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dc.contributor.advisorAcosta Velásquez, Rubén Darío
dc.contributor.authorCabrera Saavedra, Deisy Marilin
dc.contributor.authorObando Baquero, Gladys Adriana
dc.contributor.authorRodríguez Cardona, Cristhian Johan
dc.date.accessioned2023-05-02T13:05:20Z
dc.date.available2023-05-02T13:05:20Z
dc.date.created2023-04-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10882/12618
dc.description.abstractLa ESE Hospital Departamental Tomas Uribe Uribe de Tuluá tras el inició de una transformación digital acelerada por la pandemia, permitió que los estudiantes de la maestría en inteligencia de negocios de la EAN efectuaran la intervención empresarial en el proceso de facturación, una vez identificado que la entidad ha crecido de manera significativa, facturando aproximadamente $500MM en el año 2016 y llegando a niveles de $10,000MM en 2022. Adicionalmente, teniendo en cuenta que el modelo MIPG articulado al proceso de acreditación exige toma de decisiones fundamentadas en evidencias y datos. En el pasado, la generación de reportes requería de tiempos de espera amplios y de filtros en Excel que aumentaban la posibilidad del error humano e impedían controlar en tiempo real el proceso. Ahora bien, a través de los planes de mejoramiento, que exigen que el proceso de facturación sea oportuno, se identificaron las debilidades más relevantes las cuales se subsanaron a través de la analítica de datos permitiendo conocer el estado de la facturación al corte del día anterior. Parte fundamental del proyecto fue la implementación del modelo CRISP-DM donde por medio de sus etapas permitió la identificación del negocio, entendimiento y preparación de los dato, modelado, evaluación y despliegue de la herramienta a través de la analítica de datos. Como consecuencia de la implementación de estos procesos, se generó un modelo de estadística predictiva por medio del modelo ARIMA donde se logró evaluar el desempeño del mismo al corte octubre 2022, identificando un alto nivel de confianza. Se recomienda al Hospital continuar con este tipo de análisis que aportan de manera significativa al mejoramiento de procesos, que apoyan la toma de decisiones derivando en un incremento de la rentabilidad como se pudo comprobar con la realización de este proyecto.spa
dc.formatpdf
dc.format.extent76 páginasspa
dc.format.mediumRecurso electrónicospa
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.subjectInteligencia de negociosspa
dc.subjectmodelo MIPGspa
dc.subjectFacturaciónspa
dc.subjectError humanospa
dc.titleModelo de analítica de datos para el proceso de facturación de la E.S.E hospital departamental Tomas Uribe Uribe de Tuluaspa
dc.typeMaster Thesis
dc.title.titleenglishData analytics model for the billing process of the E.S.E departmental hospital Tomas Uribe Uribe de Tuluaeng
dc.description.abstractenglishThe ESE Tomas Uribe Uribe Departmental Hospital in Tuluá, after the start of a digital transformation accelerated by the pandemic, allowed EAN business intelligence master's students to carry out business intervention in the billing process, once identified that the entity has grown significantly, billing approximately $500MM in 2016 and reaching levels of $10,000MM in 2022. Additionally, taking into account that the MIPG model linked to the accreditation process requires decision-making based on evidence and data. In the past, the generation of reports required long waiting times and filters in Excel that increased the possibility of human error and prevented real-time control of the process. However, through the improvement plans, which require that the billing process be timely, the most relevant weaknesses were identified, which were corrected through data analytics, allowing to know the billing status at the cutoff of the previous day. . A fundamental part of the project was the implementation of the CRISP-DM model where through its stages it allowed the identification of the business, understanding and preparation of the data, modeling, evaluation and deployment of the tool through data analytics. As a consequence of the implementation of these processes, a predictive statistical model was generated by means of the ARIMA model where it was possible to evaluate its performance at the October 2022 cut, identifying a high level of confidence. It is recommended that the Hospital continue with this type of analysis that contributes significantly to the improvement of processes, which support decision-making, resulting in an increase in profitability, as could be verified with the completion of this project.eng
dc.subject.subjectenglishBusiness intelligenceeng
dc.subject.subjectenglishMIPG modeleng
dc.subject.subjectenglishBillingeng
dc.subject.subjectenglishHuman erroreng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.publisher.programMaestría en Inteligencia de Negocios - Virtualspa
dc.description.degreenameMagister en Inteligencia de Negociosspa
dc.type.localTesis de maestríaspa
dc.identifier.localBDM-MINEV
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.subject.lembAdministración de ventasspa
dc.subject.lembAnálisis financierospa
dc.subject.lembMejoramiento de procesosspa
dc.subject.lembTécnicas administrativasspa
dc.subject.lembPerfeccionamiento ocupacionalspa
dc.subject.lembCrecimiento empresarialspa
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenieríaspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Eanspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional Biblioteca Digital Minervaspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.ean.edu.co/
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion


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