Trabajo de investigación:
MODELO DE PREDICCIÓN DE MACHINE LEARNING PARA EL CÁLCULO DEL RANGO DE TIEMPO DE ATENCIÓN DE INCIDENTES EN UNA UNIVERSIDAD PRIVADA
RESUMEN
La universidad en estudio usa una herramienta de “Service Desk” para la gestión de los incidentes de TI, donde el usuario registra incidentes para que personal de mesa de ayuda o soporte de TI, complemente su registro con una serie de atributos en la plataforma. Con estas entradas, la herramienta calcula el tiempo de atención aproximado para cada caso. Actualmente, se tienen diferentes tiempos de atención para los incidentes, oscilando entre 1 hora, 1 día y 2 días. Esto significa que un grupo de servicios toma un tiempo de “1 hora”, otro grupo, “1 día” y un tercer grupo toma un tiempo de “2 días”. Aquí surge la necesidad de clasificar los servicios a los que pertenezcan estos grupos de tiempo de atención; ya que, al saber cuáles servicios se encuentran en cada grupo, permitirá verificar la importancia y la urgencia de atención de estos incidentes; así como, realizar una mejor programación y/o planificación de los recursos de personal o de otros elementos que intervienen en el proceso de atención de incidentes o, realizar los ajustes necesarios en la herramienta “Service Desk” para que en un futuro pueda predecir de acuerdo al servicio y al tiempo que debería tomar una determinada atención.
Palabras Claves: Gestión de Incidentes, Registro de Incidentes, Preparación de Datos, Balanceo, de la Data, Rango de tiempo estimado, machine learning, Random Forest, SMOTE, AutoML.
Integrantes:
● Delgado Jaime, Patricia Helen.
● Quilca Manani, Carmen Julia
● Santivañez Povez, Janet Rosario
● Vildoso Ramos, Janet Lesly