Magíster en Ingeniería de Sistemas con Mención en Dirección y Gestión en Tecnología de Información

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https://hdl.handle.net/20.500.12840/36

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Modelado y pronóstico de la contaminación del aire utilizando un modelo de aprendizaje extremo
(Universidad Peruana Unión, 2026-03-19) Sanchez Torpoco de Chavarría, Diana Lidia; Vidalón Aliaga, María Antonieta; López Gonzales, Javier Linkolk
La contaminación del aire por material particulado (PM10) representa una importante amenaza para la salud pública en las megaciudades de América Latina, donde las concentraciones frecuentemente superan las directrices de la Organización Mundial de la Salud, como se ha documentado en Lima Metropolitana. Este estudio desarrolla un marco basado en componentes para el modelado y pronóstico horario de PM10, que descompone la serie temporal en componentes deterministas tendencia de largo plazo y periodicidades horaria, semanal y anual y un componente estocástico. El análisis utiliza datos de cinco estaciones de monitoreo (ATE, CDM, CRB, HCH y SMP) recopilados entre enero de 2017 y diciembre de 2018. Se evalúan cuatro enfoques para modelar el componente estocástico: Máquina de Aprendizaje Extremo (ELM), Autorregresión con Redes Neuronales (NNAR), Autorregresión No Paramétrica y Promedio Móvil Autorregresivo (ARMA). El rendimiento de los modelos se evalúa utilizando el error absoluto medio, el error porcentual absoluto medio, el error absoluto mediano y la raíz del error cuadrático medio, dentro de un marco de ventana expansiva. Los resultados indican que ELM y NNAR superan consistentemente a los modelos estadísticos tradicionales en todas las métricas y estaciones de monitoreo, logrando los menores errores de predicción. Estos hallazgos demuestran la eficacia de las técnicas de aprendizaje automático para capturar las dinámicas no lineales del PM10 en entornos urbanos complejos. Además, este estudio proporciona la primera evaluación del modelo ELM para el pronóstico horario de PM10 en Lima Metropolitana y establece un marco computacionalmente eficiente con aplicabilidad directa en sistemas de alerta temprana para la gestión de la calidad del aire.
Predicción del riesgo de inhabilitación en colegiados peruanos a través de algoritmos de Machine Learning
(Universidad Peruana Unión, 2026-01-19) Pretel Pretel, Rider Manuel; Chavez Llempen, Yeny Elizabeth; Sullon Macalupu, Abel Angel
La inhabilitación de profesionales titulados por impago de sus cuotas mensuales constituye un riesgo operativo significativo para la sostenibilidad financiera de las asociaciones profesionales. Este problema destaca la necesidad de contar con herramientas predictivas que puedan anticipar el riesgo de inhabilitación y proteger la estabilidad institucional. El objetivo principal del estudio consistió en desarrollar un modelo de aprendizaje automático supervisado para estimar el riesgo de inhabilitación entre los profesionales registrados, basándose en variables históricas y contextuales. Se llevó a cabo un estudio empírico, aplicado y cuantitativo mediante el análisis de más de 5,7 millones de registros financieros correspondientes a 27,964 profesionales registrados. Se evaluaron múltiples algoritmos de clasificación supervisada, incluidos modelos conjuntos como CatBoost y XGBoost, utilizando técnicas de validación cruzada estratificada y métodos de balanceo de clases para abordar el desequilibrio sustancial de los datos. Los resultados indican que CatBoost obtuvo el mejor desempeño (puntuación F = 57,96%; AUC = 0,72), mientras que XGBoost mostró una mayor estabilidad en la validación cruzada. En conclusión, el modelo desarrollado permite identificar oportunamente a los miembros con alto riesgo de descalificación, lo que facilita la implementación de sistemas de alerta temprana y estrategias proactivas de gestión financiera institucional.
Modelo de clasificación del desempeño laboral apoyado en redes neuronales para instituciones universitarias
(Universidad Peruana Unión, 2026-02-13) Huaman Fernandez, Ivan Wilmer; López Gonzales, Javier Linkolk
A group of collaborators, composed of psychologists and administrative staff, after reviewing ways to measure job performance, decided to implement the methodology based on functions and general and specific competencies developed by Martha Alles [1]. Based on this methodology, a web-based software was implemented [2] to evaluate performance. The performance evaluation is conducted once a year and involves teaching, non-teaching, administrative, and management staff [3]. Competency-based job performance is a modern method of human talent management that not only measures a worker’s achievements, but also the way in which he or she achieves them, i.e., the skills he or she uses to reach his or her goals. Martha Alles, a leader in human resources management in Latin America, proposes a structured approach that directly links the skills model to performance evaluation, accounting for both technical and behavioral skills. According to Alles, competencies are a set of knowledge, skills, and attitudes that are observable and affect job performance. They can be measured with objective tests. His approach uses tools such as the assessment center, 360°, 180°, and 90° assessment, competency interviews, and behavioral scales to ensure a comprehensive examination of individual and group performance [4]. According to Martha Alles methodology, performance is also defined as the observed display of abilities, behaviors, and knowledge aligned with the role and strategy. The model consists of a list of competencies, sets of competencies, a job profile with clearly defined functions, and individual development plans. [5] Numerous international organizations have adopted Martha Alles’s methodology. In Colombia, a competency-based microbusiness management model has been imple- mented using Alles’ methodology to assess and develop employee competencies [6]. In the academic field, 360-degree competency-based evaluation has also been used to improve student performance in educational institutions [7]. In different countries, Martha Alles is not explicitly mentioned, but performance evaluations based on competencies aligned with the methodology she proposes have been implemented. La National Distance Education University UNED (Spain) and the Catholic University of Santiago de Guayaquil (Ecuador) they have designed a competency-based training model for teachers and education professionals with the aim of evaluating competencies and their great importance in the teaching process the results show that teachers between the ages of 25 and 35 prefer to value planning, communication, evaluation, methodology, digital, and tutoring skills, while those over 55 emphasize the importance of digital and innovation skills. [8] In Peru, studies were conducted using a non-experimental, cross-sectional design with a descriptive-propositional approach. The results showed deficiencies in specific processes related to personnel selection and hiring, as well as a lack of incentives affecting staff development and motivation. When the model was implemented in human resources, it proved effective in improving work performance. [9]
Deep Learning para la detección automática del nivel de concentración mediante la generación de imágenes de los universitarios
(Universidad Peruana Unión, 2026-01-19) Cruz Antazu, Ian Dany; Vilca Chambi, Joel Ronald; Saboya Rios, Nemias
En este estudio se propone un modelo basado en CNN y LSTM como método ligero y explicable para clasificar automáticamente, en tiempo real, los niveles de concentración de estudiantes universitarios a partir de la detección de 68 puntos faciales. Para ello, se recopilaron 3000 imágenes de 500 sujetos en un entorno académico controlado; cada imagen fue redimensionada y normalizada. Por otro lado, se calcularon tres indicadores clave: el Eye Aspect Ratio (EAR); la apertura bucal y la centralidad del iris. El sistema clasifica un fotograma como “desconcentrado” si la boca permanece abierta o el EAR es inferior a 0.25, como “medio concentrado” cuando la mirada se desvía más de un 20% del centro sin apertura bucal, y como “concentrado” en los casos restantes. La evaluación, realizada mostró precisiones de 95 % para concentración alta, 88% para media y 78% para baja, con F1-scores de 0.95, 0.88 y 0.78 respectivamente. Estos resultados demuestran que un enfoque basado en visión clásica y reglas lógicas puede ofrecer una alternativa eficiente y transparente a las arquitecturas de aprendizaje profundo, facilitando su implementación en herramientas de apoyo docente y plataformas de e-learning para el monitoreo dinámico de la atención estudiantil.
Análisis de las dimensiones determinantes del gobierno de TI en empresas de telecomunicaciones bajo el marco de trabajo COBIT 2019: Un modelo estructural
(Universidad Peruana Unión, 2025-12-23) Chapoñán Adanaqué, Miguel Angel; Salvador Escudero, Enoc Josías; Millones Liza, Jhonny Ivan; Tocto Cano, Esteban
Las empresas de telecomunicaciones gestionan la columna vertebral digital de la economía global, pero se desconoce qué dimensiones del gobierno de TI realmente determinan su éxito operacional, por tal motivo, este estudio planteó como objetivo analizar las dimensiones determinantes del gobierno de TI en empresas de telecomunicaciones que operan bajo el marco de trabajo COBIT 2019. Mediante un estudio cuantitativo se aplicó una encuesta a 241 profesionales de TI. Los resultados del análisis de regresión mediante modelos de ecuaciones estructurales (SEM) revelan que los predictores significativos del Gobierno de TI (GOV IT), son en primer lugar, el Desempeño (PE), el mismo que emerge como el predictor más robusto del modelo (β = 0.329), seguido por la Responsabilidad (RS) con un efecto considerable (β = 0.266). En tercer lugar, la Conformidad (CO) presenta un efecto moderado-alto (β = 0.256), mientras que el Comportamiento Humano (HB) muestra un efecto moderado (β = 0.188), finalmente el predictor con menos potencia predictiva, es la estrategia (ST) (β = 0.083). Estos hallazgos sugieren que los factores técnicos (desempeño), éticos (responsabilidad), normativos (conformidad) y comportamentales (comportamiento humano) y ejercen una influencia significativa y determinante en la efectividad del Gobierno de TI en las organizaciones. De este modo, se concluye que las empresas de telecomunicaciones pueden construir un cimiento importante mediante el desempeño y la alineación estratégica, impulsando así hacia la transformación digital continua.
Predicción de precios de viviendas usando Machine Learning en Lima Metropolitana
(Universidad Peruana Unión, 2025-04-22) Terán Suárez, Mariela Victoria; Panduro Del Castillo, Mardeli Beatriz; Chire Hernandez, Emelson Alex; Ospina Galindez, Johann Alexis
El presente estudio abordó el desarrollo de un modelo de Machine Learning para la estimación de precios de alquiler de viviendas en Lima Metropolitana, Perú, utilizando datos obtenidos mediante Web Scraping. Se integraron variables clave como ubicación, metraje, número de habitaciones y baños, y precio, aplicando técnicas de procesamiento, limpieza y estructuración de datos para garantizar su calidad antes del modelado predictivo. Se implementaron y compararon distintos algoritmos de Machine Learning, incluyendo Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Regression (SVR) y modelos de ensamble como Voting y Stacking Regressor. La evaluación de los modelos se llevó a cabo utilizando métricas como el Error Absoluto Medio (MAE), la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) y el Coeficiente de Determinación (R²). Los resultados indicaron que el Voting Regressor obtuvo el mejor desempeño predictivo, superando a los modelos individuales y al Stacking Regressor. El análisis de los residuos reveló que, aunque el modelo capturó la tendencia general de los precios de alquiler, presentó mayores errores en valores elevados, sugiriendo la presencia de outliers y la necesidad de transformaciones en los datos. Además, la curva de aprendizaje evidenció que el modelo mejoró su precisión con más datos, aunque aún existía margen de optimización. En conclusión, el Voting Regressor se consolidó como la mejor alternativa predictiva, destacando la influencia de la ubicación y el metraje como variables determinantes en los precios de alquiler. Futuras investigaciones podrían enfocarse en el uso de XGBoost, redes neuronales y estrategias avanzadas de ajuste de hiperparámetros para mejorar la precisión del modelo y su aplicabilidad en el mercado inmobiliario.
Un nuevo enfoque para la selección de software empresarial basado en GAPS, RFI, RFP Y POC
(Universidad Peruana Unión, 2025-04-07) Iquise Peralta, Juan Miguel; López Gonzales, Javier Linkolk
Durante mucho tiempo ha sido desconcertante los extraños enfoques que prevalecen en el ámbito del software empresarial. El mundo empresarial está lleno de términos y acrónimos en inglés que pueden generar confusión y malentendidos con proveedores y clientes. El objetivo de la investigación es “Proponer una herramienta basada en análisis de diferencia GAPS, RFI y RFP para ayudar a las empresas a seleccionar el software adecuado para los procesos de una empresa”. La metodología es cuantitativa y Cualitativa, Descriptiva - Retrospectiva, Transversal.
Un enfoque híbrido para la previsión jerárquica del consumo eléctrico industrial en Brasil
(Universidad Peruana Unión, 2024-09-30) Serrano Hernandez, Ronald Miguel; López Gonzales, Javier Linkolk
El sector industrial brasileño es el mayor consumidor de electricidad en el sistema energético. La planificación energética en este sector es crucial, principalmente debido a su impacto económico, social y ambiental. En este contexto, el análisis y las proyecciones del consumo de electricidad son altamente relevantes para la toma de decisiones del sector industrial y de las organizaciones que operan en el sistema energético. Los datos de consumo eléctrico del sector industrial brasileño pueden organizarse en una estructura jerárquica compuesta por cada región geográfica (Sur, Sudeste, Centro-Oeste, Nordeste y Norte) y sus respectivos estados. Este trabajo propone un enfoque híbrido que incorpora las proyecciones obtenidas mediante los modelos de suavizamiento exponencial y Box-Jenkins para realizar pronósticos jerárquicos del consumo eléctrico del sector industrial brasileño. El enfoque propuesto se comparó con los enfoques bottom-up (de abajo hacia arriba), top-down (de arriba hacia abajo) y de combinación óptima, ampliamente utilizados para pronósticos jerárquicos de series temporales. El desempeño de los modelos fue evaluado utilizando las medidas de precisión error porcentual absoluto medio (MAPE) y raíz del error cuadrático medio (RMSE). Los resultados indican que el enfoque híbrido propuesto puede contribuir significativamente a las proyecciones y análisis del consumo eléctrico en el sector industrial de Brasil.
Fine-Tuning de Modelos Monolingües BERT preentrenados para el análisis de sentimientos en contextos de jerga peruana
(Universidad Peruana Unión, 2024-09-30) Calizaya Milla, Sergio Elvis; Santos Gonzales, Jair Samuel; Huanca Torres, Fredy Abel
La innovación en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) ha llevado a la creación de modelos como BERT, RoBERTa, GPT-4o, Llama 3 y Gemini. Sin embargo, la adaptación de estos modelos a dialectos específicos, especialmente en lenguas distintas del inglés, sigue siendo poco explorada, especialmente con jergas o lenguaje informal. En respuesta a esta necesidad, nuestra investigación evalúa modelos monolingües al español que mejor se adapten a las expresiones coloquiales peruanas, siendo la mejor alternativa RoBERTuito, un modelo pre-entrenado en un extenso corpus de tweets en español que destaca su eficacia en tareas de clasificación de texto. Afinamos y comparamos este modelo para reflejar las características del español peruano. Implementamos un proceso de recolección y preprocesamiento de datos de Facebook, enfocándonos en comentarios en español peruano. Este dataset especializado con más de 11,000 comentarios etiquetados fueron usados para entrenar modelos monolingües en la tarea de análisis de sentimientos y obtener una detección más precisa de la polaridad en textos que incluyen jergas peruanas. RoBERTuito obtuvo un F1-score equilibrado de 0.750, con una precisión de 0.858, un recall de 0.870 y una exactitud de 0.789. En comparación, BETO alcanzó una precisión de 0.794, recall de 0.725 y exactitud de 0.669; BERTuit, una precisión de 0.751, recall de 0.869 y exactitud de 0.722; y RoBERTa-BNE, una precisión de 0.783, recall de 0.759 y exactitud de 0.750. Este estudio no solo proporciona una solución para el análisis de sentimientos en español peruano, sino que también establece una base para adaptar modelos monolingües a contextos lingüísticos específicos.
Modelo de Six Sigma y BPM para optimizar el subproceso de préstamo de material bibliográfico a los alumnos y visitantes de la Biblioteca Agrícola Nacional
(Universidad Peruana Unión, 2014) Miranda Gutierrez, Edward William; Palza Vargas, Edgardo Lemuel
El presente proyecto de investigación nace a consecuencia de la necesidad de mejorar y optimizar los procesos de la Biblioteca Agrícola Nacional para ofrecer a sus usuarios un servicio de acuerdo a sus requerimientos. Para lograr esto, se plantea un modelo en base a la fusión de la metodología Six-Sigma, para rediseñar el subproceso de préstamos y definir indicadores (KPI), y un BPMS Open Source llamado BonitaSoft como plataforma de la solución propuesta. El capítulo I trata sobre el planteamiento del problema identificado en la Biblioteca Agrícola Nacional, así como la justificación, viabilidad y objetivos del presente trabajo de investigación. El capítulo II trata sobre los fundamentos teóricos de la investigación, en donde veremos temas como el marco histórico, marco teórico, Hipótesis y variables. El capítulo III trata sobre el método de la investigación, en donde veremos temas como el tipo y diseño de investigación, delimitaciones, población y muestra, técnicas e instrumentos de recolección de datos. El capítulo IV trata sobre el análisis e interpretación de datos, en donde veremos que el tiempo efectivo esperado en el nuevo subproceso mejora en un 75% respecto al anterior, debido a la disminución de actividades, esperas y demoras no programadas.
Toma de decisiones para la venta en unidades de la línea de panes en una industria de alimentos en el Perú basado en redes bipartitas
(Universidad Peruana Unión, 2024-01-04) Huamán Moreto, Sandrita Aracely; Villalta Salas, Dany Isidro; López Gonzales, Javier Linkolk
En estos últimos años, la minería de datos a tomado gran importancia en las empresas, porque el uso de la misma ayuda en la toma de decisiones de los directivos. Porque los problemas de toma de decisiones se vuelven cada vez más complicados. Por lo tanto, en este artículo se propone un algoritmo probabilístico de toma de decisiones de recomendación, basado en una proyección de red bipartita. En primer lugar, combinando la información de toma de decisiones de los almacenes de venta de los productos y la venta de los panes, se establece un gráfico bipartito que conecta al almacén y al producto. Para ello se utilizó la metodología CRISP-DM. Los resultados muestran que nuestro método propuesto supera a un método de predicción simple, logrando la oportuna toma de decisiones
Modelo de Inteligencia Analítica Predictiva para el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP
(Universidad Peruana Unión, 2023-10-31) Villegas Cervera, Alex Robert; Mamani Apaza, Guillermo
El presente estudio tuvo como objetivo general de ddeterminar el grado de asertividad del Modelo Analítico de Inteligencia Predictiva en el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP. La presente investigación es aplicada, longitudinal y predictiva. El diseño de investigación es no experimental, exploratorio y descriptivo. El diseño es no experimental porque no manipula las variables de estudio, es exploratorio porque analiza las variables asociadas a las especialidades de los servicios de salud en las diferentes dimensiones del tiempo para identificar los diferentes estados de del ciclo de vida. Es descriptivo porque encuentra patrones de comportamiento en las atenciones de acuerdo a los estados del ciclo de vida de una determinada especialidad. La población estuvo conformada por todas las atenciones que se han realizado los pacientes de la entidad privada de salud QS-CRP. El tamaño de la población es mayor a los siete millones de registros comprendidos desde el años de 1995 hasta abril del año de 2018. Por la naturaleza de la investigación se trabajará con toda la población del cual se deduce que la muestra es censal. De los resultados de la investigación se concluye que el modelo de inteligencia analítica predictiva basado en regresión lineal, permite realizar el pronóstico del estado del ciclo de vida de los servicios de salud para la entidad privada del sector salud QS-CRP con un nivel de significancia de 0.00.
Sistema de recomendación de libros basado en algoritmos de similaridad para el Centro de Recursos para el Aprendizaje y la Investigación de la Universidad Peruana Unión
(Universidad Peruana Unión, 2022-09-05) Mamani Chile, Rogelio; Huanca Torres, Fredy Abel
El presente trabajo tiene el propósito de optimizar el performance del sistema de recomendación de libros basado en algoritmos de similaridad que permita sugerir recomendaciones de textos con contenidos relevantes a los usuarios del Centro de Recursos para el Aprendizaje y la Investigación de la Universidad Peruana Unión. El método CRISP DM se ha aplicado a un caso de sistema de recomendación de libros para el análisis de datos y optimización del modelo. El método de filtrado colaborativo ha permitido identificar las preferencias de los usuarios y la de otros usuarios con características similares para generar las predicciones; y se ha usado el modelo K-Nearest Neighbor con el algoritmo de similitud de coseno para calcular la mayor similitud entre los usuarios y los libros para ofrecer recomendaciones a los usuarios. En la experimentación se ha obtenido un buen performance del modelo de recomendación con un promedio de 0.83 de exactitud medainte el ajuste de hiperparámetros en el entrenamiento. Sin embargo, en los problemas de clasificación de multiclase se presentan las clases desequilibradas, donde las clases minoritarias obtienen promedios muy bajos; para manejar esta situación se ha usado la técnica de sobremuestreo de las clases minoritarias logrando balancear los datos, lo que ha permitido obtener el promedio total de 0.91 de accuracy, lo que muestra el mejor performance del modelo. La métrica de evaluación que se ha aplicado es la matriz de confusión, obteniendo promedios esperados de precisión (0,91) y de sensibilidad (0.91) lo que evidencia que se puede realizar la predicción de las recomendaciones precisas. Se concluye que se puede lograr la optimización del performance del modelo de sistema de recomendación de libros basados en algoritmos de similitud sin demandar mucha capacidad de cómputo dependiendo del tamaño de la muestra del conjunto de datos.
Modelo de clasificación basado en chatbot y algoritmos no supervisados para determinar programas de intervención psicológica en estudiantes universitarios peruanos
(Universidad Peruana Unión, 2022-03-03) Huamán Labán, Joyse Baldwin; Gómez Apaza, Roel Dante; Lévano Rodríguez, Danny; Valles Coral, Miguel Ángel
A strategy that supports the student’s academic and personal formation is that university consider tutoring as a mechanism that supports with favorable results to fight against the desertion of students. However, there are related prob-lems in performing student segmentation and conducting psychological interven-tions. The objective was to formulate a classification model for intervention pro-grams in university students based on unsupervised algorithms. For this, we car-ried out a non-experimental, simple descriptive study on a population of 60 uni-versity students; we carried out the data extraction process through a chatbot that applied the BarOn ICE test. After we obtained the data, the unsupervised k-means algorithm was used to group the students into sets determined based on the closest mean value obtained from the psychological test. We built a model for classifying students based on their answers to the BarOn ICE test based on K-means, with which we obtained five groups. The model classifies students by applying a dif-ferent mathematical method to that used by the models applied by psychologists.
Implementación de un ERP (Enterprise resource planning) vertical para mejorar el proceso de atención al paciente en centros de salud públicos de Lima - 2018
(Universidad Peruana Unión, 2019-04-18) Rojas Chambi, Christopher Harold; Saboya Rios, Nemias
El propósito de este estudio fue la implementación de un ERP (enterprise resource planning) Vertical para la mejora del proceso de atención de pacientes en Centros de salud de Lima, el tipo de estudio es cuantitativo y tecnológico, asimismo de diseño pre experimental, para el estudio, también se desarrolló un sistema ERP utilizando la metodología RUP que posteriormente fue validado por expertos en el área. Se considero 4 dimensiones: atención de pacientes, registro de historias clínicas, registro de análisis clínicos y emisión de órdenes de compras, como elementos claves de contrastación de hipótesis. Los resultados de la implementación fueron favorables para la dimensión atención de pacientes al utilizar 299.1 segundos, los cuales en promedio de atención se redujo en un 62.66, además para los registros de historias clínicas utilizaban 431.08 segundos y se redujo a 38.46, asimismo para el caso de análisis clínicos antes de la implementación del sistema utilizaban en promedio 291.02 y se redujo después de la implementación del sistema a 69.32; finalmente en las emisiones de órdenes fue utilizar 504.22 segundos, el cual se redujo a 68.94, demostrando de esta manera, que el sistema fue eficaz, luego se concluye que el proceso de atención a los pacientes de los centros de salud de Lima mejoró significativamente con p<0.05 para todas las dimensiones en estudio.
Modelo ontológico apoyado en un repositorio de información académica para la gestión de competencias y pensum de los estudiantes de la escuela de administración en la UPeU, Lima 2019
(Universidad Peruana Unión, 2022-03-03) Ramírez Pezo, Yngue Elízabeth; Soria Quijaite, Juan Jesús
El presente estudio tiene como objetivo determinar la manera en que el Modelo Ontológico apoyado en un repositorio de información mejora la gestión de competencias y pensum de los estudiantes de la escuela de administración en la UPeU. La investigación es de enfoque cuantitativo, diseño cuasi experimental y corte longitudinal. El modelo ontológico fue evaluado por los criterios de concepción teórica, integración de componentes, coherencia, reusabilidad, eficiencia y completitud. La metodología utilizada para la construcción e la ontología fue NeOn. Los resultados indicaron que el modelo ontológico es es coherente, completo, eficiente y reusable. Estadísticamente se encontró que el modelo mejora la gestión competencias y pensum de los estudiantes de la escuela de administración (sig. < .05; Sig. = .003).
Método basado en el framework TOGAF y la cultura DevOps en implementación y despliegue de software
(Universidad Peruana Unión, 2022-02-03) Chanchari Yumbato, Maydeline; Huanca Torres, Fredy Abel; Asin Gomez, Fernando Manuel
El estudio comprende el desarrollo e implementación de un método denominado TDevOps organizado en 4 etapas: identificar requerimientos, alinear TOGAF en sus fases con la cultura DevOps, desarrollar y aplicar el método en un caso de estudio analizado en una organización de Desarrollo de software, donde se utilizó las buenas prácticas de TOGAF y la cultura DevOps. El método consideró las fases B, C y D de TOGAF después de un análisis y validación del framework con las necesidades y estrategia de la organización, asimismo, se consideró componentes de la cultura DevOps en relación con integración y despliegue continuo, después de identificar los requerimientos necesario para la colaboración de los stakeholder involucrados en el proceso de desarrollo de software. Para las pruebas respectivas se consideró 3 proyectos de gran envergadura y la ejecución del método se hizo en las fases de implementación y despliegue del proceso de desarrollo de software. Los resultados estuvieron basados en indicadores tales como reducción de número de errores identificados en el entregable, la reducción del tiempo de entrega en la fase de integración y despliegue continuo, donde después de la aplicación del método mejoraron de manera significativa a favor del estudio y se concluyó que el método ayudó a la comunicación, colaboración e integración de los equipos involucrados en el desarrollo de software de los proyectos seleccionados y esto a su vez contribuyó al cumplimiento de la estrategia de negocio de la organización.
Marco de referencia “HOGO” para ciberseguridad en PyMES basado en ISO 27002 y 27032
(Universidad Peruana Unión, 2022-01-20) Cruzado Puente de la Vega, Carlos Francisco; Rodriguez Baca, Liset Sulay; Huanca López, Lizeth Geanina; Acuña Salinas, Erika Inés
A medida que las tecnologías de información y comunicación se van empoderando en las organizaciones, también son víctimas de ataques en el ciberespacio, generando una la necesidad de protección del activo más importante, la información. Por esta razón, es importante el desarrollo del marco referencial “HOGO” basado en las buenas prácticas del ISO 27002 y los controles de seguridad del ISO 27032 para la ciberseguridad en las PyMES. Los resultados de la investigación muestran los beneficios de la implementación del marco referencial “HOGO” en las PyMES, aplicando buenas prácticas relacionadas a la seguridad en internet, de las infraestructuras criticas para la información, seguridad de las redes y seguridad de la información.
Enfoque de análisis de datos visual - predictivo para el desempeño académico de los estudiantes de una universidad peruana
(Universidad Peruana Unión, 2021-10-12) Orrego Granados, David Leandro; López Gonzales, Javier Linkolk
The academic success of university students is a result that depends in a multi-factorial way on the aspects related to the student and the career itself. In this work, we carry out a visual analysis of the data to obtain relevant information regarding the academic performance of students from a Peruvian university. This study was complemented with the construction of machine learning models to provide a predictive model of the students’ academic success. In specific, the XGBoost Machine Learning method achieved a performance of up to 91.5% of Accuracy. In this sense, this study offers a novel visual-predictive data analysis approach as a valuable tool for developing and targeting policies to support students with lower academic performance or to stimulate advanced students. The results obtained allow us to identify the relevant variables associated with the students’ academic performances. Moreover, we were able to give some insight into the academic situation of the different careers of the University.
Diseño de un sistema automatizado de gestión de la seguridad de la información basado en la Norma ISO/IEC 27001:2013 para dar cumplimiento a la Ley 1581 de 2012 de protección de datos personales en el departamento de sistemas de una institución universitaria en Colombia
(Universidad Peruana Unión, 2021-07-02) Córdoba Perdomo, Javier Francisco; Asin Gomez, Fernando Manuel
La gestión de la seguridad de la información es una apuesta inevitable en toda organización, tanto por la gestión interna del activo más importante, la información, que representa en términos de datos y conocimiento, como para responder a las disposiciones legales que para el caso de la protección de datos personales en Colombia se regulan mediante la Ley 1581. En este sentido, la presente investigación tiene como objetivo diseñar un Sistema de Gestión de la Seguridad de la Información basado en la Norma ISO 27001:2013 para El Departamento de Sistemas que cumpla con los requisitos que exige el gobierno colombiano a través de la Ley 1581 de 2012 para la protección de datos personales. Para ello se propone una investigación aplicada con enfoque tecnológico que se apoya del software Eramba Community para ofrecer una alternativa de implantación del sistema a bajo costo. Dentro de los resultados se encontró que el Departamento de Sistemas de la institución universitaria no daba cumplimiento a la Ley 1581, pese a sus esfuerzos por intentar sin suficiente rigor responder a ella desde procedimientos manuales, oportunidad que sirvió de punto de partida para proponer un SGSI automatizado para responder con el marco legal con apoyo de la Norma ISO 27001. Se concluye que la mirada sistémica incluida en integración de la Norma ISO 27001:2013 para dar respuesta a la Ley de protección de datos personales mediante un software libre resultó un procedimiento eficiente, ya que permitió el cumplimiento ágil de los procedimientos como es natural en toda tarea automatizada, sin exceder recursos presupuestales de la Universidad y mejora la seguridad de los procesos.

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