Pronóstico de ancho de banda con la finalidad de cubrir la necesidad de la población arequipeña mediante series temporales

Abstract

La pandemia generada por el COVID-19 puso en evidencia la falta de prevención en las empresas de telecomunicaciones ante la cantidad masiva de usuarios conectados dentro de un periodo considerable de tiempo, falta de planeamiento y falta de medidas correctivas ante eventos esporádicos. Este problema es importante porque permite a una empresa evitar problemas con anterioridad, encontrar soluciones para problemas de manera rápida y efectiva y mejorar la atención de los clientes. La metodología implementada para esta investigación está basada en métodos de aprendizaje máquina para determinar la demanda, una fase de caracterización y una de percepción para determinar el comportamiento de las aplicaciones y conocer el porcentaje de hogares arequipeños con acceso a Internet. Los métodos basados en series temporales son los más idóneos para este tipo de investigaciones debido a las características de tendencia, estacionalidad de los datos y variación. La solución para este problema es encontrar la estimación mínima, media y máxima de ancho de banda para el periodo anual del 2022 y 2023, mediante la estimación obtenida implementar una medida correctiva para cubrir la demanda estimada. La consecuencia que se desprende de esta solución es la aplicación de métodos de series temporales para distribución y estimación de recursos dentro de un proveedor de Internet y la utilización de estos métodos para la prevención de problemas y mejorar la toma de decisiones.