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https://hdl.handle.net/10495/42631
Título : | Desarrollo de algoritmos en Python para optimización del Plan Integral de Gestión de Terremotos en Seguros Generales Suramericana S.A. Semestre de industria |
Autor : | Patiño Monsalve, Nicolas |
metadata.dc.contributor.advisor: | Mattos Olivella, Álvaro José |
metadata.dc.subject.*: | Automatización Automation Prevención antisísmica Earthquake prediction Seguro Insurance Información Information Informática Computer science Python Extracción de información Georreferenciación automatizada http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_27769 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3401 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept8143 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3214 http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept452 |
Fecha de publicación : | 2024 |
Resumen : | RESUMEN : El presente trabajo aborda la implementación de algoritmos informáticos en Python para mejorar la eficiencia y la calidad del proceso de gestión de información del Plan Integral de Gestión de Terremoto (PIGT) en Seguros Generales Suramericana S.A. Se han establecido tres objetivos específicos: la implementación de un algoritmo de estandarización de direcciones y georreferenciación automatizada, la creación de una base de datos en Excel extrayendo información de archivos PDF y el desarrollo de un algoritmo de automatización de informes trimestrales; los algoritmos fueron diseñados en Python. Los resultados obtenidos han demostrado un avance significativo en la optimización de los procesos de gestión de información, mejorando la eficiencia en el proceso de georreferenciación en un 3077% y de completitud de campos PIGT en un 30800%, los cuales son relevantes para la toma de decisiones en la empresa. ABSTRACT : This work addresses the implementation of computer algorithms in Python to enhance the efficiency and quality of information management processes within the Earthquake Management Plan (PIGT) at Seguros Generales Suramericana S.A. Three specific objectives were established: implementing an address standardization and automated georeferencing algorithm, creating an Excel database by extracting information from PDF files, and developing a quarterly report automation algorithm. These algorithms were designed in Python. The results demonstrate significant improvements in optimizing information management processes, with a 3077% increase in georeferencing efficiency and a 30800% improvement in PIGT field completeness. These enhancements are crucial for informed decision-making within the company. |
Aparece en las colecciones: | Ingeniería Civil |
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