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Universidad del Rosario

Mejoramiento de módulo de consulta de información analítica de consumo B2C mediante IA

Abstract

dc:description

Este documento está orientado a analizar y resolver el problema de inconsistencias en la herramienta Inside Analytics de Streann Media, una empresa de desarrollo de plataformas OTT bajo el modelo SaaS. Esta herramienta presenta fallos que afectan la confiabilidad y la toma de decisiones de los usuarios. A través de entrevistas y grupos focales, se identificaron problemas clave en la calidad de los datos y en la experiencia de usuario. La evaluación de tecnologías mostró que la Inteligencia Artificial generativa es la mejor opción para integrarse al módulo, dado su potencial para procesar grandes volúmenes de datos y optimizar la visualización. Con esta implementación, Streann busca mejorar la precisión de los datos, optimizar la interfaz y aumentar la satisfacción y retención de clientes, al tiempo que explora nuevas oportunidades de crecimiento

Degree

thesis:*
Grantor dc:publisher
Universidad del Rosario
Year dc:date
2024

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Melo Castro, Ernesto Fidel

Subjects

dc:subject × 5

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • info:eu-repo/semantics/openAccess
Language dc:language
spa

Identifiers

dc:identifier.*
OAI identifier oai:identifier
oai:repository.urosario.edu.co:10336/44066

Chain of custody

source
Harvested from
Universidad del Rosario
Base URL
repository.urosario.edu.co/oai/request
Last updated
2026-07-27
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Melo Castro, Ernesto Fidel. Mejoramiento de módulo de consulta de información analítica de consumo B2C mediante IA. Universidad del Rosario, 2024. https://doi.org/10.48713/10336_44066