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dc.contributor.advisor | Tapia León, Freddy Mauricio | |
dc.contributor.author | Barrionuevo Gallardo, David Danilo | |
dc.date.accessioned | 2023-02-09T13:31:41Z | |
dc.date.available | 2023-02-09T13:31:41Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.citation | Barrionuevo Gallardo, David Danilo (2022). Modelo predictivo de umbrales dinámicos de sensores de red y alertas tempranas para mejorar la disponibilidad del servicio de internet y datos de una empresa proveedora de telecomunicaciones del Ecuador. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Matriz Sangolquí. | es_ES |
dc.identifier.uri | http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/35443 | |
dc.description.abstract | La evolución de las tecnologías de la información y el conocimiento han provocado un cambio disruptivo empresarial y nuevos modelos de negocio, que se basan principalmente en el acceso ágil y seguro a los datos. Por lo tanto, las empresas de telecomunicaciones se ven en la necesidad de brindar servicios de calidad, que garanticen la continuidad, eficiencia y privacidad en la transmisión de la información. El presente trabajo aborda la problemática de una empresa nacional de telecomunicaciones, que ha detectado bajos índices de disponibilidad e intermitencia en el servicio de datos e internet de sus clientes corporativos, en parte generados por la inadecuada gestión de monitoreo de los enlaces, con alertas y acciones correctivas, que han provocado efectos a la compañía tales como: pérdida de clientes, multas, incremento en los costos de operación, incumplimiento de acuerdos de servicio, disminución de confianza e imagen corporativa, etc. En tal virtud, se propone un modelo predictivo basado en técnicas de minería de datos y aprendizaje automático, que identifique patrones en la información histórica de los equipos de red. Este modelo puede ser empleado para: predecir el comportamiento de los enlaces, detectar posibles cortes, generar alertas tempranas y apoyar proactivamente en la toma de decisiones de la compañía. Se ha utilizado la metodología CRISP-DM para el desarrollo y evaluación del modelo predictivo XG Boost (técnica evolucionada de los Árboles de decisión) en Python Jupyter Notebook. Los resultados son alentadores con una efectividad de hasta un 95.5% de predicción. | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Maestría en Gestión de Sistemas de Información e Inteligencia de Negocios. | es_ES |
dc.rights | openAccess | es_ES |
dc.subject | TELECOMUNICACIONES | es_ES |
dc.subject | DISPONIBILIDAD DE RED | es_ES |
dc.subject | MINERÍA DE DATOS | es_ES |
dc.subject | MODELO PREDICTIVO | es_ES |
dc.title | Modelo predictivo de umbrales dinámicos de sensores de red y alertas tempranas para mejorar la disponibilidad del servicio de internet y datos de una empresa proveedora de telecomunicaciones del Ecuador | es_ES |
dc.type | masterThesis | es_ES |