Maestría en Inteligencia de Negocios Virtual · 2023
Diseño de un sistema de inteligencia de negocios que apoye los programas de acercamiento del ciudadano a parques rurales y urbanos
En la búsqueda de llevar programas adecuados para acercar a la ciudadanía con los parques en la ciudad Bogotá, las ONG Teapot L.A. y Nature for All, adelantan una investigación que permita entender el contexto regional, social y cultural de los habitantes de la capital colombiana y así tener información real y valida que les permita planear y definir el programa más adecuado para que los ciudadanos aprovechen las ventajas de realizar actividades en los parques tanto rurales como urbanos. Con el fin de apoyar la toma de decisiones para los programas a implementar, se propone diseñar un sistema que permita obtener y procesar los datos generados por las visitas de los ciudadanos a los parques y que esta información permita entender de manera diagnostica el comportamiento de la ciudadanía y a su vez sirva de insumo para generar predicciones a futuro usando modelos estadísticos que ayuden a promover los programas más adecuados de acuerdo con el uso actual.
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Contenido
- Introducciónp. 12
- Objetivosp. 14
- Justificaciónp. 15
- Marco institucionalp. 18
- Misiónp. 18
- Reseña históricap. 18
- Proyectosp. 19
- Misiónp. 18
- Reseña Históricap. 18
- Proyectosp. 19
- Marco contextual y conceptualp. 21
- Distritalesp. 21
- Parques Naturales Nacionalesp. 22
- Organización Urbanap. 23
- Tipos de Proyectos de Conexión con la Comunidadp. 25
- Big Datap. 29
- Analíticap. 29
- Machine Learningp. 30
- Diseño metodológico de la consultoríap. 33
- Diagnóstico organizacionalp. 43
- Visita a Parquesp. 43
- Nivel de satisfacciónp. 44
- Nivel de satisfacciónp. 44
- Frecuencia y Motivación de las Actividadesp. 46
- Parques Urbanosp. 46
- Parques Ruralesp. 46
- Visita a Parquesp. 43
- Nivel de satisfacciónp. 44
- Frecuencia y Motivación de las Actividadesp. 46
- Resultados de la soluciónp. 53
- Diagrama General del Procesop. 53
- Capa de fuentes de datosp. 55
- Prototipo de la Aplicaciónp. 55
- Modelo de datos de la aplicación de visitasp. 60
- Flujo de datos en proceso ETLp. 62
- Capa de almacén de datosp. 64
- Capa de metadatosp. 65
- Diseño de reportes para presentar los datosp. 65
- Diseño del sistema de inteligencia de negociosp. 68
- Modelo matemático para la analítica predictivap. 69
- Conclusiones y recomendacionesp. 74
- Conclusionesp. 74
- Recomendacionesp. 37
- Plan de Proyectop. 76
- Presupuestop. 78
- CAPEXp. 78
- OPEXp. 79
- Seguimiento al proyectop. 81
- Curva Sp. 85
- Análisis de Eficienciap. 85
- Gráficos adicionales recomendados para la analítica descriptiva y diagnosticap. 86
- Modelos para analítica predictivap. 86
- Preguntas para contestar con el análisis prescriptivop. 87
- Referenciasp. 88
- Figura 1 Percepción de Parquesp. 16
- Figura 2. Mapa de localidades en Bogotáp. 24
- Figura 3 Metodología de investigación para datos cuantitativosp. 34
- Figura 4 Problemáticas y propuestas de solución por fasesp. 36
- Figura 5 Logo de Programa A desconectar y puntop. 40
- Figura 6 Journey Map Urban Parksp. 40
- Figura 7 Journey Map Rural Parksp. 41
- Figura 8 Journey DataParkp. 42
- Figura 9 Frecuencia de Visita a Parques Ruralesp. 43
- Figura 10 Frecuencia de Visita a Parques Ruralesp. 44
- Figura 11 Probabilidad de recomendar el Parque (Urbanos)p. 44
- Figura 12 Probabilidad de recomendar el Parque (Rurales)p. 45
- Figura 13 Probabilidad de recomendar el Parque (Urbanos)p. 45
- Figura 14 Probabilidad de recomendar el Parque (Rurales)p. 45
- Figura 15 Frecuencia de las Actividades en Parques Urbanosp. 48
- Figura 16 Motivación de las Actividades en Parques Urbanosp. 48
- Figura 17 Frecuencia de las Actividades en Parques Ruralesp. 49
- Figura 18 Motivación de las Actividades en Parques Ruralesp. 49
- Figura 19 Diagrama General del Proceso de Dataparkp. 54
- Figura 20 Pantalla 1 de la Appp. 57
- Figura 21 Pantalla 2 de la Appp. 58
- Figura 22 Pantalla 3 de la Appp. 59
- Figura 23. Modelo E- Rp. 60
- Figura 24 Diagrama de tablas en almacén de datosp. 62
- Figura 25 Dashboard de visitas a parquesp. 66
- Figura 26 Top 5 Parques con más y menos visitasp. 66
- Figura 27 Cantidad de visitas por mesp. 67
- Figura 28 Calificación promedio de las Actividadesp. 67
- Figura 29 Diseño de Arquitectura Sistema de Inteligencia de Negociosp. 69
- Figura 30 Predicción de visitas para el año 2024p. 72
- Figura 31 Diagrama de Ganttp. 76
- Figura 32 Línea de Tiempo del Proyectop. 77
- Figura 33 Arquitectura de Referencia en AWSp. 79
- Figura 34 Diagrama de Gantt Simuladop. 82
- Figura 35 Línea de tiempo simuladap. 83
- Figura 36 Curva S - Seguimiento del Proyectop. 85
- Tabla 1 Diccionario de Variablesp. 63
- Tabla 2 Costos CAPEXp. 78
- Tabla 3 Costos OPEXp. 81