño destacado en asesoramiento y coordinación del curso "Ruta de la mejora continua..., 2016" - Grupo de Gestión Logística UdeA. Director de proyecto de consultoría calificado con beneficio tributario, Colciencias (2015). Premio Mejor evaluación 2012 - Centro de Información Tecnológica (Chile); Premio a la investigación docente 2011 Facultad de Ingeniería de la Universidad de Antioquia. Actualmente, realizando estudios doctorales en la Universidad Nacional de Colombia y dirigiendo el grupo de investigación IDINNOV

Gloria Jaramillo Álvarez, Universidad Nacional de Colombia, Facultad de Minas, Departamento de Ciencias de la Computación y de la Decisión

Profesora titular de la Universidad Nacional de Colombia en el área de toma de decisiones y técnicas multicriterio. Es ingeniera civil y magíster en gestión de recursos hídricos de la misma universidad. Realizó su doctorado en planificación y gestión de recursos hidráulicos y medio ambiente, en la Universidad Politécnica de Valencia en España. La profesora Jaramillo ha trabajado como consultora en el modelado de sistemas de tomas de decisiones para el sector empresarial y gubernamental. Su trabajo ha sido publicado en revistas como European Journal of Operational Research, Revista Dyna, Avances en Sistemas e Informática, entre otras.

Favián González Echavarría, Universidad de Antioquia, Facultad de Ingeniería, Departamento de Ingeniería Industrial

Profesor Departamento de Ing. Industrial UdeA. Ingeniero Industrial, Magíster en Economía, Estudiante de Doctorado en Dirección de Empresas.

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Publicado

2020-09-29

Número

Vol. 24 Núm. 3 (2020): 24(3) 2020

Sección

Artículos

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