| dc.contributor.advisor | Mejía Manzano, Julio Eduardo | |
| dc.contributor.advisor | Cruz Cardozo, José Laureano | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_la_dorada | |
| dc.creator | Montes Camino, César Augusto | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-30T16:22:59Z | |
| dc.date.available | 2025-07-30T16:22:59Z | |
| dc.date.created | 2025-07-26 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/72788 | |
| dc.description | | |
| dc.description.abstract | Este proyecto tiene como objetivo desarrollar una interfaz gráfica interactiva en Power BI para el sistema de seguimiento a metas e indicadores (SEMECE) del Centro Latinoamericano de Especies Menores (CLEM), ubicado en el Valle del Cauca. Misma que busca fortalecer la gestión institucional, optimizar la evaluación de los procesos formativos y mejorar la toma de decisiones mediante el análisis estructurado y visual de datos.
La metodología empleada se fundamentó en enfoques de ciencia de datos aplicado al contexto SENA, combinando limpieza y transformación de datos con técnicas de visualización avanzada. Se adoptaron principios de metodologías ágiles, permitiendo una construcción iterativa del modelo analítico, con entregas parciales y mejoras continúas basadas en la retroalimentación. El uso de Power BI permitió integrar fuentes de datos, crear dashboards con filtros dinámicos y diseñar alertas visuales que facilitan la lectura operativa de la información.
Uno de los principales resultados fue la capacidad del sistema para proyectar el comportamiento de variables como número de inscritos, matriculados y certificados, lo cual representa un insumo clave para la planeación indicativa de la oferta formativa del CLEM. Además, se logró segmentar los datos por nivel de formación, ficha, jornada y municipio, brindando una visión estratégica para diferentes actores administrativos.
El proyecto abarcó el análisis de datos históricos del Centro Latinoamericano de Especies Menores (CLEM) correspondientes al periodo comprendido entre 2019 y el primer trimestre de 2024, integrando registros de más de 18.000 fichas de formación. La población objeto del estudio incluye aprendices matriculados en programas de formación titulada en niveles técnico, tecnológico y cursos especiales. Entre los principales indicadores evaluados se encuentran: número de inscritos, número de matriculados, número de aprendices certificados, porcentaje de deserción, duración promedio de los programas y distribución territorial de la oferta. Estos indicadores fueron procesados y visualizados a través de Power BI, permitiendo generar alertas tempranas, identificar tendencias y evaluar el desempeño formativo del centro con base en evidencia cuantitativa y segmentada.
Como conclusión más relevante, SEMECE se consolida como una herramienta de analítica educativa que permite visualizar y anticipar tendencias formativas. Su implementación fortalece los procesos internos del SENA, promoviendo una cultura de gestión basada en datos, eficiencia institucional y mayor capacidad de respuesta frente a las necesidades del entorno regional. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Sistema de seguimiento a metas de centro SEMECE II | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Análisis estadístico | |
| dc.subject.keywords | Datos | |
| dc.subject.keywords | Supervisión | |
| dc.subject.keywords | Gestión | |
| dc.subject.keywords | Toma de decisiones | |
| dc.description.abstractenglish | This project aims to develop an interactive graphical interface in Power BI for the Goal and Indicator Monitoring System (SEMECE) of the Latin American Center for Small Species (CLEM), located in Valle del Cauca. The system is designed to strengthen institutional management, optimize the evaluation of training processes, and improve decision-making through structured and visual data analysis.
The methodology applied was based on data science approaches tailored to the SENA context, combining data cleaning and transformation with advanced visualization techniques. Agile methodologies were adopted, enabling an iterative construction of the analytical model with partial deliveries and continuous improvements based on feedback. Power BI facilitated the integration of data sources, the creation of dashboards with dynamic filters, and the design of visual alerts to enhance operational data reading.
One of the main outcomes was the system’s ability to project trends for variables such as the number of applicants, enrolled students, and certified individuals—an essential input for the indicative planning of CLEM’s training offer. Additionally, the data was successfully segmented by training level, cohort (ficha), schedule, and municipality, providing a strategic view for various administrative stakeholders.
The project encompassed the analysis of historical data from the Centro Latinoamericano de Especies Menores (CLEM) covering the period from 2019 to the first quarter of 2024, integrating records from over 18,000 training cohorts. The target population includes trainees enrolled in formal training programs at technical, technological, and special course levels. The main indicators evaluated include: number of applicants, number of enrolled students, number of certified trainees, dropout rate, average program duration, and territorial distribution of training offerings. These indicators were processed and visualized using Power BI, enabling early warnings, trend identification, and performance assessment of the center based on segmented and quantitative evidence.
The most relevant conclusion is that SEMECE stands out as an educational analytics tool capable of visualizing and anticipating training trends. Its implementation strengthens internal SENA processes, promoting a culture of data-driven management, institutional efficiency, and greater responsiveness to regional needs. | |
| dc.subject.category | Analítica de Datos | |