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Big Data aplicado a empresas de servicios públicos de acueducto alcantarillado y aseo

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dc.contributor.advisorVélez Uribe, Juan Pablo
dc.contributor.authorDíaz, Ángela Patricia
dc.contributor.authorSuárez Chaparro, José Beller
dc.contributor.authorQuimbayo Peña, Libardo
dc.date.accessioned2025-08-27T22:02:40Z
dc.date.available2025-08-27T22:02:40Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste 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.
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Industrialspa
dc.description.degreenameIngeniero(a) de Sistemasspa
dc.format.extent58 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.urihttps://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7911
dc.language.isospaspa
dc.publisherCorporación Universitaria Remingtonspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríasspa
dc.publisher.placeYopal (Casanare, Colombia)spa
dc.publisher.placeMedellín (Antioquia, Colombia)spa
dc.publisher.programIngeniería Industrialspa
dc.publisher.programIngeniería de Sistemasspa
dc.rightsDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectBig Dataspa
dc.subjectEficienciaspa
dc.subjectServiciosspa
dc.subjectInformaciónspa
dc.subjectOptimizaciónspa
dc.subjectDatosspa
dc.subject.lembBig data
dc.subject.lembServicios públicos domiciliarios
dc.subject.lembAnálisis de datos
dc.titleBig Data aplicado a empresas de servicios públicos de acueducto alcantarillado y aseospa
dc.typeTrabajo de grado - Pregradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85spa
dc.type.contentTextspa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa
dspace.entity.typePublicationspa
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