| dc.contributor.advisor | Ospino Portillo, Jorge Eliecer | |
| dc.coverage.spatial | udr_-_Cali | |
| dc.creator | Quiñones Montilla, Julián Andrés | |
| dc.date.accessioned | 2026-02-20T21:09:44Z | |
| dc.date.available | 2026-02-20T21:09:44Z | |
| dc.date.created | 2025-12-16 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/78993 | |
| dc.description | | |
| dc.description.abstract | La accidentalidad vial en Bogotá D.C. constituye una problemática crítica de seguridad y salud pública, con implicaciones sociales, económicas y urbanas de gran magnitud. A pesar de los esfuerzos institucionales en normatividad, campañas de sensibilización y mejoras en la infraestructura vial, los índices de siniestralidad continúan siendo elevados, afectando principalmente a peatones, motociclistas, ciclistas y conductores en edad productiva. En este contexto, la ciencia de datos y las herramientas de inteligencia de negocios ofrecen una oportunidad para transformar los datos en conocimiento útil, facilitando la formulación de estrategias preventivas y la asignación eficiente de recursos.
El presente proyecto de grado surge como una continuidad de un trabajo previo en el que se aplicaron modelos de regresión para identificar variables con mayor impacto en la gravedad de los accidentes. En las conclusiones de ese estudio se recomendó la implementación de un sistema de visualización interactiva que integrara los resultados obtenidos en un entorno práctico para un posible uso en las entidades responsables de la movilidad de la ciudad de Bogotá D.C. Atendiendo a esa recomendación, esta propuesta se centra en el desarrollo de una aplicación en la herramienta de inteligencia de negocios Qlik Sense, soportado en un proceso ETL (Extracción, Transformación y Carga) que permitirá consolidar datos de accidentalidad de diferentes años, generando indicadores claros y de fácil interpretación para una toma de decisiones.
Palabras clave: Accidentalidad, Indicadores, CSV, Dashboard, ETL. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Sistema de indicadores para la gestión de la accidentalidad vial en Bogotá D.C. | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Accidentalidad | |
| dc.subject.keywords | Indicadores | |
| dc.subject.keywords | CSV | |
| dc.subject.keywords | Dashboard | |
| dc.subject.keywords | ETL | |
| dc.description.abstractenglish | Traffic accidents in Bogotá, D.C., constitute a critical public health and safety problem, with profound social, economic, and urban implications. Despite institutional efforts in regulation, awareness campaigns, and road infrastructure improvements, accident rates remain high, primarily affecting pedestrians, motorcyclists, cyclists, and working-age drivers. In this context, data science and business intelligence tools offer the opportunity to transform data into useful knowledge, facilitating the development of preventive strategies and the efficient allocation of resources.
This thesis follows previous work in which regression models were applied to identify the variables with the greatest impact on accident severity. The conclusions of this study recommended the implementation of an interactive visualization system that would integrate the results obtained in a practical environment for possible use by the entities responsible for mobility in Bogotá D.C. Following this recommendation, this proposal focuses on the development of an application in the Qlik Sense business intelligence tool, with the support of an ETL (Extraction, Transformation and Load) process that will consolidate accident data from different years, generating clear and easy-to-interpret indicators for decision-making.
Keywords: Accident Rate, Indicators, CSV, Dashboard, ETL. | |
| dc.subject.category | Investigación | |