Modelo analítico para Adacop

Uno de los objetivos estratégicos de CAOBA es impulsar la gestión del conocimiento en analítica. Parte fundamental de la gestión del conocimiento es su efectiva trasferencia, esta se ve fortalecido en el trabajo conjunto entre CAOBA y el Observatorio fiscal de la Pontificia Universidad Javeriana; id...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
masterThesis
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana
Repositorio:
Repositorio Universidad Javeriana
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.javeriana.edu.co:10554/51106
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10554/51106
https://doi.org/10.11144/Javeriana.10554.51106
Palabra clave:
CAOBA
Analítica
SECOP II
Contratación publica
CAOBA
Analytics
SECOP II
public procurement
Maestría en analítica para la inteligencia de negocios - Tesis y disertaciones académicas
Contratos - Colombia
Lenguaje natural (Informática)
Pruebas analíticas
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional
Description
Summary:Uno de los objetivos estratégicos de CAOBA es impulsar la gestión del conocimiento en analítica. Parte fundamental de la gestión del conocimiento es su efectiva trasferencia, esta se ve fortalecido en el trabajo conjunto entre CAOBA y el Observatorio fiscal de la Pontificia Universidad Javeriana; identificando que herramientas analíticas (modelos) pueden apoyar la trasparecía en la contratación pública del estado colombiano aportando a todos los actores involucrados (ciudadanos, entidades públicas, entro otros) un mayor entendimiento del proceso de contratación estatal, robusteciendo la actual plataforma ADACOP. Este trabajo plantea la manera de poder identificar características de las entidades del estado que me permitan establecer un nivel de riesgo de caer en demoras en la contratación o sobrecostos, esto se logra integrando la información publica del estado en temas de trasparencia de las entidades y la información disponible de la contratación pública y las metodologías estadísticas y de machine learning.