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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.5/ar/es_AR
dc.contributor.advisorGálvez, Ramiro H.es_Ar
dc.contributor.authorKaplan, Guillermoes_AR
dc.coverage.spatialUruguayes_AR
dc.date.accessioned2023-01-09T20:05:58Z
dc.date.available2023-01-09T20:05:58Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.urihttps://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/11578
dc.description.abstractEl 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.extent103 p.es_AR
dc.format.mediumapplication/pdfes_AR
dc.languagespaes_AR
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_AR
dc.subjectAnálisis de datoses_AR
dc.subjectAdministración Públicaes_AR
dc.subjectPredicción tecnológicaes_AR
dc.subjectPlanificacion de la saludes_AR
dc.titleAplicación de Analytics en la Gestión Pública. Caso de Estudio: Fondo Nacional de Recursoses_AR
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/MasterThesises_AR
thesis.degree.nameMaster in Management + Analyticsen
thesis.degree.grantorUniversidad Torcuato Di Tellaes_Ar
thesis.degree.grantorEscuela de Negocioses_Ar
dc.subject.keywordAnalyticses_AR
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_AR


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