Universidad de Lima

A BI Night es un evento que promueve la Carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Lima a través del Círculo de Estudios de Business Intelligence, en el que se busca congregar a profesionales, investigadores y alumnos interesados en la aplicación e investigación en inteligencia de negocios (business intelligence o BI).

Este evento surge al interior de la Universidad con el propósito de desarrollar un espacio para acercar la academia a la empresa, la industria y la innovación de los proyectos de inteligencia de negocios que se están llevando a cabo en empresas públicas y privadas de nuestro país o del extranjero. Asimismo, se pretende fortalecer la comunidad de conocimiento en el Perú para que se puedan generar nuevas líneas de trabajo e investigación.

Temario

Data-driven bakery: cómo lograr un fill rate del 99 % usando modelos predictivos de demanda para afinar la cadena de valor
La necesidad de información de MA para campañas, apertura de nuevas tiendas, análisis de clientes, productos, etcétera, es cada vez más creciente. Para ello, debe apoyarse en el análisis descriptivo y el análisis predictivo. Para el primer caso, se ha establecido una serie de KPI y dashboards desarrollados en Power BI. Para el segundo caso, se han desarrollado modelos de predicción con Machine Learning y R sobre Azure, lo que permite tener un mejor planeamiento de la preparación de productos, distribución y sobre todo del surtido en cada tienda para lograr un 99 % de fill rate, optimizando costos, productividad y rentabilidad.

Integración de IA y BI al mejoramiento de la automatización de procesos en sistemas de tiempo real a nivel industrial
Se presentará y analizará la forma en que se están aplicando las técnicas y herramientas de aprendizaje automático (machine learning) para dotar a los sistemas industriales de tiempo real que manejan grandes volúmenes de datos de la capacidad de aprender por sí mismos, en la medida en que procesan la información, y cómo estas capacidades pueden, a su vez, ser empleadas como soporte para la toma de decisiones operativas.

Seguridad e integridad de los datos como insumo de BI
En informática hablamos del concepto garbage in, garbage out para describir cómo se pueden afectar las decisiones si los datos vienen con errores desde su origen, y con la incorporación de infraestructuras en la nube se añade el reto de mantener la seguridad de la información que viaja hacia los sistemas de BI. Por ello, se tratarán algunas reglas de seguridad que se deben considerar para mantener los datos seguros en una arquitectura de BI.

Programa

Expositores

Igor Cueto Cabrera
Ingeniero de sistemas con especialización en Data Management e Innovación Tecnológica. Cuenta con más de 20 años de experiencia en la implementación de proyectos de gestión de datos (BI, DW, data science y big data) y transformación digital en el sector bancario, retail y de servicios, y más de 15 años comercializando, implementando y dirigiendo empresas en el rubro tecnológico (TIC) para marcas como IBM, Microsoft, Google y Amazon.

Rina Familia
Ingeniera electromecánica por la Universidad Autónoma de Santo Domingo (República Dominicana). Ha realizado una maestría y un doctorado en Ciencias Computacionales, con especialidad en Inteligencia Artificial y Robótica, en el Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey (México). Ha sido profesora de grado en Informática e Ingeniería en la Universidad APEC, la Universidad Iberoamericana (Unibe), la Universidad Católica Santo Domingo, la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra y la Universidad Autónoma de Santo Domingo. Es coordinadora de la Maestría en Informática Gerencial de la Universidad APEC.

Sofía Vallejo Huerta
Licenciada en Computación por la Universidad Nueva Esparta (Venezuela). Su trayectoria profesional se ha desarrollado en la construcción de soluciones y arquitecturas para el manejo óptimo de los datos e información de gestión empresarial, destacando su carrera en el sector financiero, de servicios, de tecnología y de internet. Durante la última década, ha liderado proyectos de sistemas analíticos y de toma de decisiones, promoviendo las metas estratégicas y definiendo roadmaps con enfoque data-driven en las organizaciones con las cuales ha colaborado. Ha participado como conferencista en seminarios para el sector público y privado en varios países de la región. Ha dictado cátedras como docente universitaria y ha sido tutora de tesis de grado para estudiantes de Computación. Actualmente presta asesoría y ayuda a organizaciones de diversos sectores, como instituciones de banca y finanzas, sector público, telecomunicaciones, retail y consumo masivo. Asimismo, se desempeña como especialista en analytics & big data en Oracle Latinoamérica.

Público e inscripción

Actividad virtual sin costo sujeta a aforo dirigida a la comunidad de la Universidad de Lima y al público en general.

Para inscribirte, haz clic aquí.

Informes

eventossistemas@ulima.edu.pe

Organiza

Facultad de Ingeniería y Arquitectura | Carrera de Ingeniería de Sistemas | Círculo de Estudios de Business Intelligence (CEBI)