Ítem
Acceso Abierto

Modelo probabilístico que evidencia los factores críticos de éxito para el desarrollo de un territorio inteligente en Colombia

Mostrar el registro sencillo de la publicación
dc.contributor.advisorRuíz Ramos, Cristhian Fabian
dc.contributor.advisorBonilla Jiménez, Ricardo
dc.creatorArias Sanabria, Diego Fernando
dc.creatorGarzón González, Magda Ximena
dc.creatorLinares Bernal, Rodrigo Andrés
dc.creator.degreeMagíster en Ciudades Inteligentes y Sostenibles
dc.creator.degreeLevelMaestría
dc.creator.degreetypeFull time
dc.date.accessioned2024-10-08T19:55:32Z
dc.date.available2024-10-08T19:55:32Z
dc.date.created2024-10-08
dc.descriptionUn modelo de madurez de ciudades y territorios inteligentes es una descripción cuantitativa multidimensional que representa el estado actual de una ciudad o territorio frente a parámetros establecidos, buscando pensar el rumbo de los territorios hacia ejercicios de conectividad cada vez mayores, a través de la modernización. De las instituciones públicas, la socialización del acceso a la información y la mejora de la competitividad del sector productivo. En ese sentido, los resultados sirven para orientar un plan de trabajo enfocado en alcanzar los atributos definidos por el MinTIC en su modelo de madurez. Actualmente, este modelo tiene dificultades en relación con la capacidad de los gobiernos locales para dirigir sus esfuerzos de manera eficiente y efectiva, permitiéndoles alcanzar un nivel óptimo de madurez como territorio inteligente. Con base en esto, buscamos desarrollar una propuesta de solución a través de un proyecto de analítica prescriptiva para recomendar acciones óptimas y enfoques éticos con privacidad y transparencia en los modelos. Estas adiciones no sólo mejoran la precisión y la eficiencia, sino que también respaldan el proceso de toma de decisiones de los gobiernos locales. Este proyecto de analítica se plantea bajo la metodología CRISP-DM que apoya la comprensión del problema y los datos, dando seguimiento al desarrollo del proyecto a través de iteraciones cortas donde se pueden predecir los resultados y evaluar los cambios para una pronta toma de decisiones. . Decisión. De acuerdo con esto último, se busca desarrollar un modelo probabilístico sustentado en una proyección analítica que genere resultados cuantitativos que den una perspectiva general de los datos, basado en escenarios, antes de tomar decisiones.
dc.description.abstractA maturity model of smart cities and territories is a multidimensional quantitative description that represents the current state of a city or territory against established parameters, seeking to think about the direction of the territories towards increasingly higher connectivity exercises, through modernization. Of public institutions, the socialization of access to information and the improvement of the competitiveness of the productive sector. In that sense, the results are input to guide a work plan focused on achieving the attributes defined by the MinTIC in its maturity model. Currently, this model has difficulties in relation to the ability of local governments to direct their efforts efficiently and effectively, allowing them to reach an optimal level of maturity as a smart territory. Based on this, we seek to develop a solution proposal through a prescriptive analytics project to recommend optimal actions, and ethical approaches with privacy and transparency in models. These additions not only improve accuracy and efficiency, but also support the decision-making process of local governments. This analytics project is proposed under the CRISP-DM methodology that supports the understanding of the problem and the data, following up the development of the project through short iterations where the results can be predicted and the changes can be evaluated for a prompt decision-making. Decision. In accordance with the latter, the aim is to develop a probabilistic model supported by analytical projection that generates quantitative results that give a general perspective of the data, based on scenarios, before making decisions.
dc.format.extent83 pp
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.48713/10336_43506
dc.identifier.urihttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/43506
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad del Rosario
dc.publisher.departmentEscuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
dc.publisher.departmentFacultad de Estudios Internacionales, Políticos y Urbanos
dc.publisher.programMaestría en Ciudades Inteligentes y Sostenibles
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.accesRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accesoAbierto (Texto Completo)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.source.bibliographicCitation«MinTIC - Resolución 01117: 2022».
dc.source.bibliographicCitation«Decreto 767 de 2022».
dc.source.bibliographicCitation«Aplicación de la Metodología para evaluación, identificación e implementación de proyectos Ciudades Inteligentes (“Smart Cities”) en América Latina y el Caribe», 2021.
dc.source.bibliographicCitationT. Nam y T. A. Pardo, «Conceptualizing smart city with dimensions of technology, people, and institutions», en ACM International Conference Proceeding Series, 2011, pp. 282-291. doi: 10.1145/2037556.2037602.
dc.source.bibliographicCitationC. Echebarria, J. M. Barrutia, y I. Aguado-Moralejo, «The Smart City journey: a systematic review and future research agenda», Innovation: The European Journal of Social Science Research, vol. 34, n.o 2, pp. 159-201, 2021, doi: 10.1080/13511610.2020.1785277.
dc.source.bibliographicCitation«PND2022-2026».
dc.source.bibliographicCitationA. Cubo, J. Hernández, M. Porrúa, y B. Roseth, «Guía de transformación digital del gobierno», p. 722, 2022, [En línea]. Disponible en: https://publications.iadb.org/publications/spanish/document/Guia-detransformacion-digital-del-gobierno.pdf
dc.source.bibliographicCitationMINTIC COLOMBIA, «Resumen ejecutivo. Concepto de Ciudad Inteligente en Colombia», vol. 57, n.o 1, 2021, [En línea]. Disponible en: www.mintic.gov.co
dc.source.bibliographicCitationP. de la república DNP, «Resultados Índice Desempeño Fiscal 2021», p. 37, 2022, [En línea]. Disponible en: https://colaboracion.dnp.gov.co/CDT/Desarrollo Territorial/Desempeno_Fiscal/Resultados_Nuevo_IDF_2021.pdf
dc.source.bibliographicCitationR. Angulo et al., «Medición del Desempeño Municipal: Hacia una Gestión Orientada a Resultados»; Universidad de los Andes-CEDE: Bogotá, Colombia, p. 47, 2018.
dc.source.bibliographicCitationA. Tarrach, «El presupuesto orientado a resultados. Principales componentes y aspectos claves.», Nota d’economía, n.o 99, pp. 11-32, 2011, [En línea]. Disponible en: http://www20.gencat.cat/docs/economia/70_Economia_Catalana/arxius/Anna_Tarrach_NE_99_ESP.pdf
dc.source.bibliographicCitation« ¡El SISFUT se ha renovado ! Guía rápida de navegación para el nuevo SISFUT ¿Qué es SISFUT ? Informes disponibles», 2013.
dc.source.bibliographicCitationJ. J. Espinosa Zúñiga, «Aplicación de metodología CRISP-DM para segmentación geográfica de una base de datos pública», Ingeniería Investigación y Tecnología, vol. 21, n.o 1, pp. 1-13, 2020, doi: 10.22201/fi.25940732e.2020.21n1.008.
dc.source.bibliographicCitationA. E. D. E. Negocios, «Inteligencia artificial en Bogotá-Región Contenido».
dc.source.bibliographicCitation«Disponible en: http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=33508302», 2005.
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, «Índice de CTI 2022», 2022, Ministerio de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones, «Índice de CTI 2022», 2022,
dc.source.bibliographicCitationV. Albino, U. Berardi, y R. M. Dangelico, «Smart cities: Definitions, dimensions, performance, and initiatives», Urban 10.1080/10630732.2014.942092. Technology, vol. 22, n.o 1, pp. 3-21, 2015, doi:
dc.source.bibliographicCitationG. C. Lazaroiu y M. Roscia, «Definition methodology for the smart cities model», Energy, vol. 47, n.o 1, pp. 326-332, 2012, doi: 10.1016/j.energy.2012.09.028.
dc.source.bibliographicCitationMinisterio de las Tecnologías de la Información y Telecomunicaciones, «Recomendaciones para el Desarrollo De Ciudades Y Territorios inteligentes. Colombia», Gobiernodigital.Mintic.Gov.Co, p. 68, 2020, [En Disponible 179099_Recomendaciones_Desarrollo_CI.pdf en: https://gobiernodigital.mintic.gov.co/692/articles
dc.source.bibliographicCitationAragão, F., Chiroli, D., Zola, F., Aragão, E., Marinho, L., Correa, A.,… & Colmenero, J. (2023). Modelo de madurez de ciudades inteligentes: un enfoque multicriterio. Sostenibilidad, 15(8), 6695. https://doi.org/10.3390/su15086695
dc.source.bibliographicCitationBernal, W. and Espitaleta, K. (2021). Framework for developing an information technology maturity model for smart city services in emerging economies: (fsce2). Applied Sciences, 11(22), 10712. https://doi.org/10.3390/app112210712
dc.source.bibliographicCitationDragan, A. (2023). The spatial development of 82omania82alization: the case of smart city projects in 82omania. Area, 56(1). https://doi.org/10.1111/area.12902
dc.source.bibliographicCitationIsmagilova, E., Hughes, D., Dwivedi, Y., & Raman, K. (2019). Smart cities: advances in research— an information systems perspective. International Journal of Information Management, 47, 88-100. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.004
dc.source.bibliographicCitationKhalil, Z. (2024). Governance analysis in driving smart city policy in aceh. Kne Social Sciences. https://doi.org/10.18502/kss.v9i7.15470
dc.source.bibliographicCitationMoumen, N. (2024). Contextualizing the smart city in Africa: balancing human-centered and technocentric for smart urban https://doi.org/10.3390/smartcities7020029 performance. Smart Cities, 7(2), 712-734.
dc.source.bibliographicCitationMutavdžija, M. (2024). Moving towards sustainable mobility: a comparative analysis of smart urban mobility in Croatian cities. Sustainability, 16(5), 2004. https://doi.org/10.3390/su16052004
dc.source.bibliographicCitationPereira, G. y Azambuja, L. (2021). Hoja de ruta para una ciudad inteligente y sostenible como herramienta para abordar los desafíos de la sostenibilidad y desarrollar la capacidad de gobernanza.
dc.source.bibliographicCitationPrevelianaki, K., Sherratt, F., & Henjewele, C. (2022). Iso standards or global indices: who decides if a city is smart? Iop Conference Series Earth and Environmental Science, 1101(2), 022045. https://doi.org/10.1088/1755-1315/1101/2/022045
dc.source.bibliographicCitationTarek, S. (2023). Smart eco-cities conceptual framework to achieve un-sdgs: a case study application in Civil Engineering https://doi.org/10.13189/cea.2023.110322 and Architecture, 11(3), 1383-1406.
dc.source.instnameinstname:Universidad del Rosario
dc.source.reponamereponame:Repositorio Institucional EdocUR
dc.subjectÍndice MMCTI
dc.subjectCiudades inteligentes
dc.subjectDesarrollo urbano
dc.subjectModelo probabilístico
dc.subjectHerramientas de visualización
dc.subjectParticipación ciudadana en Colombia
dc.subject.keywordMMCTI index
dc.subject.keywordSmart cities
dc.subject.keywordUrban development
dc.subject.keywordProbabilistic model
dc.subject.keywordVisualization tools
dc.subject.keywordCitizen participation in Colombia
dc.titleModelo probabilístico que evidencia los factores críticos de éxito para el desarrollo de un territorio inteligente en Colombia
dc.title.TranslatedTitleProbabilistic model that evidences the critical success factors for the development of a smart territory in Colombia
dc.typebachelorThesis
dc.type.documentTrabajo de grado
dc.type.spaTrabajo de grado
local.department.reportEscuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología
local.regionesBogotá
Archivos
Bloque original
Mostrando1 - 1 de 1
Miniatura
Nombre:
Modelo_probabilistico_que_evidencia_los_factores_criticos_de_exito_Proyecto_de_Grado_MCIS.pdf
Tamaño:
2.71 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descripción:
Descargar
Colecciones
Maestría en Ciudades Inteligentes y Sostenibles