Implementación de herramientas basadas en datos de operación de redes de fibra óptica en la modalidad de outsourcing para mejorar el cumplimiento de Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA). Semestre de industria
El siguiente documento presenta diferentes alternativas para acceder y usar la información tanto de la empresa contratante como la recopilada por las diferentes actividades por parte del contratista con el fin de que ayude a aumentar la productividad y mejore el servicio prestado por el contratante...
- Autores:
-
Montoya Londoño, Santiago
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47264
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47264
- Palabra clave:
- Python (Computer program language)
Python (Lenguaje de programación)
Análisis de datos
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Fibras ópticas
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El siguiente documento presenta diferentes alternativas para acceder y usar la información tanto de la empresa contratante como la recopilada por las diferentes actividades por parte del contratista con el fin de que ayude a aumentar la productividad y mejore el servicio prestado por el contratante y sus colaboradores en la modalidad de outsourcing. A su vez, se buscan estrategias para proteger la información sensible como recurso vital de la compañía y como se puede aprovechar en el mundo de la fibra óptica para mejorar diferentes procesos. Para mostrar los beneficios del uso de la información bajo la modalidad de outsourcing, se desarrollaron dos programas en Python basados en los datos obtenidos por el contratista para mejorar su respuesta y control ante posibles incidencias en la infraestructura de la red; donde uno es un mapa de calor que ofrece una ayuda visual para anticiparse a posibles daños y programar mantenimientos preventivos de manera más efectiva; y un programa de machine learning que mediante datos de instalación de fibra permite tomar decisiones y anticiparse a los tiempos que puede tomar ejecutar una instalación con el fin de mejorar los cumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). La presente práctica se desarrolló en una empresa que presta servicios de outsourcing de mantenimiento e instalación de redes de fibra óptica. |
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Cárdenas Soto, Ana MaríaMontoya Londoño, Santiago2025-09-01T16:31:28Z2025Montoya Londoño, S. (2025). Implantación de herramientas basadas en datos de operación de redes de fibra óptica en la modalidad de outsourcing para mejorar el cumplimiento de Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) [Informe de práctica]. Universidad de Antioquia, Medellín, Colombia.https://hdl.handle.net/10495/47264El siguiente documento presenta diferentes alternativas para acceder y usar la información tanto de la empresa contratante como la recopilada por las diferentes actividades por parte del contratista con el fin de que ayude a aumentar la productividad y mejore el servicio prestado por el contratante y sus colaboradores en la modalidad de outsourcing. A su vez, se buscan estrategias para proteger la información sensible como recurso vital de la compañía y como se puede aprovechar en el mundo de la fibra óptica para mejorar diferentes procesos. Para mostrar los beneficios del uso de la información bajo la modalidad de outsourcing, se desarrollaron dos programas en Python basados en los datos obtenidos por el contratista para mejorar su respuesta y control ante posibles incidencias en la infraestructura de la red; donde uno es un mapa de calor que ofrece una ayuda visual para anticiparse a posibles daños y programar mantenimientos preventivos de manera más efectiva; y un programa de machine learning que mediante datos de instalación de fibra permite tomar decisiones y anticiparse a los tiempos que puede tomar ejecutar una instalación con el fin de mejorar los cumplimientos de los acuerdos de nivel de servicio (SLA). La presente práctica se desarrolló en una empresa que presta servicios de outsourcing de mantenimiento e instalación de redes de fibra óptica.The following document presents different alternatives for accessing, and using information from both the contracting company and the information collected through various activities by the contractor. This approach helps increase productivity and improve the service provided by the contractor and its collaborators through outsourcing. Strategies are also being sought to protect sensitive information as a vital company resource and how it can be leveraged in the world of fiber optics to improve various processes. To show the benefits of the information usage, two Python programs were developed based on the data obtained by the contractor to improve its response and control to potential incidents in the network infrastructure. One is a heat map that offers a visual aid to anticipate potential damage and schedule preventive maintenance more effectively. Another is a machine learning program that uses fiber installation data to enable decision-making and anticipate installation times, thus improving compliance with service level agreements (SLAs). This practical exercise was developed for a company that provides outsourcing services for the maintenance and installation of fiber optic networks.Para la ejecución de los programas de Python se debe contar con una IDE o herramienta que admita la ejecución de archivos con extensión .ipynb como por ejemplo jupyter notebook o google colabPregradoIngeniero de Telecomunicaciones74 páginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaIngeniería de TelecomunicacionesMedellín, ColombiaFacultad de IngenieríaCampus Medellín - Ciudad Universitariahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Internationalhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Python (Computer program language)Python (Lenguaje de programación)Análisis de datosData analysisSubcontrataciónSubcontractingAprendizaje automático (inteligencia artificial)Machine learningFibras ópticasFiber Opticshttp://id.loc.gov/authorities/subjects/sh96008834http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214Implementación de herramientas basadas en datos de operación de redes de fibra óptica en la modalidad de outsourcing para mejorar el cumplimiento de Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA). Semestre de industriaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftAlake, R. (2024, April 29). Explicación de las funciones de pérdida en el machine learning. DataCamp. https://www.datacamp.com/es/tutorial/loss-function-in-machine-learningAlonso, M. (2025, June 7). Qué es outsourcing, ventajas y cómo gestionarlo. Asana. https://asana.com/es/resources/what-is-outsourcingAWS. (n.d.). ¿Qué es el análisis predictivo? - Explicación del análisis predictivo - AWS. Retrieved July 2, 2025, from https://aws.amazon.com/es/what-is/predictive-analytics/Castiblanco Torres, F., & Corredor, J. (2014). Seguridad de la información sensible en organizaciones que contratan outsourcing. Instname:Universidad Piloto de Colombia. http://repository.unipiloto.edu.co/handle/20.500.12277/2796CertiDevs. (2025a, January 7). TensorFlow: capas en keras desde densas hasta personalizadas. CertiDevs. https://certidevs.com/tutorial-tensorflow-keras-capas-neuronalesCertiDevs. (2025b, January 7). TensorFlow: funciones de activación en keras, guía completa. CertiDevs. https://certidevs.com/tutorial-tensorflow-keras-funciones-de-activacionChugh, A. (2020, December 8). MAE, MSE, RMSE, coeficiente de determinación, R cuadrado ajustado: ¿cuál es la mejor métrica? Analytics Vidhya | Medium. https://medium.com/analytics-vidhya/mae-mse-rmse-coefficient-of-determination-adjusted-r-squared-which-metric-is-better-cd0326a5697eCrabtree, M. (2024, April 25). ¿Qué es el machine learning? Definición, tipos, herramientas y más. DataCamp. https://www.datacamp.com/es/blog/what-is-machine-learningEducaopen. (n.d.). ¿Qué son los mapas de calor y para qué sirven? Retrieved July 2, 2025, from https://www.educaopen.com/digital-lab/metaterminos/m/mapa-de-calorEntrust. (n.d.). Cumplimiento de CCPA frente a GDPR: ¿Cuál es la diferencia? | Entrust. Retrieved July 2, 2025, from https://www.entrust.com/es/resources/learn/ccpa-vs-gdprGlobalSuite Solutions. (2023, September 22). ¿Qué es la norma ISO 27001 y para qué sirve? GSS. https://www.globalsuitesolutions.com/es/que-es-la-norma-iso-27001-y-para-que-sirve/González Ramírez, M. R., Gascó Gascó, J. L., & Llopis Taverner, J. (2015). Razones y riesgos del outsourcing de sistemas de información en las grandes empresas españolas. Revista Europea de Dirección y Economía de La Empresa, 24(3), 175–189. https://doi.org/10.1016/J.REDEE.2015.03.001López Cuerva, L. (2024, July 18). Introducción a TensorFlow y Keras: Fundamentos y ejemplos. OpenWebinars. https://openwebinars.net/blog/tensorflow-keras-fundamentos/Mercier, M. (2025, January 14). ¿Qué es una red neuronal profunda? botpress. https://botpress.com/es/blog/deep-neural-networkMoez, A. (2024, March 1). Machine learning supervisado. DataCamp. https://www.datacamp.com/es/blog/supervised-machine-learningNwabueze, J. (2023, August 13). Dominando los optimizadores con Tensorflow: Un análisis profundo del entrenamiento eficiente de modelos. Comunidad DEV. https://dev-to.translate.goog/jaynwabueze/mastering-optimizers-with-tensorflow-a-deep-dive-into-efficient-model-training-1k8p?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=es&_x_tr_hl=es&_x_tr_pto=tcRichaud, A. (2024, August 15). ¿Qué es una pipeline en ciencia de datos, cómo se usan y para qué? Blog de Antonio Richaud. https://antonio-richaud.com/blog/archivo/publicaciones/37-pipeline.htmlWilliams, B. (n.d.). 10 maneras de mejorar el cumplimiento de su SLA con análisis de datos. Insight7. Retrieved July 2, 2025, from https://insight7.io/10-ways-to-improve-your-sla-compliance-with-data-analytics/PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/8cd670bf-e829-4c35-ad25-fc866270c1c5/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD52falseAnonymousREADORIGINALMontoyaSantiago_2025_ImplementaciondeHerramientasDatosMontoyaSantiago_2025_ImplementaciondeHerramientasDatosTrabajo de grado de pregradoapplication/pdf1930478https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/59eb6692-481e-48d0-b4c5-b4b1d9fe2367/download802f8b890cd7454d399b7181d123cbe8MD54trueAnonymousREADAnexosAnexosAnexosapplication/zip2211608https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/dd5ff83d-58c9-4f36-9be2-f6d5e98face3/download63c4a948a44a62976359dd9b0fd48affMD55falseAnonymousREADCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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