Modelo de analítica de datos para la toma de decisiones estratégicas en la gestión del equipo de atención técnica de clientes de centrales eléctricas de Norte de Santander
El presente proyecto tiene como objetivo diseñar un modelo de analítica de datos que fortalezca la toma de decisiones estratégicas en la gestión del equipo de Atención Técnica de Clientes de Centrales Eléctricas de Norte de Santander (CENS). La investigación responde a la necesidad de mejorar la efi...
- Autores:
-
Morales Sandoval, José Roberto
Díaz Coronel, José Libardo
Carrillo Carrascal, Leonardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Cundinamarca
- Repositorio:
- Repositorio UdeC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cun.edu.co:cun/11134
- Acceso en línea:
- https://repositorio.cun.edu.co/handle/cun/11134
- Palabra clave:
- Analítica de datos
Atención técnica
Energía eléctrica
Regulación
Toma de decisiones
Management operations
Operación administrativa
Datos abiertos
Open data
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
| Summary: | El presente proyecto tiene como objetivo diseñar un modelo de analítica de datos que fortalezca la toma de decisiones estratégicas en la gestión del equipo de Atención Técnica de Clientes de Centrales Eléctricas de Norte de Santander (CENS). La investigación responde a la necesidad de mejorar la eficiencia operativa, optimizar recursos y garantizar el cumplimiento normativo en un entorno técnico altamente regulado. Se adopta una metodología de tipo aplicada y proyectiva, con enfoque mixto, combinando análisis cuantitativo de bases de datos operativas e interpretación cualitativa del entorno institucional y normativo. El proceso se estructura en cinco fases: diagnóstico del contexto, recolección y depuración de datos, modelado analítico, diseño de dashboard interactivo y validación técnica del modelo. Se utilizarán herramientas como Excel, Power BI y Python para realizar análisis descriptivos, predictivos y simulaciones operativas. Se espera como resultado un modelo funcional que permita identificar patrones de atención, prever cargas operativas y priorizar intervenciones técnicas según criterios estratégicos. Las conclusiones proyectadas apuntan a que la implementación del modelo permitirá mejorar los tiempos de atención, reducir brechas operativas, apoyar el cumplimiento de resoluciones regulatorias (como la CREG 038 y 075 de 2021), y avanzar en la transformación digital de la organización, en coherencia con los objetivos de sostenibilidad, calidad del servicio y eficiencia energética establecidos por CENS y el Grupo EPM. |
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