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 "Salazar Betancourth, Erika Johana"

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    Diseño de gobierno de datos y modelo analítico de riesgo para la gestión de proveedores
    (2024-05-10) Malpica Ortíz, Paula Rocío; Sánchez Garzón, Zaida Lorena; Parrado Leiva, Jonathan Andrés; Salazar Betancourth, Erika Johana
    El área de infraestructura de la Universidad del Rosario tiene una alta demanda de servicios como obras civiles, instalaciones técnicas, mobiliario, entre otros, que deben cumplir con un alto estándar de calidad. La Jefatura de Compras y Suministros es la encargada del proceso de selección según los requerimientos de cada una de las dependencias de la Universidad y actualmente no cuenta con la centralización de la información de los proveedores. Este proyecto empresarial llamado “Diseño de Gobierno de Datos y Modelo Analítico de Riesgo para la gestión de proveedores” tiene como objetivo garantizar la optimización en la búsqueda objetiva y selección de proveedores, a través de un Gobierno de Datos enfocado en el componente de Calidad. Esto a su vez servirá de base para una información estructurada y confiable que funcione como insumo al modelo analítico de riesgo, a partir del cual, se van a generar recomendaciones de proveedores que permitan reducir el riesgo futuro de incumplimiento.
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    Acceso Abierto
    Gobernanza y optimización Programa Donaciones Individuales WWF Colombia
    (2024-02-09) Aragon Gutierrez, Juan Felipe; Quintana García, Ronald Jesús; Perea Ruge, Carlos Andres; Buitrago Camero, Daniel Alberto; Salazar Betancourth, Erika Johana
    Gobernanza y optimización programa donaciones Individuales WWF Colombia El proyecto implementa un sistema integral de gobernanza de datos para optimizar la interpretación de la data del área de donantes individuales del Fondo Mundial para la Naturaleza, WWF Colombia. Se utiliza la metodología CRISP-DM (Proceso estándar para la minería de datos), junto con las mejores prácticas de calidad de datos y gobernanza del DAMA Book Ver 1 (Conocimientos básicos sobre gestión de datos), como guías para la gestión de datos. En este orden, se documentan los procedimientos necesarios y se establecen normas para el tratamiento y uso de los datos. Simultáneamente, se desarrollan modelos de interpretación y procesamiento de bases de datos utilizando el proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga), con automatizaciones básicas en un repositorio centralizado para su análisis. Además, se crean visualizaciones tomando en cuenta las recomendaciones la Guía de gráficos informativos de The Wall Street Journal, para facilitar la gestión y análisis del programa de donaciones. Como resultado, la implementación de este enfoque integral de gobernanza de datos, combinado con una metodología de análisis y automatización del tratamiento de datos, proporciona un mayor control, eficiencia y mejora continua en la toma de decisiones del programa de donaciones individuales de la WWF Colombia.
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    Acceso Abierto
    Gobierno de datos para la optimización operativa en FAM TEAM
    (2025-06-24) Abella Tunjano, Andrés Felipe; Castellanos Carrillo, David Santiago; Gómez Zapata, María Paula; Salazar Betancourth, Erika Johana
    El proyecto “Gobierno de Datos para la Optimización Operativa en FAM TEAM” propone un marco integral de gobernanza de datos para mejorar la eficiencia operativa de FAM TEAM, un grupo logístico colombiano. Partiendo de un diagnóstico que evidenció fragmentación, errores y alta dependencia operativa, se diseñó un modelo TO-BE basado en DAMA-DMBOK v2, que incluye estándares, políticas, roles, arquitecturas de datos, modelos analíticos y dashboards. Su implementación permitirá estandarizar y centralizar la información, mejorar la calidad y accesibilidad de los datos, habilitar decisiones estratégicas basadas en evidencia y consolidar una cultura organizacional orientada al uso de datos como activo estratégico.
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    Identificación y retención de talento clave mediante el uso de analítica de personas para una organización productora de alimentos en Colombia
    (2024-01-15) Marquinez Villegas, Monica Andrea; Salazar Betancourth, Erika Johana
    Identificación y retención de talento clave a través de la analítica de personas en una destacada empresa de alimentos en Colombia. El departamento de Talento de una empresa líder en el mercado de alimentos en Colombia cuenta con valiosa información histórica sobre sus colaboradores. Se espera que esta información sea aprovechada para agregar un considerable valor a la toma de decisiones relacionadas con el personal de la empresa. Reconociendo que las personas son un pilar fundamental en la organización, se trabaja constantemente para mejorar las condiciones personales y profesionales de todos los colaboradores, proporcionándoles beneficios y oportunidades de formación. Recientemente, ha surgido la necesidad de retener a aquellos individuos cuyo talento y función desempeñan un papel crucial en la organización. En este contexto, el proyecto empresarial tiene como objetivo primordial utilizar la información pertinente de los empleados activos y retirados para desarrollar e implementar un modelo de identificación. Este modelo segmentará la información en grupos o clusters, determinando así el talento clave o de alta relevancia para el núcleo del negocio de la empresa. Una vez identificado y segmentado este talento relevante, se empleará como base para crear un modelo predictivo que permita anticipar la probabilidad de una posible fuga o salida no deseada de dicho talento. Esta iniciativa es esencial para identificar a tiempo cualquier riesgo, tomar decisiones estratégicas y aplicar medidas para retener a este valioso personal y evitar pérdidas en recursos humanos. Se espera que, mediante la aplicación de estos modelos, se generen predicciones cada vez más precisas, permitiendo a la organización seguir conservando, aprovechando y potenciando el talento de sus colaboradores de manera efectiva.
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    Embargo
    Implementación de un modelo predictivo en una empresa de apuestas en línea para identificar el riesgo de fuga de jugadores y poder ofrecer la oferta adecuada para cada segmento de jugadores
    (2026-01-27) Mora Duarte, Valeria; Sánchez Garay, Paula Sofía; Salazar Betancourth, Erika Johana
    En el presente proyecto se busca aplicar un modelo de predicción para identificar jugadores en riesgo de churn en una empresa de apuestas en línea. Esto se refiere a aquellos jugadores con una alta probabilidad de abandonar la plataforma, dejando de participar activamente en los juegos. Posteriormente, con el objetivo de identificar a estos usuarios, se implementará también un modelo de segmentación que, basado en las características y comportamientos de los jugadores, funcionará como insumo para que posteriormente, las áreas encargadas puedan ofrecer promociones, bonos y ofertas a los jugadores en riesgo de churn. La empresa en cuestión ofrece apuestas en línea en juegos de casino como blackjack y ruleta, además de una amplia oferta deportiva como NBA o NFL. Adicionalmente, también cuenta con múltiples métodos de pago electrónicos y en efectivo. Toda esta información será clave para analizar el comportamiento de los usuarios. Para la ejecución del proyecto, se realizará inicialmente un análisis descriptivo de variables clave como el número y monto de apuestas realizadas, el tiempo que el jugador lleva activo en la plataforma, y los depósitos y retiros efectuados. Este análisis permitirá identificar patrones, como el número de días que un jugador lleva sin realizar movimientos significativos en su cuenta, y predecir mediante el modelo si existe un riesgo de abandono. Posteriormente, se desarrollará una segmentación de los jugadores considerando factores como los productos en los que participan (casino, deportes o ambos), sus juegos de preferencia y demás factores comportamentales relacionados con la experiencia dentro de la plataforma. Esto permitirá tener información fundamentada para diseñar estrategias de retención más efectivas mediante promociones adaptadas a cada segmento. Para la selección del mejor modelo, se utilizarán metodologías de minería de datos como CRISP-DM y SCRUM. Una vez implementado, se procederá con la evaluación del modelo y el análisis de los resultados, con el fin de garantizar su eficacia y alineación con los objetivos de la empresa.
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    Desconocido
    Sistema de gestión de datos de la Escuela de Administración de la Universidad del Rosario - SGDEA
    (2024-06-15) Susunaga Saavedra, Juan Sebastian; Osorio Molina, Cristian David; Figueroa Cañon, Hector Julio; Garcia Falla, Yerly Yudibia; Salazar Betancourth, Erika Johana
    La Escuela de Administración de la Universidad del Rosario ha establecido una serie de requerimientos tendientes a la estructuración y desarrollo de su sistema de gestión de datos alineado a las buenas prácticas de gobierno de datos. Con base en lo anterior, y en línea con las directrices emitidas por la Universidad, este proyecto busca disminuir el volumen de recursos dedicados a la gestión manual de la información táctica de la unidad académica, estandarizando e integrando los datos generados dentro de la infraestructura dispuesta para tal fin. Obteniendo de esta manera una fuente de consulta dinámica, actualizada y confiable sobre las diversas estadísticas y cifras que permitan responder a las diferentes necesidades de información, al tiempo que se mejora el proceso interno de toma de decisiones. Adicionalmente, y como aporte al proceso de evaluación integral de los profesores, se propondrá un modelo de procesamiento de lenguaje natural (PLN) para realizar análisis de “sentimientos” sobre las respuestas de los estudiantes de posgrado, en la encuesta de valoración de la docencia.
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    Desconocido
    Sistema de monitoreo: SmartCollections
    (2024-02-09) Zuluaga Gaviria, Jennifer Daniela; Abril Torres, Sergio; Salazar Betancourth, Erika Johana
    El proyecto "SmartCollections" se centra en la creación de un sistema de monitoreo basado en procesamiento de lenguaje natural (NLP) para analizar las búsquedas realizadas por estudiantes y profesores de la Facultad de Economía en el Sistema Integrado de Búsqueda (EDS) durante los períodos de mayor interacción. Para lograr este objetivo, se llevó a cabo la identificación y procesamiento de las búsquedas, así como la estandarización de las temáticas mediante NLP. El resultado es un sistema diseñado para monitorear continuamente las temáticas de búsqueda y la disponibilidad de recursos de información, para optimizar la toma de decisiones en el desarrollo de colecciones bibliográficas.