Análisis predictivo en el rendimiento técnico de aplicaciones SAP

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dc.contributor.advisorGonzález Acevedo, Hernando
dc.contributor.authorCorrea Vecino, Orlando Fabio
dc.contributor.cvlacGonzález Acevedo, Hernando [0000544655]spa
dc.contributor.googlescholarHernando González Acevedo [es&oi=ao]spa
dc.contributor.orcidHernando González Acevedo [0000-0001-6242-3939]spa
dc.coverage.campusUNAB Campus Bucaramangaspa
dc.coverage.spatialBogotá (Colombia)spa
dc.coverage.temporal01/02/2020 hasta el 01/12/2021spa
dc.date.accessioned2023-11-27T14:59:57Z
dc.date.available2023-11-27T14:59:57Z
dc.date.issued2023-11-24
dc.degree.nameIngeniero Mecatrónicospa
dc.description.abstractEste artículo presenta un análisis del rendimiento técnico en plataformas SAP, focalizándose en la identificación de parámetros claves y proponiendo mejoras prácticas y teóricas. La evaluación de parámetros clave desvela patrones de comportamiento en diversas situaciones, proporcionando una comprensión sólida de los diferentes problemas de salud que pueda estar presentando la plataforma SAP. Los ajustes específicos de configuración propuestos se respaldan con un plan de implementación que aborda pruebas rigurosas. El resultado final ofrece una guía valiosa para profesionales que estén involucrados con plataformas SAP, logrando obtener análisis proactivos y dinámicos del rendimiento de la plataforma.spa
dc.description.abstractenglishThis article presents an analysis of technical performance in SAP platforms, focusing on the identification of key parameters and proposing practical and theoretical improvements. The evaluation of key parameters reveals behavioral patterns in various situations, providing a solid understanding of the different health problems that the SAP platform may be presenting. The proposed specific configuration adjustments are supported with an implementation plan that addresses rigorous testing. The final result offers valuable guidance for professionals who are involved with SAP platforms, achieving proactive and dynamic analysis of the platform's performance.spa
dc.description.abstractotherCet article présente une analyse des performances techniques des plateformes SAP, en se concentrant sur l'identification des paramètres clés et en proposant des améliorations pratiques et théoriques. L'évaluation des paramètres clés révèle des modèles de comportement dans diverses situations, ce qui permet de bien comprendre les différents problèmes de santé que la plateforme SAP peut présenter. Les ajustements de configuration spécifiques proposés sont étayés par un plan de mise en œuvre qui prévoit des tests rigoureux. Le résultat final fournit des conseils précieux aux professionnels impliqués dans les plateformes SAP, en fournissant une analyse proactive et dynamique des performances de la plateforme.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.learningmodalityModalidad Presencialspa
dc.description.sponsorshipIBMspa
dc.description.tableofcontents1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 2. OBJETIVOS 2.1 Objetivo General 2.2 Objetivos Específicos 3. ESTADO DEL ARTE 4. MARCO TEÓRICO 4.1 SAP 4.1.1 Transacción SAP 4.1.2 Monitoreo Técnico SAP 4.2 DB2 4.3 Front-End 4.4 Back-End 4.5 React 4.6 Python 4.7 Visual Basic 4.8 ETL 4.8.1 Fase de Extracción 4.8.2 Fase de Transformación 4.8.3 Fase de Carga 4.9 Slack 4.10 Minería de Datos 4.10.1 Clustering (Agrupamiento) 4.10.2 K-nn (K vecinos más cercanos) 4.10.3 Regresión Lineal 4.10.4 Arboles de decisión 4.10.5 Redes neuronales artificiales RNA 4.10.6 Redes Neuronales Recurrentes 4.10.7 Red Neuronal LSTM 4.10.8 Librería Keras para creación Red LSTM en Python 4.10.8.1 Funciones de Capas de la Librería Keras 4.10.8.2 Funciones de Perdida en Librería Keras 4.10.8.3 Funciones de Optimización en Librería Keras 4.10.8.4 Funciones de CallBack (Devolución de Llamada) en Librería Keras 5. METODOLOGÍA 5.1 Etapas del proceso KDD 5.1.1 Etapa de selección 5.1.2 Etapa de preprocesamiento y/o limpieza 5.1.3 Etapa de transformación y/o reducción 5.1.4 Etapa de minería de datos 5.1.5 Etapa de interpretación y/o evaluación de datos 6. RESULTADOS 6.1 Proceso ETL 6.2 Implementación de Minería de Datos 6.3 Presentación de Datos – Interfaz Grafica 6.4 Alertamiento por Mensajería Slack 6.5 Validación del sistema con el equipo de especialistas SAP 7. CONCLUSIONES 8. BIBLIOGRAFÍA 9. ANEXOS 9.1 Carta de confirmación de la ejecución del proyecto en IBM 9.2 Código Interfaz Grafica para la presentación de Datos 9.3 Código completo de la etapa de entrenamiento de la Red Neuronalspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/22916
dc.language.isospaspa
dc.publisher.facultyFacultad Ingenieríaspa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Mecatrónicaspa
dc.relation.referencesDavila Hernandez, F., & Sanchez Corales, Y. (2012). Técnicas de minería de datos aplicadas al diagnóstico de entidades clínicas. Revista Cubana de Informática Médica, 10.spa
dc.relation.referencesDupouy Berrios, C. (2014). Apliacion de Arboles de decision para la estimacion del escenario economico y la estimacion de movimiento de la tasa de interes en Chile. Santiago de Chile: Universidad de Chile.spa
dc.relation.referencesHernandez Gonzalez, S., Rebolledo Mendez, G., Coronel Bizio, H. F., Huerta Pacheco, N. S., & Landa Torres, F. J. (2015). Evaluador de Eficiencias de Técnicas de Clasificación en R. XVII Foro Nacional de Estadística. Aguascalientes.spa
dc.relation.referencesMartinez Luna, G. L. (2011). Minería de datos: Cómo hallar una aguja en un pajar. Revista Ciencia, 28. Sarraute, C. (2007). Aplicación de las Redes Neuronales al Reconocimiento de Sistemas Operativos. Buenos Aires: Universidad de Buenos Aires.spa
dc.relation.referencesUIAF, U. d. (2O14). Técnicas de minería de datos para la detección y prevención del lavado de activos y la financiación del terrorismo (LA/FT). Bogota: UIAF.spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subject.keywordsMechatronicspa
dc.subject.keywordsLSTMspa
dc.subject.keywordsSAPspa
dc.subject.keywordsAnalitycsspa
dc.subject.keywordsPredictionspa
dc.subject.keywordsData miningspa
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dc.subject.keywordsArtificial intelligencespa
dc.subject.keywordsFlexible computingspa
dc.subject.keywordsDecision makingspa
dc.subject.lembMecatrónicaspa
dc.subject.lembMinería de datosspa
dc.subject.lembTecnología OLAPspa
dc.subject.lembInteligencia artificialspa
dc.subject.lembComputación flexiblespa
dc.subject.lembToma de decisionesspa
dc.subject.proposalLSTMspa
dc.subject.proposalSAPspa
dc.subject.proposalMecatronicaspa
dc.subject.proposalRed neuronalspa
dc.subject.proposalPrediccionspa
dc.titleAnálisis predictivo en el rendimiento técnico de aplicaciones SAPspa
dc.title.translatedPredictive analysis in the technical performance of SAP applicationsspa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
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dc.type.localTrabajo de Gradospa
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