Ingeniería de Sistemas

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El Ingeniero de Sistemas de la Corporación Universitaria Remington es un profesional con un alto sentido de responsabilidad social, humanista, competente e idóneo, con gran capacidad de análisis, diseño, y gestión de sistemas de información debido a su formación integral en las áreas de las ciencias básicas y computacionales, aplicando estándares internacionales y las mejores prácticas empleadas en la ingeniería del software permitiendo alcanzar el logro de los objetivos estratégicos en las organizaciones, desde una visión ética y responsable con el medio ambiente, a través del uso racional de recursos y la optimización de procesos empresariales.

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Ciberseguridad en entornos de outsourcing
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Mosquera Ramírez, Luisa Fernanda; Guerrero Rengifo, Daniel Mauricio; de León Herrera, Wisdy Jaher; Sepúlveda Castaño, Jorge Mauricio
La investigación aborda los retos actuales y estrategias de ciberseguridad en entornos de outsourcing, destacando la creciente vulnerabilidad de las organizaciones que delegan procesos y servicios a terceros especializados. El estudio identifica que la globalización, la transformación digital y el teletrabajo han incrementado la superficie de ataque, exponiendo a empresas a amenazas como phishing, ransomware, intrusiones no autorizadas y ataques a la cadena de suministro digital. Se analizan marcos de referencia internacionales como ISO/IEC 27001, NIST Cybersecurity Framework, COBIT y Zero Trust Architecture, así como herramientas tecnológicas (cifrado, MFA, IDS/IPS, gestión de accesos, Big Data) y buenas prácticas organizacionales (capacitación continua, copias de seguridad, auditorías, cumplimiento normativo). A través de un ejercicio práctico se aplicaron controles del NIST e ISO 27001 en un escenario simulado, evidenciando que las organizaciones que adoptan auditorías constantes y pruebas de penetración logran reducir significativamente los incidentes de seguridad. Los hallazgos resaltan la necesidad de comprender la ciberseguridad no solo como una medida tecnológica, sino como un proceso integral que incluye gestión del conocimiento, cultura organizacional y responsabilidad compartida entre cliente y proveedor.
Implementación de un modelo de outsourcing de TI con contratación basada en resultados y gestión avanzada de ANS : caso de estudio ACTECH SAS
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Moreno Mena, Leisny Yaneth; Sepúlveda Castaño, Jorge Mauricio
Este trabajo presenta la implementación de un modelo de Outsourcing de TI que se basa en la contratación por resultados y en la gestión avanzada de Acuerdos de Nivel de Servicio (ANS) para la empresa ACTECH SAS. Este Proyecto nace de la aplicación práctica de los conceptos aprendidos en un seminario-diplomado sobre gestión de servicios tecnológicos y outsourcing estratégico. Esta propuesta incluye el diseño de contratos que se centran en resultados medibles, la implementación de métricas de desempeño alineadas con los objetivos estratégicos de la organización, y la negociación de ANS avanzados que consideran indicadores como el tiempo promedio de respuesta (MTTR), la disponibilidad de sistemas y la satisfacción del usuario. El modelo propuesto también incorpora herramientas de seguimiento en tiempo real, protocolos de escalamiento bien estructurados y un sistema de bonificaciones y penalizaciones que motiva el cumplimiento de los objetivos. Los resultados esperados son la optimización de la calidad y eficiencia del soporte TI, la garantía de que se cumplan los niveles de servicio, la reducción de riesgos operacionales y la creación de valor tangible para el negocio. El proyecto se organiza en cuatro fases a lo largo de 12 meses, con una inversión base de $35,000,000 COP mensuales y un modelo de pago variable que depende del cumplimiento de resultados. Esta implementación muestra cómo se pueden aplicar con éxito metodologías modernas de outsourcing que van más allá del modelo tradicional de prestación de servicios, enfocándose en resultados de negocio y fomentando alianzas estratégicas entre proveedores y clientes.
De SLAs a resultados : diseño y gestión de ANS outcome-based en Outsourcing TI para una fábrica de software en Colombia
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Martínez Moná, José Daniel; Sepúlveda Castaño, Jorge Mauricio
Este informe traza una guía práctica para migrar de SLAs centrados en actividades a ANS orientados a resultados en un acuerdo de Outsourcing TI para una fábrica de software en Colombia. El punto de partida es claro: muchos contratos verifican que “se ejecutó la tarea”, pero no miden lo que el negocio realmente valora: continuidad operativa, experiencia del usuario e impacto en la operación. Propongo ANS simples de operar, sustentados en pocas evidencias auditables (tickets representativos, actas de mantenimiento y pruebas de respaldo/restauración) dentro de un ciclo corto de revisión con roles definidos y escalamiento claro (Atlassian; ISACA, 2019; NIST, 2016; Google, 2016). Entrego una matriz de ANS comprensible para perfiles técnicos y no técnicos, un esquema de comunicación y reportes para decidir con rapidez y un mecanismo de mejora continua para ajustar acuerdos cuando cambien las prioridades. La adopción por fases reduce fricciones contractuales y enfoca la operación en restaurar más rápido, prevenir mejor y elevar la satisfacción del usuario. El contrato deja de ser un inventario de tareas y pasa a orientar la generación de valor.
Ciberseguridad en entornos de outsourcing
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Palacios Mosquera, Jhon Alexis; Sepúlveda Castaño, Jorge Mauricio
En este documento, se examina cómo muchas organizaciones actualmente optan por contratar a terceros para gestionar ciertas actividades, con el objetivo de reducir costos y aumentar su eficiencia. Esta práctica, denominada outsourcing, ofrece importantes ventajas, pero también introduce nuevos riesgos, particularmente en el ámbito de la ciberseguridad. Al compartir información sensible con proveedores externos, las empresas se exponen al mal uso de esos datos, accesos no autorizados o interrupciones en la continuidad del servicio. Esto implica que la protección de la información no solo depende de la empresa, sino también del compromiso y las prácticas de seguridad del proveedor. Este trabajo tiene como finalidad proporcionar una guía práctica para que las organizaciones identifiquen los principales riesgos de ciberseguridad asociados al outsourcing y tomen medidas para mitigar estos riesgos. Se analizarán ejemplos, buenas prácticas y herramientas simples que pueden ser implementadas en cualquier tipo de empresa, independientemente de su tamaño. Así, se busca no solo reforzar la seguridad tecnológica, sino también fomentar la confianza entre ambas partes, mejorando así los acuerdos que regulan la relación con los proveedores y asegurando la protección de la información a lo largo de todo el proceso.
Ciberseguridad en entornos de outsourcing : retos actuales y estrategias de protección
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Vargas Díaz, Fabián Ricardo; Monroy Montes, Juan Camilo; Sepúlveda Castaño, Jorge Mauricio
En el contexto actual de transformación digital, las organizaciones han adoptado el outsourcing de servicios de tecnologías de la información (TI) como una estrategia para optimizar recursos, acceder a conocimientos especializados y mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, esta externalización de funciones críticas, como la gestión de infraestructura, plantea desafíos significativos en materia de ciberseguridad. Este trabajo de grado, desarrollado en el marco del seminario Gestión de Servicios de Outsourcing en TI de la Corporación Universitaria Remington, analiza los riesgos asociados a la tercerización de infraestructura tecnológica y propone estrategias de protección alineadas con estándares internacionales. Se toma como referencia la empresa ficticia InnovaCorp S.A.S., dedicada a soluciones digitales para el sector financiero, que ha decidido tercerizar la administración de servidores, redes, almacenamiento y soporte técnico. A través de una simulación técnica, se identifican riesgos como fuga de datos por mala gestión de credenciales, vulnerabilidad a ransomware en servidores no actualizados, accesos no autorizados, fallas en disponibilidad e incumplimiento normativo. Para mitigar estos riesgos, se propone una arquitectura de seguridad basada en gestión de identidades, monitoreo, auditoría, segmentación de red y gestión de vulnerabilidades. Además, se presenta una propuesta técnica de soporte tercerizado con atención escalonada (N1, N2, N3), y un Acuerdo de Nivel de Servicio (ANS) que define tiempos de respuesta, métricas de desempeño, disponibilidad, sanciones y mecanismos de mejora continua. El enfoque contractual se complementa con cláusulas de seguridad, auditorías y revisión anual del contrato. Como resultado, se espera que InnovaCorp S.A.S. fortalezca su postura de ciberseguridad, mejore la continuidad operativa, cumpla con normativas como ISO/IEC 27001, GDPR y Ley 1581, y consolide una relación transparente con su proveedor de servicios TI.
Ciberseguridad en entornos de outsourcing : retos actuales y estrategias de protección
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Medina Sandoval, Luis David; Giron Rivas, Eblys; Navia Vergara, Erika Andrea; Sepúlveda Castaño, Jorge Mauricio
La externalización de servicios de Tecnologías de la Información (Outsourcing TI) se ha consolidado como una estrategia clave para organizaciones que buscan optimizar recursos, reducir costos y acceder a capacidades tecnológicas especializadas. No obstante, esta práctica introduce riesgos significativos en materia de ciberseguridad, como la pérdida de control sobre activos críticos, vulnerabilidades en la cadena de suministro y posibles incumplimientos normativos. Este informe técnico analiza los retos actuales de la ciberseguridad en entornos de outsourcing, revisa las principales amenazas operativas y cibernéticas, y propone estrategias de mitigación basadas en marcos reconocidos como el NIST Cybersecurity Framework y la ISO/IEC 27001 y COBIT 2019. Además, presenta herramientas tecnológicas clave y buenas prácticas para proteger datos y servicios tercerizados, con énfasis en el contexto de amenazas actuales en Colombia y casos recientes de impacto global. La investigación concluye que una gestión proactiva de riesgos, acompañada de una evaluación exhaustiva de proveedores y el uso de tecnologías de protección avanzada son esenciales para garantizar la seguridad, la continuidad operativa y el cumplimiento normativo en entornos de outsourcing TI.
Optimización en la infraestructura de red de datos para la empresa Prointimo SAS
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Vanegas Gallo, Faber Alejandro; Suárez Patiño, Laura Vanessa
El montaje y la optimización de la red de datos en la empresa Prointimo SAS busca potenciar la infraestructura tecnológica que respalda la mayoría de actividades internas que son clave para la empresa. A través de esta iniciativa se apunta a elevar el desempeño y la eficiente de operaciones, asegurando que estas funciones operen de manera confiable, adaptable, consistente y segura. Durante el desarrollo del proyecto se analizan y se exploran los puntos más críticos por la falta de esta implementación, teniendo en cuenta los requisitos a nivel de software y hardware. El énfasis se da en confirmar que la alternativa sugerida pueda manejar las variadas operaciones ligadas a una conexión estable, logrando así un acceso estable a la información, un optimo rendimiento, consistencia, eficiencia laboral, el intercambio de información y su debida protección. Mediante la implementación de esta mejora, la empresa no solo eleva significativamente su capacidad tecnológica, sino que también se encamina hacia una evolución constate. Esto facilita la optimización de tareas en sectores clave y genera un ambiente empresarial más flexible ante los avances digitales, estimulando el uso de todas las herramientas tecnológicas que impulsan la efectividad y la ventaja competitiva.
Big Data aplicado a empresas de servicios públicos de acueducto alcantarillado y aseo
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Díaz, Ángela Patricia; Suárez Chaparro, José Beller; Quimbayo Peña, Libardo; Vélez Uribe, Juan Pablo
Este trabajo de grado propone el uso estratégico de herramientas de Big Data para mejorar la eficiencia operativa, comercial, técnica y administrativa en las empresas de servicios públicos de acueducto, alcantarillado y aseo. El objetivo principal es optimizar la gestión de la información para facilitar la toma de decisiones basadas en datos confiables, alineadas con la Ley 142 de 1994, que regula los servicios públicos domiciliarios en el país y establece lineamientos para su adecuada prestación. La implementación de Big Data permite mejorar procesos como la actualización y depuración de catastros de usuarios, la recuperación efectiva de cartera, la identificación oportuna de equipos de medición obsoletos o defectuosos, y el manejo seguro y responsable de la información privada. Además, agiliza el reporte, consolidación y análisis de indicadores ante el Sistema Único de Información (SUI), reduciendo significativamente los tiempos de respuesta y aumentando la eficiencia empresarial de forma sostenida. De esta manera uno de los principales aportes del proyecto es su aplicación directa en la reducción del Índice de Agua No Contabilizada (IANC), también conocido como Índice de Pérdidas por Usuario Facturado (IPUF). Mediante el análisis masivo de datos comerciales y técnicos, este proyecto ofrece una solución práctica para identificar causas de pérdidas y definir estrategias correctivas que permitan reducir sustancialmente dicho índice a través del uso de Big Data, y además modernizar las empresas de servicios públicos y optimizar sus procesos internos, garantizando un mejor servicio a los ciudadanos, a la vez que se reducen costos de operación, mediante decisiones fundamentadas en información real, confiable y permanentemente actualizada.
Aplicación de big data para la detección y prevención de ciber amenazas en el sector bancario colombiano
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Rodríguez Murillo, Juan Esteban; Vélez Uribe, Juan Pablo
El sector bancario colombiano ha experimentado en la última década una transformación significativa debido a la digitalización de sus servicios, el uso masivo de canales electrónicos y la creciente adopción de herramientas tecnológicas por parte de los clientes. Este avance ha generado un volumen exponencial de datos, tanto transaccionales como comportamentales, que pueden ser aprovechados mediante técnicas de Big Data para mejorar la eficiencia operativa, la toma de decisiones y, de manera especial, la ciberseguridad. En paralelo, la banca se ha convertido en uno de los sectores más atacados por la ciberdelincuencia en Colombia, enfrentando amenazas como el fraude electrónico, phishing, malware, robo de credenciales y ataques a la infraestructura tecnológica. Estas amenazas no solo provocan pérdidas económicas considerables, sino que también afectan la confianza de los clientes y la reputación de las entidades. El presente trabajo tiene como objetivo analizar cómo la implementación de herramientas y metodologías de Big Data puede contribuir a la detección temprana y prevención de ciberataques en el sector bancario colombiano. Se revisan conceptos clave de Big Data, sus componentes tecnológicos (almacenamiento masivo, procesamiento distribuido, analítica avanzada, machine learning) y su integración con sistemas de seguridad informática. Asimismo, se examinan casos de éxito internacionales y nacionales que evidencian la efectividad de estas soluciones. La metodología utilizada se basa en una revisión bibliográfica y documental de informes emitidos por organismos como Asobancaria, MinTIC, CSIRT Financiero y empresas de ciberseguridad, así como en el análisis de tendencias y herramientas aplicadas en el contexto colombiano. Como resultado, se identifica que el uso de Big Data permite el monitoreo en tiempo real de grandes volúmenes de transacciones, el reconocimiento de patrones anómalos y la predicción de comportamientos fraudulentos antes de que generen pérdidas significativas. Además, se plantea un modelo conceptual que integra análisis predictivo, inteligencia artificial y automatización de alertas para fortalecer la protección de las entidades bancarias. Finalmente, se concluye que la combinación de Big Data y ciberseguridad representa una estrategia esencial para el presente y futuro de la banca en Colombia, siempre que vaya acompañada de inversión en infraestructura tecnológica, capacitación del personal y cumplimiento de las normativas de protección de datos vigentes.
Automatización de procesos de big data para generación y distribución de reportes de ventas con integración de SQL Server, Power Query, Macros y Python
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Caro Piñeros, Wilson Andrés; Vélez Uribe, Juan Pablo
Este proyecto de Big Data tiene como objetivo diseñar e implementar un flujo completamente automatizado para la generación y distribución de reportes de ventas diarios en una empresa del sector cerámico. La solución parte de la extracción de datos desde SQL Server, donde se consultan vistas predefinidas con información consolidada de las transacciones comerciales. Posteriormente, los datos son integrados en Microsoft Excel, donde mediante Power Query se aplican procesos ETL (extracción, transformación y carga) que permiten limpiar, estructurar y modelar la información de manera eficiente. Una vez transformados los datos, las macros en VBA se encargan de automatizar tareas repetitivas como la actualización de tablas dinámicas, la generación de gráficos, el recorte de imágenes y la preparación de reportes en alta resolución. Finalmente, mediante un script en Python, el sistema envía de forma automática los reportes a un grupo de WhatsApp de la Junta Directiva, siguiendo un horario establecido de distribución diaria. Gracias a este proceso integrado, se garantiza que la información sea entregada en tiempo real, con un formato estandarizado y sin intervención manual. Además, el sistema incorpora proyecciones de ventas basadas en el cálculo de días hábiles, lo que permite contextualizar el desempeño comercial en relación con los objetivos mensuales. De esta manera, el proyecto contribuye directamente a la optimización del acceso a la información gerencial, reduce tiempos de procesamiento, y favorece la toma de decisiones estratégicas oportunas dentro de la organización.
Big Data en la agricultura : predicción de cosechas y control de plagas
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Góez García, Sebastián; Orrego Arias, Wilson Alexander; Hurtado Ramírez, Julián Andrés; Vélez Uribe, Juan Pablo
Este trabajo de investigación tiene como objetivo implementar los conocimientos del Big Data en el sector agrícola, abarcando áreas importantes como lo son el control de plagas, la predicción y la evolución de los cultivos. El cambio climático ha causado un gran impacto en la agricultura que conocemos hoy en día, con ayuda de nuevas tecnologías ha logrado superar grandes retos, como la demanda de alimentos o escasez de recursos y la pérdida de cultivos por infestación de plagas. Gracias a los grandes avances en la tecnología se crean herramientas que ayudan con el análisis de los datos, estas cumplen un rol muy importante al momento de mejorar y avanzar en el sector agropecuario. Gracias a casos reales e información verídica recolectada en Colombia y otros países, se ha identificado el enorme alcance que pueden tener las nuevas tecnologías, herramientas de minería de datos y el Big Data, gracias a esto se han logrado grandes análisis, que nos permiten tener una visualización más detallada de la información, ayudando a obtener un diagnóstico temprano de problemas aplicando así nuevas estrategias que ayuden a optimizar y mejorar la toma de decisiones. Para demostrar la eficiencia del análisis de datos mediante herramientas, se implementó un análisis predictivo, usando grandes cantidades de datos, que fueron simulados con diferentes factores que pueden afectar la producción en los cultivos, entre ellos los cambios en las temperaturas, humedades en diferentes sectores del cultivo, radiaciones solares e infestación de plagas, con el análisis de esta información se busca entrenar tecnologías con aprendizaje autónomo, las cuales permitan predecir el comportamiento y rendimiento que tendrán los cultivos, pero no solo esto también generar posibles alertas para el control de plagas, y diferentes factores que puedan afectar la producción. Con los resultados obtenidos podremos demostrar la efectividad de las herramientas de análisis de datos, demostrando que es posible evitar problemas que afecten la producción directa de las cosechas, permitiendo un avance significativo a la evolución del sector agrícola con la implementación de la tecnología, avanzando a una tecnología más inteligente y competitiva, siendo más fácil de implementar y adaptar en diferentes zonas agrícolas, beneficiando a pequeños y medianos agricultores.
Análisis de patrones de consumo musical mediante Big Data : estudio de comportamiento en Spotify
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Cardona Moncada, Bryhan; Henao Arias, Diana Lorena; Vélez Uribe, Juan Pablo
En este trabajo analizamos patrones de consumo musical en Spotify a partir de 149.860 registros de reproducción obtenidos de un conjunto de datos público (Shaw, 2024). El objetivo fue comprender de qué manera los usuarios interactúan con la plataforma: en qué horarios escuchan música, qué funciones utilizan con más frecuencia y desde qué dispositivos lo hacen. Para responder a estas preguntas aplicamos lo aprendido en el diplomado, utilizando Python y librerías como Pandas, Matplotlib y Seaborn (McKinney, 2018). El proceso incluyó la limpieza y organización de la información, un análisis exploratorio y la construcción de gráficas que permitieron visualizar tendencias en variables como el uso de shuffle, skip, artistas más escuchados y plataformas preferidas. Entre los hallazgos más relevantes encontramos picos de reproducción en horarios nocturnos (00:00, 23:00 y 20:00), un uso elevado del modo aleatorio (74,5 %) y una baja tasa de omisión de canciones (5,3 %). También observamos que la mayoría de reproducciones provienen de dispositivos móviles, especialmente Android. Estos resultados muestran que el análisis de datos masivos en el ámbito musical no solo permite identificar hábitos de escucha contemporáneos, sino que también aporta insumos para la industria musical y para mejorar la experiencia de usuario (Marr, 2016).
Predicción del consumo eléctrico mediante análisis de Big Data y series temporales
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Silva Rojas, Santiago; Vélez Uribe, Juan Pablo
El propósito fundamental de esta investigación es idear un modelo predictivo que nos permita visualizar cómo será el consumo eléctrico en el futuro, partiendo de datos históricos detallados. Para lograrlo, echaremos mano de técnicas de Big Data y, por supuesto, de series temporales. Para este fin, recurrimos al conjunto de datos "Household Electric Power Consumption", que guarda registros minutos a minuto del consumo de un hogar desde diciembre de 2006 hasta noviembre de 2010. Al principio, trazamos un marco conceptual y contextual y pusimos todo en contexto, aclarando ideas clave como Big Data, series temporales y predicción del consumo eléctrico. Además, definimos el problema, justificamos el proyecto y fijamos los objetivos a alcanzar. Después, en la etapa de desarrollo e implementación, nos encargamos de subir, limpiar y alistar el conjunto de datos. Esto implicó deshacernos de los valores vacíos, adaptar los datos a los formatos correctos y crear un índice temporal. Explorar los datos análisis exploratorio de datos nos ayudó a detectar patrones importantes, como los momentos de mayor consumo, las diferencias entre los días de semana y los fines de semana, y un ritmo estacional que se repite cada año. Para predecir, usamos la librería Prophet. Con ella, entrenamos el modelo usando el consumo promedio diario y calculamos una proyección para los siguientes 180 días. Las predicciones respetan la tendencia del pasado y la estacionalidad, lo que indica que el modelo puede prever cuándo habrá más demanda. Los resultados señalan que predecir el consumo eléctrico es muy útil para usar mejor los recursos, planificar la generación y ser más conscientes al usar la energía. No obstante, sabemos que añadir más factores, como datos del clima o socioeconómicos, podría hacer que las predicciones sean aún más precisas.
Comportamiento de compra y optimización de inventario : una propuesta basada en Big Data para el almacén Cootraban
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Calderón Bedoya, Jhonatan Andrés; Vélez Uribe, Juan Pablo
El presente trabajo tiene como propósito aplicar los conocimientos adquiridos en el seminario de Big Data a un entorno empresarial real: el Almacén de la Cooperativa Cootraban, ubicada en el municipio de Apartadó, Antioquia. Esta Cooperativa, con más de 5.000 asociados, ofrece productos y servicios a través de modalidades como convenios, descuentos por nómina y pagos directos. Actualmente, la toma de decisiones en el almacén relacionada con la gestión de inventario se basa en gran medida en la experiencia empírica de los encargados, lo que puede ocasionar problemas como el sobreinventario, desabastecimiento y baja rotación de productos. Este proyecto propone el desarrollo de un modelo de análisis predictivo para anticipar la demanda de productos, identificar patrones de consumo y optimizar la rotación del inventario, utilizando datos históricos de ventas como base. Se plantea el uso de herramientas de análisis de datos, visualización y modelado estadístico para generar soluciones prácticas y estratégicas que contribuyan a una toma de decisiones más eficiente. Con esta propuesta, se busca demostrar cómo el uso inteligente de Big Data puede optimizar procesos, reducir pérdidas y generar valor agregado tanto para la cooperativa como para sus asociados.
Análisis del comportamiento de usuarios en redes sociales mediante Big Data
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Torres Cardona, Daniel Felipe; Murillo Rodríguez, David Emmanuel; Simanca Rojas, Jimmis Jhoan; Vélez Uribe, Juan Pablo
El presente informe técnico se ha diseñado con el propósito fundamental de analizar en profundidad los patrones de uso de la plataforma social Facebook, prestando especial atención al comportamiento de sus usuarios dentro del crucial rango horario comprendido entre las 6:00 p.m. y las 10:00 p.m., así como a la distribución de esta actividad por grupos demográficos de edad. La investigación se basa en la recopilación y el análisis riguroso de datos provenientes de diversas fuentes confiables y estudios de mercado actualizados, buscando proporcionar una visión clara, detallada y accionable sobre cuándo, cómo y por qué las distintas audiencias interactúan con esta influyente plataforma digital. El objetivo es ofrecer una comprensión estratégica que permita optimizar la presencia en línea. Los hallazgos obtenidos de este estudio son consistentes y revelan de manera contundente que el período vespertino y nocturno, específicamente de 6:00 p.m. a 10:00 p.m., representa el pico de actividad y engagement para la vasta mayoría de las audiencias en Facebook. Este fenómeno se explica principalmente por el hecho de que los usuarios, al finalizar sus jornadas laborales, académicas o sus compromisos diarios, disponen de un tiempo libre considerable que dedican al ocio, la comunicación interpersonal, la búsqueda de información y el consumo de contenido diverso en plataformas digitales. Esta concentración de actividad no es aleatoria; es un reflejo de los hábitos de vida contemporáneos y se traduce directamente en una oportunidad estratégica óptima para la planificación y ejecución de campañas de marketing digital y la publicación de contenido orgánico, permitiendo maximizar el alcance potencial y la interacción efectiva con las audiencias objetivo. La relevancia de comprender estos patrones de uso no puede subestimarse, ya que radica en la capacidad intrínseca de las empresas, los creadores de contenido, las organizaciones y los profesionales del marketing para optimizar y refinar sus estrategias de comunicación digital. Al alinear de manera precisa los horarios de publicación de mensajes y la activación de campañas publicitarias con los momentos de mayor actividad y receptividad de sus audiencias específicas, es posible mejorar significativamente la visibilidad de los mensajes, incrementar las tasas de interacción (como likes, comentarios, compartidos y clics), y, en última instancia, lograr los objetivos de marketing y comunicación de manera más eficiente y con un retorno de inversión superior. Este informe, por lo tanto, no solo describe el "qué" del uso de Facebook, sino que también ofrece una base sólida y empírica para entender el "cuándo" y el "por qué" de estos comportamientos, facilitando la toma de decisiones informadas y estratégicas en el dinámico y competitivo ecosistema de las redes sociales. Se espera que los conocimientos aquí presentados sirvan como una guía práctica para potenciar la efectividad de las iniciativas digitales.
Análisis de cuellos de botella en el proceso de producción
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Peña Martínez, Jhon Sebastián; Vélez Uribe, Juan Pablo
Este proyecto de grado se centra en la creación y construcción de un prototipo de un sistema analítico para vigilar y optimizar el proceso de confección en una fábrica de textiles ubicada en la ciudad de Dosquebradas. A través de la implementación de técnicas de big data, se analizan los tiempos reales del proceso de producción, abarcando desde la elección de la tela hasta su entrega para distribución, aprovechando beneficios como la mejora de la toma de decisiones, una mayor eficiencia operativa y el desarrollo de productos con capacidad de respuesta. Badman, A., & Kosinski, M. (2024, Noviembre). Se desarrolló un dashboard interactivo para identificar puntos de congestión y evaluar la eficiencia operativa en cada etapa. El sistema busca ser un instrumento de soporte para la toma de decisiones, favoreciendo la mejora continua y la eficiencia en las operaciones.
Simulación de aplicación de Big Data en la Rama Judicial seccional Nariño
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Quintero Zambrano, Christian Felipe; Vélez Uribe, Juan Pablo
Actualmente en la Rama Judicial seccional Nariño se llevan estadísticas en archivos de Excel, de ahí surge la idea de este estudio se desarrolla mediante una simulación computacional para mostrar cómo se podría implementar un proyecto para mejorar la eficiencia judicial, basado en los lineamientos del Acuerdo PCSJA24-12243 y la Ley 2080 de 2021, simulación realizada con la aplicación web Google Colab, tomando como base el papel del Big Data en el Sistema Judicial de Nariño, el cual representa una importante innovación tecnológica que busca hacer más eficiente, transparente y equitativo el sistema de justicia. A través de técnicas analíticas avanzadas, se procesan grandes volúmenes de datos judiciales para identificar tendencias, hacer pronósticos y optimizar flujos de trabajo. Su implementación exige una transformación digital profunda, respaldada por políticas éticas y marcos de protección de datos. El estudio se adentra en cómo el Big Data puede ser aprovechado en la Rama Judicial de Nariño para mejorar la gestión judicial, aumentar la transparencia, acelerar la toma de decisiones y hacer el sistema más eficiente. Se examinan los conceptos fundamentales del Big Data, las tecnologías más relevantes, las tendencias globales en el ámbito de la justicia y la situación actual en Nariño. Adicionalmente, se proponen pautas para su implementación, considerando el marco legal, los desafíos técnicos y organizativos, así como los beneficios que podría aportar a magistrados, jueces, funcionarios y a la ciudadanía en general.
Cuenta clara
(Corporación Universitaria Remington, 2025) Arrieta Giraldo, Brandon Yesid; Correa Giraldo, Alejandra
Este trabajo presenta la creación de un sistema web pensado para facilitar la gestión de cuentas de cobro, especialmente para trabajadores independientes que no están obligados a facturar electrónicamente. La idea surgió porque muchos independientes, incluyéndome, hacen este proceso de forma manual, usando herramientas como Excel o Word, lo que no solo consume tiempo, sino que también puede provocar errores. El proyecto se llevó a cabo usando la metodología Kanban, apoyándonos en Trello para tener un control visual y continuo de las tareas. Se completaron diez actividades importantes, desde preparar el entorno de trabajo hasta publicar la aplicación en Netlify. Al final, obtuvimos un producto mínimo viable que mejora la productividad y ayuda a tener una contabilidad más precisa.
Aplicación para el reporte de operaciones sospechosas (ROS)
(Corporación Universitaria Remington, 2025) González Saavedra, Oscar Eduardo; Cortés Rueda, Jessica Tatiana; Calderón Rivera, Carlos Andrés; Correa Giraldo, Alejandra
El presente proyecto desarrolla un prototipo de aplicación para gestionar Reportes de Operación Sospechosa (ROS) en entidades financieras, desde la captura de la información hasta su estructuración y envío oportuno a la UIAF, cumpliendo la normativa antilavado colombiana. La solución propone una API REST que recibe los datos de alertas (transacciones y sujetos involucrados), los almacena y genera el formulario en formato estructurado (JSON/XML) para facilitar su validación y reporte. El objetivo central es mejorar la eficiencia y trazabilidad del proceso, reduciendo errores y tiempos de gestión. Como marco de referencia, el trabajo se alinea con el SARLAFT y el rol de la UIAF como unidad de inteligencia financiera receptora y analítica de los reportes; se contextualiza además el conjunto de reportes exigidos (ROS, ausencia de sospechas y transacciones en efectivo). Dado el corto tiempo para la proyección y desarrollo del proyecto, se adoptó la metodología Design Thinking con el fin de entender necesidades, definir problemas, idear alternativas y ajustar prototipos con retroalimentación continua, priorizando entregables funcionales. La arquitectura del prototipo separa frontend y backend. El frontend, en HTML y JavaScript con Bootstrap, busca claridad y facilidad de uso, por su parte, el backend se implementa con FastAPI en Python, siguiendo un enfoque tipo microservicios y exponiendo un endpoint para el procesamiento del ROS. El almacenamiento se realiza en PostgreSQL para asegurar integridad, trazabilidad y compatibilidad con integraciones futuras. Para llevar a cabo las pruebas, se priorizaron pruebas unitarias sobre la lógica y el endpoint principal, con trazabilidad mediante una matriz de casos (ID, precondiciones, datos, pasos, resultado esperado). Se documentaron ejecuciones y evidencias, y se dejó como trabajo futuro ampliar a pruebas de integración y E2E. En síntesis, el prototipo aporta un flujo técnico y normativo coherente para la gestión del ROS: captura estructurada, validación, persistencia y preparación para el reporte oficial, apoyándose en prácticas de diseño centradas en el usuario y en componentes tecnológicos modernos que favorecen la escalabilidad y el cumplimiento.
Optimización de procesos en la recepción y despacho de mercancía en Mazda – Montería mediante la implementación de la metodología Kanban
(Corporación Universitaria Remington, 2025) González Lobo, Sandy Isabel; Garces Campo, Luis Ángel; Correa Giraldo, Alejandra
La empresa Mazda ubicada en la ciudad de Montería Córdoba, ha venido enfrentando diversos problemas en el área de bodega, específicamente en la recepción y despacho de la mercancía debido a la falta de organización, cronogramas definidos y control de inventarios, estas fallas han generado retrasos operativos, perdida de mercancía, averías y la satisfacción de los clientes. Para brindar una solución a las diferentes problemáticas presentes, se implementó la metodología Kanban, la cual nos permitió visualizar y organizar el flujo de trabajo mediante un tablero dividido en etapas, también realizamos capacitaciones al personal de trabajo, se establecieron horarios específicos, se adecuaron espacios logísticos y se definieron stocks mínimos de inventarios, ayudando a la eficiencia operativa mediante la implementación de la metodología Kanban.

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