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Brayan Alejandro Peña Castañeda
Sandra Marcela Silva Silva
Cristian Felipe Alonso Alvarez

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Especialización en Analítica de Datos PROYECTO I/82ET2/BLOQUE UNICO/24ET2

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Especialización en Analítica de Datos PROYECTO I/82ET2/BLOQUE UNICO/24ET2

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La metodología planteada para este proyecto es de naturaleza mixta, integrando métodos cuantitativos y cualitativos con el fin de lograr una comprensión completa del problema y evaluar la eficacia de la solución implementada.

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Recopilación de Datos: Power Apps se empleará para recoger datos cuantitativos sobre los dispositivos tecnológicos.

Análisis de Datos: Se utilizará Python para la limpieza y validación de los datos, mientras que SQL se encargará de la gestión de la información, garantizando así la precisión y calidad de los datos.

Evaluación de Eficiencia y Efectividad: La eficiencia del nuevo sistema se evaluará comparándolo con el sistema actual, utilizando métricas como el tiempo de recopilación de datos, la cantidad de errores identificados y corregidos, y la tasa de adopción por parte de los usuarios.

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Entrevistas y Encuestas: Se realizarán entrevistas y encuestas con el personal encargado de la gestión de inventarios tecnológicos para recoger opiniones sobre la usabilidad y percepción de la nueva herramienta.

Análisis de Percepciones y Barreras: Las respuestas serán examinadas para identificar posibles resistencias al cambio y áreas donde se pueda mejorar la implementación.

Tipo de Estudio

El estudio es de naturaleza descriptiva y experimental:

Descriptivo: En primer lugar, se llevará a cabo un estudio descriptivo para comprender el estado actual del sistema de recopilación de datos sobre equipos tecnológicos, incluyendo las herramientas y métodos empleados, así como las deficiencias encontradas.

Experimental: A continuación, se implementará una intervención experimental desarrollando una solución con Power Apps, Python y SQL. El impacto de esta intervención se evaluará comparando la eficiencia y calidad de los datos entre el sistema actual y el nuevo sistema.

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El diseño de investigación sugerido es de caso único con un enfoque antes y después (pretest-posttest). Este diseño permite examinar el estado inicial del sistema, llevar a cabo una intervención y posteriormente evaluar los cambios que resultan de esa intervención.

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Fase de Diagnóstico:

Objetivo: Examinar el sistema actual de recopilación de datos.

Métodos: Realizar entrevistas, encuestas, análisis de procesos y revisión de registros existentes.

Fase de Intervención:

Objetivo: Diseñar e implementar la solución utilizando Power Apps, Python y SQL.

Métodos: Desarrollo de aplicaciones, integración de scripts para limpieza de datos y configuración de bases de datos.

Fase de Evaluación:

Objetivo: Medir la efectividad de la solución implementada.

Métodos: Comparar datos antes y después de la implementación, analizar métricas de eficiencia y precisión, y recopilar retroalimentación cualitativa de los usuarios.

Fase de Análisis y Conclusión:

Objetivo: Evaluar los datos obtenidos y determinar la efectividad del nuevo sistema.

Métodos: Realizar un análisis estadístico y cualitativo de los datos, y elaborar reportes y recomendaciones.

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El proceso actual de recolección de información sobre equipos tecnológicos, aunque digitalizado a través de SharePoint y Power Apps, carece de un mecanismo eficiente para la limpieza y validación de los datos recolectados. Esto puede resultar en datos inexactos o incompletos, afectando negativamente la toma de decisiones y la gestión del inventario de equipos. Es necesario implementar un sistema que no solo facilite la recolección de datos, sino que también garantice su calidad y confiabilidad.

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Importancia de una Metodología en el Desarrollo de Software

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Importancia de una Metodología en el Desarrollo de Software

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En el desarrollo de software empresarial, seleccionar una metodología adecuada es fundamental para el éxito del proyecto. Las metodologías proporcionan un marco estructurado que guía a los desarrolladores en cada fase del proyecto, desde la recopilación de requisitos hasta las pruebas finales. Este enfoque garantiza que el software sea coherente, eficiente y cumpla con los estándares formales necesarios. Además, una metodología clara ayuda a coordinar los esfuerzos del equipo, mejorando la comunicación y minimizando errores durante el desarrollo. La elección de la metodología influye en la calidad del producto final y en su capacidad para satisfacer las necesidades del cliente.

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Los lenguajes de programación son herramientas esenciales que permiten a los desarrolladores escribir instrucciones que las máquinas pueden ejecutar. Existen varios tipos de lenguajes de programación, cada uno con sus características, ventajas y desventajas. Python, por ejemplo, es conocido por su sintaxis clara y su extenso ecosistema de bibliotecas, lo que lo hace popular para el desarrollo de software empresarial. Sin embargo, su rendimiento puede ser más lento en comparación con lenguajes compilados. La elección del lenguaje adecuado depende de las necesidades específicas del proyecto, la experiencia del equipo y los requisitos de rendimiento del software.

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Las bases de datos son fundamentales para almacenar y gestionar la información en aplicaciones empresariales. Los sistemas de gestión de bases de datos (DBMS) controlan el acceso y manipulación de los datos, asegurando su integridad y seguridad. Existen varios tipos de bases de datos, como las relacionales, NoSQL y orientadas a objetos, cada una adecuada para diferentes estructuras de datos. Las bases de datos relacionales, como SQL, son populares por su flexibilidad, mientras que las NoSQL son ideales para datos no estructurados y aplicaciones que requieren escalabilidad horizontal. La decisión entre una base de datos local o en la nube impacta en la accesibilidad, costo y escalabilidad del sistema.

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Ventajas y Desafíos de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos

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Ventajas y Desafíos de los Sistemas de Gestión de Bases de Datos

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Los sistemas de gestión de bases de datos (SGBD) facilitan el acceso y administración de grandes volúmenes de datos, proporcionando integridad, seguridad y eficiencia en las consultas. Entre los SGBD más utilizados se encuentran Microsoft SQL Server, MySQL y MongoDB. Estos sistemas permiten realizar consultas complejas y garantizan la consistencia de los datos. Sin embargo, presentan desafíos, como la necesidad de personal capacitado y un coste inicial significativo. Además, centralizar los datos puede aumentar la vulnerabilidad a fallos de seguridad, lo que requiere medidas robustas de protección y copias de seguridad regulares para minimizar riesgos.

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Metodologías y Estándares de Calidad en el Desarrollo de Software

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Metodologías y Estándares de Calidad en el Desarrollo de Software

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La elección de una metodología de desarrollo de software debe considerar factores como el tipo de software, el entorno de desarrollo y el tamaño del equipo. Las metodologías tradicionales como la de cascada ofrecen un enfoque estructurado, mientras que las metodologías ágiles permiten una mayor flexibilidad y adaptación. La calidad del software se asegura mediante estándares como el DO-178B, que especifica el rigor necesario en el proceso de desarrollo. Esto incluye la verificación detallada de requisitos y pruebas, garantizando que el software cumpla con todas las especificaciones necesarias para un funcionamiento eficaz y seguro, satisfaciendo las expectativas del cliente.