Maestría en Business Analytics
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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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- ÍtemAcceso Abierto
Marco de trabajo para el desarrollo de la segmentación de clientes para Locatel(2023-09-15) Gonzalez Medina, Nicolas; Maldonado Lopez, FerneyEn la actualidad, la empresa Locatel cuenta con información de más de 1.9 millones clientes sobre aspectos comerciales como lo son el historial de compras, la ubicación geográfica de la transacción y el valor de la misma. La empresa identifica una oportunidad para potencializar su desarrollo comercial a través de las ventas cruzadas (adquisición de productos bajo una necesidad inicial) con el uso del histórico de facturación obtenido, base de datos que recopila rasgos útiles de los consumidores para la generación de una segmentación por variable. Para poder realizar la estrategia de ventas cruzadas, el área de marketing requiere utilizar el reconocimiento e identificación de información clave que pueda utilizar para incentivar el consumo de productos complementarios a las patologías a tratar; por ejemplo, enviar información sobre el tratamiento de patologías, consejos de alimentación, condición física, prevención de enfermedades y descuentos en los productos adicionales que consumen los usuarios por patología. Lo que se busca con el proyecto es la estructuración de la base de datos, la generación de un resumen interactivo y el modelo predictivo que permitan realizar la segmentación, información con la cual Locatel concluya cómo utilizar, estructurar o modificar su estrategia de CRM y el crecimiento de ventas cruzadas; la estructuración de la base de datos requiere el desarrollo de interacciones entre las variables del histórico de ventas y consultas propias del negocio. La construcción del resumen interactivo se enfocará en mostrar a las áreas comerciales, marketing y demanda el estado de la información recolectada, junto con sugerencias sobre adquisición y gobernanza de datos. Por parte del modelo predictivo, se espera que el resultado generado sea el resumen de la base con información sobre la segmentación requerida para la estrategia del CRM. El propósito final del proyecto busca que el área de marketing pueda tomar la mejor decisión sobre el enfoque que se deberá utilizar para fortalecer la operación comercial, la estrategia de ventas cruzadas y los diferentes planes de acción que se deban implementar en su estrategia de CRM para cumplir el objetivo. - ÍtemAcceso AbiertoModelo predictivo de la oferta académica de la Universidad del Rosario(2023-06-24) Avila Suarez, Jenny Paola; Gomez Sanchez, Catherine; Labanda Majan, CarlosEl proyecto empresarial para la oferta académica de la Universidad del Rosario nace de la necesidad de la Escuela de Administración de optimizar el proceso de asignación de malla curricular en donde se realizan procesos que pueden durar entre 2 días y 1 semana con dedicación exclusiva, que dependen de las mejoras que se realizan para los programas de pregrado y los cuales son organizados por un funcionario de la Universidad, quien define y pone a disposición la oferta académica a los estudiantes activos de los programas de pregrado donde se encuentran las opciones de: asignaturas, horarios, salones y docentes disponibles de acuerdo a la cantidad de estudiantes inscritos semestralmente. Teniendo en cuenta lo anterior, se procedió a realizar un entendimiento de negocio junto con la validación de las herramientas disponibles por la Escuela de Administración para realizar la distribución de la malla curricular; lo que nos permitió plantear una propuesta a través de un modelo predictivo de series de tiempo arima, donde se toman datos históricos semestralmente de nuevos estudiantes por programa académico y selección de asignaturas de los estudiantes activos, lo cual tendrá como resultado una planeación de asignaturas estimada de forma anticipada y confiable de acuerdo al comportamiento de los estudiantes en la selección de las mismas.
- ÍtemDesconocidoHerramienta de visualización y análisis para la cuenta de Twitter @URosario(2023-06-14) Gonzalez Sañudo, Laura Liliana; Rodríguez Macías, Andrea; Pinilla Alzate, Jeison OrlandoEste trabajo busca entregar, como resultado de un proceso de análisis de casos, abstracción y aplicación de los conocimientos adquiridos en la Maestría en Business Analytics, una herramienta eficiente de visualización de datos, que soporte la toma de decisiones a los encargados de la cuenta de Twitter de la Universidad del Rosario, dotado de un sistema de clasificación de mensajes en: positivos, negativos o neutros. El objetivo es que la herramienta entregue información relevante sobre las menciones de twitteros relacionados con la cuenta "URosario" o el nombre "Universidad del Rosario". Esta información ayudará al usuario a saber en qué momento hay más interacciones con la cuenta y qué información se está compartiendo. El objetivo es identificar, lo más rápido posible, contenidos y conversaciones que puedan ser tendencia a partir de la clasificación de tweets, mediante técnicas de procesamiento de lenguaje natural.
- ÍtemAcceso AbiertoEstimación del valor en el mercado de los futbolistas en las ligas europeas(2023-07-19) Pedraza Cardenas, Aaron Santiago; Sánchez Castañeda, Omar Ricardo; Martínez Gordillo, Juan DavidEl presente Proyecto Empresarial busca identificar las variables deportivas de los futbolistas que más relación tengan con el valor de este y así poder implementar un modelo de Machine Learning capaz de estimar el precio de los futbolistas de las diferentes ligas europeas. Lo anterior, mediante el uso del dataset (Kaggle, s. f.) en conjunto con el portal deportivo (Transfermarkt, s. f.). Este Proyecto se realiza con la finalidad de poder estandarizar el cálculo del precio de los futbolistas para facilitar una estimación basada en datos deportivos. De igual manera, se busca que al ser se acceso público pueda servir como herramienta de negociación entre los diferentes clubes de fútbol.
- ÍtemRestringido
Same Day Service (SDS)(2023-07-19) Molina Molina, Margarita; Sánchez, Daniela; Barajas, Juan Felipe; Rojas Parra, Daniel MauricioEl presente proyecto empresarial tiene como objetivo diseñar y desarrollar un modelo de Machine Learning que permita realizar la tipificación de los casos radicados a través de correo electrónico por usuarios de la Universidad del Rosario al área de servicios 2030. Actualmente, la tipificación la realizan varios agentes de la mesa de servicios quienes se encargan de leer una a una las solicitudes y se propone que a través del análisis de datos no estructurados y aprendizaje automático, existe una oportunidad de generar eficiencias administrativas y de liberar recurso humano para otras tareas como el apoyo en sitio. Como objetivo específico, se planteó que la solución entenderá el asunto de los correos eléctronicos con un porcentaje de efectividad del 0.7 para asegurar automáticamente el escalamiento de los casos. El resultado obtenido mediante un modelo predictivo lineal presenta una precisión de 0.74, disminuyendo así los tiempos de atención y respuesta del área de servicio servicios 2030.
