Maestría en Dirección de Tecnologías de Información

URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/20.500.12640/3899

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    Modelo de solución de Business Intelligence y Machine Learning para el monitoreo y control de calidad de la medición del consumo de agua en el Centro de Servicios Breña
    (Universidad ESAN, 2020) León Plasencia, César Iván
    La presente tesis de investigación tiene como objetivo realizar un estudio de los principales factores asociados a la conexión domiciliaria de agua potable y determinar su incidencia en la medición del consumo de los clientes que hacen uso del servicio. Teniendo en cuenta esta información, se proponen modelos de solución tecnológica basada en Business Intelligence y Machine Learning que permiten monitorear y controlar la calidad de medición del consumo de agua en el Centro de Servicios Breña de la empresa SEDAPAL.
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    ÍtemAcceso Abierto
    Propuesta de una solución de business intelligence para el monitoreo y control de gestantes de alto riesgo en el Hospital Vitarte
    (Universidad ESAN, 2019) Carpio Guardia, Alfredo Bruno; Sánchez Ponce, Alex Humberto; Vásquez García, Héctor
    La mortalidad materna es un problema trascendental de salud pública en todo el mundo y lo adolecen aún más los países en vías de desarrollo. La mortalidad materna representa sólo una pequeña porción de lo que realmente es importante analizar, la otra gran porción es la morbilidad materna. Como una forma de brindar una mejor atención obstétrica y evitar el incremento de la morbilidad materna, se establecieron desde hace muchos años especialidades para gestantes con distintas enfermedades con la finalidad de atenderlas adecuadamente. Es a partir de entonces que se comenzaron a identificar los factores de riesgo durante la gestación. En la actualidad no se ha establecido una forma común de identificar a estas gestantes ni sistemas de alerta para su atención oportuna. En la revisión de la literatura para este estudio se determinó veintiséis factores de riesgo relevantes, de los cuales, luego del análisis estadístico se concluyó que trece presentaron una relación significativa con el riesgo de morbilidad en el Hospital Vitarte. Los resultados obtenidos permitieron proponer una solución de Business Intelligence que ayude al monitoreo y control de las gestantes de alto riesgo que presentan estos factores asociados a morbilidad, mediante la elaboración de un Dashboard de gestión.