Optimización de proyectos en el Lifecycle de procesos analíticos para una multinacional de software
Fil: Ulla, Gonzalo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.
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Format: | masterThesis |
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2021
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Online Access: | http://hdl.handle.net/11086/17560 |
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description | Fil: Ulla, Gonzalo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. |
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spelling | rdu-unc.175602023-08-30T13:15:48Z Optimización de proyectos en el Lifecycle de procesos analíticos para una multinacional de software Ulla, Gonzalo Abrigo, Walter Compañía multinacional de software Buenos Aires Argentina Rentabilidad empresarial Procesos analíticos Fil: Ulla, Gonzalo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. El presente trabajo consta de una intervención profesional para optimizar proyectos en el ciclo de vida de procesos analíticos de una compañía multinacional de software, específicamente en el área de Servicios Profesionales de su filial argentina ubicada en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires. Para ello, se comenzó caracterizando a la organización bajo estudio así como a las motivaciones existentes en el contexto actual de los sistemas de aprendizaje automático. Se derivó el problema de estudio junto a sus principales causas: por un lado, aquéllas técnicas y, por otro, aquéllas de gestión. Para solventarlas, se plantearon dos líneas de acción, una basada en prácticas de ingeniería y otra, en herramientas de gestión ágil de proyectos. Así, se dio respuesta a la formulación del problema: ¿cuál será el impacto de optimizar proyectos en el lifecycle de procesos analíticos sobre la rentabilidad de la compañía multinacional? Se desarrolló el marco conceptual de la Ingeniería de Software Lean, de las metodologías ágiles y de los sistemas de aprendizaje automático. Se aplicaron prácticas Lean como Gestión de la Configuración de Software, Integración y Entrega Continuas, así como el marco de trabajo Scrum para la gestión ágil de proyectos, en cuatro experimentos referidos a sistemas de aprendizaje automático. Se analizó el impacto en horas requeridas para cada uno de los experimentos y se sintetizaron los resultados obtenidos en escenarios pesimista, base y optimista con reducciones de 5, 9 y 12% en costos respectivamente, determinando así su impacto en la rentabilidad de la compañía multinacional. Fil: Ulla, Gonzalo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. 2021-03-29T21:00:22Z 2021-03-29T21:00:22Z 2020 masterThesis http://hdl.handle.net/11086/17560 spa Atribución-CompartirIgual 4.0 Internacional http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ |
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