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Moarri Nohra, Richard
León Plasencia, César Iván
Perú
Breña
Lima
2021-02-22T18:34:21Z
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2020
https://hdl.handle.net/20.500.12640/2142
La presente tesis de investigación tiene como objetivo realizar un estudio de los principales factores asociados a la conexión domiciliaria de agua potable y determinar su incidencia en la medición del consumo de los clientes que hacen uso del servicio. Teniendo en cuenta esta información, se proponen modelos de solución tecnológica basada en Business Intelligence y Machine Learning que permiten monitorear y controlar la calidad de medición del consumo de agua en el Centro de Servicios Breña de la empresa SEDAPAL. (es_ES)
application/pdf (es_ES)
spa (es_ES)
Universidad ESAN (es_ES)
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú (*)
info:eu-repo/semantics/openAccess (es_ES)
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/ (*)
Medición (es_ES)
Tecnología de la información (es_ES)
Inteligencia empresarial (es_ES)
Servicios de saneamiento (es_ES)
Empresas públicas (es_ES)
Agua potable (es_ES)
Abastecimiento de agua (es_ES)
Utilización del agua (es_ES)
Control de calidad (es_ES)
Modelo de solución de Business Intelligence y Machine Learning para el monitoreo y control de calidad de la medición del consumo de agua en el Centro de Servicios Breña (es_ES)
info:eu-repo/semantics/masterThesis (es_ES)
Tesis de Maestría (other)
Universidad ESAN. Escuela de Administración de Negocios para Graduados (es_ES)
Dirección de Tecnologías de Información (es_ES)
Magíster en Dirección de Tecnologías de la Información (es_ES)
PE (es_ES)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04 (es_ES)
http://purl.org/pe-repo/renati/level#maestro (es_ES)
08228762
https://orcid.org/0000-0001-5701-2094 (es_ES)
40908489
612127 (es_ES)
Serida Nishimura, Jaime
Iglesias Martínez, José Luis
Gonzáles Punzano, Raúl
http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_ES)
Privada asociativa



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