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Colombia
En este estudio se propone un modelo de fusión de datos basado en el modelo JDL (Joint Directors of Laboratories) para el procesamiento de los datos en empresas de prestación de servicios de instalaciones eléctricas. El modelo propuesto permite integrar múltiples fuentes de datos para mejorar la eficiencia operativa, financiera y optimizar la toma de decisiones estratégicas. En este estudio se integran datos administrativos, financieros y operativos. Adicionalmente, considera diferentes tipos de KPI donde se analizan elementos de seguridad personal, transporte, variables de rendimiento operativo y financiero y múltiples variables de contexto que afectan el desarrollo de los proyectos. Este modelo consta de 5 niveles: en el primer nivel se realiza el preprocesamiento de los datos y la fusión de datos en bruto. En el segundo nivel se realiza predicción de diferentes variables tanto financieras como operativas. En el nivel 2 se realiza la valoración de la situación donde se establece un rango para su valoración que permite a los tomadores de decisiones determinar cómo se encuentran ubicados frente al contexto y al desarrollo de los proyectos. En el nivel 3 se realiza la valoración del riesgo lo cual permite a los tomadores de decisiones identificar diferentes tipos de riesgos bajo diferentes escenarios para soportar la toma de decisiones bajo consideraciones tanto financieras como operativas. La funcionalidad del modelo propuesto es validada demostrando su alcance y limitaciones con datos híbridos.
This study proposes a data fusion model based on the JDL (Joint Directors of Laboratories) model for data processing in companies providing electrical installation services. The proposed model allows integrating multiple data sources to improve operational and financial efficiency and optimize strategic decision-making. This study integrates administrative, financial, and operational data. Additionally, it considers different types of KPIs where elements of personal safety, transportation, operational and financial performance variables, and multiple context variables that affect the development of projects are analyzed.
This model consists of 5 levels: in the first level, data preprocessing and raw data fusion are performed. At the second level, prediction is made of different variables, both financial and operational. At level 2, the situation is assessed where a range is established for its assessment that allows decision makers to determine how they are located in the context and development of the projects. At level 3, risk assessment is carried out, allowing decision-makers to identify different types of risks under different scenarios to support decision-making under financial and operational considerations. The functionality of the proposed model is validated by demonstrating its scope and limitations with hybrid data.
