| dc.contributor.advisor | Mejía Manzano, Julio Eduardo | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_facatativa | |
| dc.creator | Perdomo Contreras, Julio Cesar | |
| dc.date.accessioned | 2026-03-27T15:41:54Z | |
| dc.date.available | 2026-03-27T15:41:54Z | |
| dc.date.created | 2026-02-02 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/79707 | |
| dc.description | | |
| dc.description.abstract | Esta propuesta busca desarrollar un prototipo funcional que integra capacidades de analítica de datos para optimizar el proceso de asignación de tareas en las áreas de talento humano de startups tecnológicas en Bogotá, Colombia. Estas organizaciones enfrentan desafíos críticos en la distribución eficiente de cargas de trabajo, la identificación de patrones de desempeño y el aprovechamiento de información cualitativa generada por sus equipos, limitando su capacidad de respuesta y eficiencia operativa en un mercado altamente competitivo.
El proyecto integra técnicas de ciencia de datos, procesamiento de lenguaje natural y visualización de información para crear un sistema que captura, almacena y analiza datos relacionados con la gestión de tareas del personal. A través de la implementación de algoritmos de análisis cuantitativo y cualitativo, el prototipo permitirá no solo visualizar el estado operativo mediante indicadores clave de desempeño (KPIs), sino también extraer información estratégica de las observaciones y comentarios registrados por el equipo humano.
El plan incluye el desarrollo de una arquitectura modular que permita registrar y monitorear tareas considerando criterios como carga laboral, disponibilidad, perfiles profesionales y tiempos estimados. Durante la fase de implementación se desarrollarán mecanismos automáticos de recolección de datos, dashboards interactivos para visualización de métricas operativas y módulos de procesamiento de lenguaje natural para análisis de observaciones del personal.
Este enfoque práctico y acotado busca demostrar cómo la analítica de datos puede transformarse en una herramienta concreta de apoyo para la toma de decisiones en áreas de talento humano, generando valor tangible. El prototipo desarrollado servirá como base para futuras expansiones y adaptaciones a diferentes contextos organizacionales, contribuyendo a la transformación digital del sector y asegurando sostenibilidad mediante innovación tecnológica aplicada. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Taskcontrol Pro: sistema web de gestión de tareas para pymes con analítica avanzada y monitoreo del bienestar laboral | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Analítica de datos | |
| dc.subject.keywords | Gestión de tareas | |
| dc.subject.keywords | Procesamiento de lenguaje natural | |
| dc.subject.keywords | KPIs | |
| dc.subject.keywords | PYMES | |
| dc.description.abstractenglish | This proposal aims to develop a functional prototype that integrates data analytics capabilities to optimize the task allocation process in the human resources departments of technology startups in Bogotá, Colombia. These organizations face critical challenges in efficiently distributing workloads, identifying performance patterns, and leveraging qualitative information generated by their teams, which limits their responsiveness and operational efficiency in a highly competitive market.
The project integrates data science techniques, natural language processing, and information visualization to create a system that captures, stores, and analyzes data related to staff task management. Through the implementation of both quantitative and qualitative analysis algorithms, the prototype will not only enable the visualization of operational status through key performance indicators (KPIs), but also extract strategic insights from observations and comments recorded by the workforce.
The plan includes the development of a modular architecture that allows for the registration and monitoring of tasks based on criteria such as workload, availability, professional profiles, and estimated completion times. During the implementation phase, automated data collection mechanisms will be developed, along with interactive dashboards for visualizing operational metrics and natural language processing modules for analyzing staff observations.
This practical and focused approach seeks to demonstrate how data analytics can be transformed into a concrete decision-support tool in human resources, generating tangible value. The developed prototype will serve as a foundation for future expansions and adaptations to different organizational contexts, contributing to the sector’s digital transformation and ensuring sustainability through applied technological innovation. | |
| dc.subject.category | Investigación | |
