Sistema de predicción y alerta de deserción para empleados de una farmacéutica
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 predicció...
- Autores:
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad del Rosario
- Repositorio:
- Repositorio EdocUR - U. Rosario
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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. |
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Guecha López, Diego Nicolás6197fcd3-21f3-444a-bcb8-0cf7992622a5-1Gracia Suárez, María AlejandraHuertas Lozano, Judy PaolaMolina Rodríguez, Jaime AndrésDíaz Caicedo, Diana MarcelaMagíster en Business AnalyticsFull time1a544207-b057-4928-a71c-9f0b5738ac56-1150bac76-c7d9-4aa2-b7a1-ccc58f6c0dc6-1f71d4e58-48b1-4bc9-89b1-b86b570a465c-1e4d719b7-53be-4932-9dbd-4a1e76a13f81-12024-01-18T16:25:53Z2024-01-18T16:25:53Z2023-12-10La 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.Employee attrition is a problem that generates big losses and challenges for companies nowadays. For this reason, it has become a priority to develop tools or systems that are able to decrease or control the high desertion rates in companies. The main purpose of this project is to create an attrition forecasting and warning system of employees from a pharmaceutical company, to help reduce the attrition rates. The creation of the system will be developed through the application of data analysis techniques and machine learning along with a data warehouse that enables accurate analysis of the current situation. Regarding its functionality, as a forecasting system, it will be used to determine the probability of resignation of a candidate who applies for an open position in the company, by using a calculator module. As a warning system, it will allow decision makers to understand which employees are at greatest risk of resignation, as well as the impacted areas, this will be available to the users through an organizational dashboard. By using the system, users will be able to react on time and make decisions to reduce the attrition rate in the company. The forecasting and warning system will therefore work as a tool to optimize hiring processes and control employees’ retention. It is expected that in the long term, the negative effects associated with attrition in the company will be mitigated and recruitment processes will be more effective.107 ppapplication/pdfhttps://repository.urosario.edu.co/handle/10336/42029spaUniversidad del RosarioEscuela de AdministraciónEscuela de Ingeniería, Ciencia y TecnologíaMaestría en Business AnalyticsAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 InternationalAbierto (Texto Completo)http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arias, E. R. (2021, febrero 1). Variable dicotómica. Economipedia. https://economipedia.com/definiciones/variable-dicotomica.htmlBioclever. (2021, mayo 8). Duración de los ensayos clínicos y los estudios observacionales. Bioclever. https://www.bioclever.com/es-ES/duracion-de-los-ensayos-clinicos-los-estudios-observacionales-n-46-esChapman, P., Clinton, J., Kerber, R., Khabaza, T., Reinartz, T., Shearer, C., & Wirth, R. (2000). CRISP-DM 1.0: Step-by-step data mining guide. https://www.semanticscholar.org/paper/CRISP-DM-1.0%3A-Step-by-step-data-mining-guide-Chapman-Clinton/54bad20bbc7938991bf34f86dde0babfbd2d5a72Data Universe. (2023, marzo 1). Modelo Operativo Centralizado. https://data-universe.org/modelo-operativo-centralizado/Deloitte. (s/f). ¿Qué es Scrum? Deloitte Spain. Recuperado el 23 de noviembre de 2023, de https://www2.deloitte.com/es/es/pages/technology/articles/que-es-scrum.htmlDíaz Monroy, L. G. (2007). Estadística multivariada: Inferencia y métodos (2. ed). Departamento de Estadística, Facultad de Ciencias, Universidad Nacional de Colombia.Fitzgerald, D., & Wilson, C. (2023, junio 26). The Structure and Departments in a Pharmaceutical Manufacturing Company. GetReskilled. https://www.getreskilled.com/pharmaceutical-companies/structure/IBM. (s/f-a). ¿Qué es el almacenamiento de datos? | IBM. ¿Qué es el almacenamiento de datos? 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