dc.rights.license | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/ | es_AR |
dc.contributor.advisor | Gálvez, Ramiro H. | es_Ar |
dc.contributor.author | Kaplan, Guillermo | es_AR |
dc.coverage.spatial | Uruguay | es_AR |
dc.date.accessioned | 2023-01-09T20:05:58Z | |
dc.date.available | 2023-01-09T20:05:58Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.uri | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11578 | |
dc.description.abstract | El presente trabajo tiene como objetivo analizar los desafíos y oportunidades de la
aplicación de analytics en la esfera pública, lo cual se ejemplifica a través de un caso de
estudio. Concretamente, se estudiará cómo distintas técnicas de predicción podrían ayudar
en la operatoria del Fondo Nacional de Recursos (FNR), institución uruguaya de carácter
público dedicada a brindar coberturas financieras vinculadas a la salud.
Los datos utilizados a lo largo de este trabajo son información pública de carácter
administrativo que detalla las solicitudes de coberturas financieras recibidas por el FNR en
el período 2016/17. A partir de estos datos, utilizados actualmente por la institución
meramente como registros, se evaluó la viabilidad de entrenar modelos predictivos que
puedan asistir a la toma de decisiones. Concretamente, se evaluaron los siguientes dos
modelos:
*El Modelo I consiste en la predicción de la autorización o no autorización de una
prestación, tomando como input variables tales como el tipo de prestación solicitada,
la edad o el sexo de la persona, entre otras.
*El Modelo II busca predecir si la demora en las autorizaciones será mayor o menor
a cierta cantidad de días, entendiendo a esta demora como la cantidad de días que
transcurren entre las fechas de solicitud y de autorización.
La realización de los Modelos I y II sirvió no solo para intentar predecir la autorización (o el
rechazo) de una solicitud o la demora de la misma a partir del aprendizaje de información de
índole administrativa, sino también para mostrar que es factible la realización de este tipo de
modelos y la automatización de ciertos procesos críticos en la órbita pública. Los resultados
obtenidos a partir de estos modelos dan lugar al análisis respecto a las consecuencias que
la aplicación de analytics podría tener en una organización como la mencionada en lo que
respecta a la toma de decisiones, la estructura organizacional, la justicia o la transparencia,
entre otros aspectos relevantes. Asimismo, se busca generalizar ciertos conceptos
observados en el caso de estudio para otras ramas del ámbito público. | es_AR |
dc.format.extent | 103 p. | es_AR |
dc.format.medium | application/pdf | es_AR |
dc.language | spa | es_AR |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_AR |
dc.subject | Análisis de datos | es_AR |
dc.subject | Administración Pública | es_AR |
dc.subject | Predicción tecnológica | es_AR |
dc.subject | Planificacion de la salud | es_AR |
dc.title | Aplicación de Analytics en la Gestión Pública. Caso de Estudio: Fondo Nacional de Recursos | es_AR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/MasterThesis | es_AR |
thesis.degree.name | Master in Management + Analytics | en |
thesis.degree.grantor | Universidad Torcuato Di Tella | es_Ar |
thesis.degree.grantor | Escuela de Negocios | es_Ar |
dc.subject.keyword | Analytics | es_AR |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_AR |