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dc.contributor.advisorRomero Parra, Camilo Enrique
dc.coverage.spatialccav_-_dosquebradas
dc.creatorCuervo Aristizabal, María Fernanda
dc.date.accessioned2026-06-16T19:15:55Z
dc.date.available2026-06-16T19:15:55Z
dc.date.created2026-06-04
dc.identifier.urihttps://repository.unad.edu.co/handle/10596/82304
dc.description.abstractLa presente investigación desarrolla un Sistema de Soporte a la Decisión (DSS) diseñado para optimizar la gestión predial en proyectos de infraestructura energética en el departamento de Caldas. Ante la complejidad técnica y jurídica que supone la legalización de servidumbres para la interconexión de la Pequeña Central Hidroeléctrica (PCH), este estudio ejecuta una transición desde modelos de gestión tradicionales hacia una gobernanza de datos basada en la metodología CRISP-DM. A partir de un universo de 345 predios ubicados en los municipios de Manzanares, Marquetalia, Norcasia, Victoria y Samaná, se integraron fuentes heterogéneas que abarcan estudios de títulos, levantamientos topográficos y avalúos comerciales bajo la normativa vigente. El modelo, fundamentado en una arquitectura de reglas de negocio, permitió clasificar la salud jurídica del corredor de manera masiva, identificando rutas de gestión diferenciadas según el nivel de riesgo registral y la viabilidad técnica. El hallazgo principal del estudio es la validación de la desafección técnica como estrategia de eficiencia operativa; mediante esta lógica de decisión prescriptiva, el sistema identifica nodos de ineficiencia administrativa donde el esfuerzo de formalización no se traduce en un beneficio proporcional para el proyecto, permitiendo una optimización estratégica de los recursos de la organización. Finalmente, la implementación de un tablero de control dinámico dota a la gerencia de una herramienta de supervisión, facilitando la certeza legal del suelo y aportando a la confiabilidad del servicio eléctrico regional. Los resultados demuestran que la ciencia de datos aplicada a sectores regulados reduce significativamente la incertidumbre jurídica y se posiciona como un motor de rentabilidad y transparencia en la ejecución de infraestructuras lineales
dc.formatpdf
dc.titleAnalítica de datos para la gestión predial: diseño de un sistema de soporte a la decisión para la viabilidad jurídica y económica de servidumbres de energía en el nororiente de Caldas
dc.typeMonografía
dc.subject.keywordsServidumbres
dc.subject.keywordsPredios
dc.subject.keywordsAnalítica
dc.subject.keywordsCRISP-DM
dc.subject.keywordsEficiencia
dc.description.abstractenglishThis research develops a Decision Support System (DSS) designed to optimize land management in energy infrastructure projects within the Department of Caldas. Given the technical and legal complexity involved in the legalization of easements for the interconnection of the Small Hydroelectric Power Plant (PCH), this study executes a transition from traditional management models toward data governance based on the CRISP-DM methodology. Based on a universe of 345 properties located in the municipalities of Manzanares, Marquetalia, Norcasia, Victoria, and Samaná, heterogeneous sources were integrated, including title studies, topographic surveys, and commercial appraisals under current regulations. The model, grounded in a business rules architecture, enabled the mass classification of the corridor's legal health, identifying differentiated management routes based on the level of registration risk and technical feasibility. The study's primary finding is the validation of technical de-affection as an operational efficiency strategy; through this prescriptive decision logic, the system identifies administrative inefficiency nodes where formalization efforts do not translate into a proportional benefit for the project, allowing for a strategic optimization of organizational resources. Finally, the implementation of a dynamic dashboard provides management with a supervision tool, facilitating legal land certainty and contributing to the reliability of the regional electrical service. The results demonstrate that data science applied to regulated sectors significantly reduces legal uncertainty and positions itself as a driver of profitability and transparency in the execution of linear infrastructures.
dc.subject.categoryIngeniería y Tecnología
dc.subject.categoryCiencia de Datos
dc.subject.categoryAnalítica


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