Maestría en Business Analytics

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https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/39867

La Maestría en Business Analytics ofrece una formación que combina conocimientos teóricos y prácticos de los elementos de la analítica de negocios, con el desarrollo de competencias en gestión para que sus egresados lleven a cabo procesos de transformación tecnológica y lideren equipos de trabajo dentro de las organizaciones y sus áreas de inteligencia y analítica de negocios.
El programa nace como parte de UR STEAM, el cual se caracteriza por el aprendizaje integrado, experiencial y experimental a través de laboratorios y otros espacios de ideación, creación y práctica en áreas de conocimiento de vanguardia, orientados hacia la cultura maker y la resolución de problemas centrados en el individuo, y con una gran cercanía con el sector empresarial para el desarrollo de proyectos conjuntos de investigación aplicada.


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Examinando Maestría en Business Analytics por Director "Guecha López, Diego Nicolás"

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    Acceso Abierto
    Creación e implementación de herramientas analíticas para la toma de decisiones en la comercializadora de celulares usados
    (2023-06-15) Orjuela Casallas, Stephani; Pabón Contreras, Albeiro; Guecha López, Diego Nicolás
    El presente proyecto empresarial de la maestría en Business Analytics de la Universidad del Rosario toma como caso de estudio una comercializadora de equipos móviles celulares usados la cual busca dar una segunda oportunidad a estos dispositivos y trasladar a sus clientes B2B y B2C beneficios en el precio y calidad, cuentan con operación en Colombia y están presentes en diferentes canales de comercialización como: puntos físicos, Marketplace, página web de la compañía y sus redes sociales. La empresa tuvo un crecimiento de más del 200% entre el año 2021 y 2022 y se espera para el año 2023 se mantengan el mismo porcentaje de crecimiento, esto ha generado que las decisiones sean tomadas de manera intuitiva y no se ha logrado estandarizar la información para medir oportunidades de mejora en procesos e incluso en decisiones claves de la compañía; Los diferentes procesos de la compañía se encuentran en archivos no homologados e independientes en cada una de las áreas lo que genera errores de información por duplicidad y mala administración de estos recursos. Junto a la gerencia de la startup se definieron objetivos para diseñar una estructura de información que permita la creación de herramientas de visualización, como eje trasformador hacia un proceso de incorporación de una cultura empresarial enfocada en los datos, que permita administrar la información que genera y la transforme en un recurso que soporte sus decisiones, determine el panorama de sus procesos e identifique situaciones relevantes para poder actuar de manera oportuna en beneficio de la empresa. Para lograr las metas propuestas se utilizaron los conocimientos adquiridos en la maestría, la información suministrada por la comercializadora, la gestión y apoyo del director del presente proyecto y el compromiso de los empleados de la comercializadora.
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    Restringido
    Desarrollo de un modelo predictivo del método de comparación/mercado para determinar el valor comercial de renta y venta de viviendas en Bogotá, Cali y Medellín
    (2023-06-13) González Galvis, Andrés Camilo; Benedetti Bedoya, Daniela Alejandra; Guecha López, Diego Nicolás
    Este documento sintetiza el proyecto con el que se busca mejorar el proceso de avalúo comercial de bienes (viviendas) que se encuentran bajo el inventario de la Sociedad de Activos Especiales S.A.S. – SAE, donde se evidencia altos tiempos en la realización de los avalúos dado el proceso actual establecido por la compañía, lo cual afecta la generación de ingresos y cumplimiento de los objetivos organizacionales al mantener en sus inventarios activos improductivos. Con este trabajo se pretende determinar el valor comercial de la renta y venta de viviendas en las ciudades de Bogotá, Medellín y Cali, a través de técnicas de analítica, desarrollando un modelo predictivo del método de comparación/estudio de mercado, optimizando el proceso de valuación de inmuebles para dar cumplimiento de los objetivos organizacionales de SAE.
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    Acceso Abierto
    Generación de un proceso de análisis descriptivo y minería de opinión para el sistema de evaluación docente de pregrado de la Escuela de Administración de la Universidad del Rosario
    (2023-06-13) Bocachica Guzman, Viviana Catherinn; Manta Ulloa, Omar Ernesto; Guecha López, Diego Nicolás
    La Universidad del Rosario cuenta con un sistema de encuestas que mide el desempeño de los docentes; En estas encuestas, a los estudiantes de pregrado se les permite dar su apreciación tanto cuantitativa como cualitativa, frente a la experiencia del periodo académico en curso. La finalidad de las encuestas es retroalimentar y generar nuevas estrategias de planeación, seguimiento, gestión y toma de decisiones académicas en pro de mejorar el servicio y garantizar los niveles de calidad académica establecidos en la universidad. Actualmente la secretaría académica de la Escuela de Administración invierte un mayor tiempo al esperado en el análisis y procesamiento de las encuestas, y en algunos casos el análisis de opiniones (respuestas cualitativas) se hace de forma aleatoria según la necesidad del caso, impidiendo tener un contexto más amplio de la información. Como vía de solución se propone, implementar una herramienta que cubra las necesidades de procesamiento, análisis y visualización de los datos estructurados y no estructurados, de forma más eficiente y automatizada, aplicando analítica descriptiva y prescriptiva.
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    Acceso Abierto
    Sistema de predicción y alerta de deserción para empleados de una farmacéutica
    (2023-12-10) Gracia Suárez, María Alejandra; Huertas Lozano, Judy Paola; Molina Rodríguez, Jaime Andrés; Díaz Caicedo, Diana Marcela; Guecha López, Diego Nicolás
    La alta deserción de empleados es un problema que genera grandes pérdidas y retos para las compañías hoy en día. Por esta razón, tener herramientas que permitan disminuir o controlar las altas tasas de abandono es una prioridad. El siguiente proyecto tiene como objetivo crear un sistema de predicción y alerta de deserción para empleados de una compañía farmacéutica que contribuya a disminuir y controlar las tasas de deserción que presenta en la actualidad. La creación del sistema se realiza a través de la aplicación de técnicas de análisis de datos y machine learning, que acompañado de la construcción de un data warehouse permite realizar el análisis adecuado de la situación actual. En cuanto a su funcionalidad, como sistema de predicción, será utilizado para determinar la probabilidad de renuncia de cada candidato que esté postulándose a la compañía haciendo uso de una calculadora. Por otro lado, como sistema de alerta, permitirá a los tomadores de decisiones comprender qué empleados tienen mayor riesgo de renuncia, así como las áreas impactadas, esto será facilitado a los usuarios a través de un tablero organizacional. Mediante este conocimiento, los usuarios del sistema serán capaces de actuar a tiempo para lograr tomar decisiones que reduzcan el porcentaje de deserción en la compañía. El sistema de predicción y alerta funcionará como una herramienta que permita optimizar el proceso de contratación y retención de los empleados. De esta manera, se espera que en el largo plazo los efectos negativos asociados a la deserción en la compañía sean atenuados y los procesos de contratación más efectivos.