"Data learning ML"
Professor Advisor
Abstract
Data Learning ML representa una propuesta innovadora en el sector del machine
learning, diseñada específicamente para democratizar el acceso a la analítica avanzada
en empresas de diversos tamaños. Este software facilita la implementación de
soluciones de machine learning sin requerir expertos en ciencia de datos, ofreciendo
interfaces intuitivas y plantillas predefinidas que permiten aplicar modelos predictivos a
problemas específicos de negocio con gran efectividad.
El proyecto requiere una inversión inicial de B/.1,499,513.72, con un periodo de
recuperación estimado en 4 años. Los análisis financieros muestran un Valor Actual Neto
(VAN) de B/.334,796.35, una Tasa Interna de Retorno (TIR) del 38% y un Retorno sobre
la Inversión (ROI) del 639%. Estos indicadores financieros reflejan la solidez y viabilidad
del proyecto, prometiendo a los inversores una atractiva rentabilidad.
En Panamá, el mercado objetivo incluye aproximadamente 300 empresas en los
sectores de banca, seguros y telecomunicaciones, con activos combinados que superan
los $100 mil millones. La estrategia de Data Learning ML se centra en empresas
pequeñas y medianas, especialmente aquellas con baja madurez analítica, identificadas
a través de encuestas y análisis de mercado que revelan un notable interés en
tecnologías que simplifiquen la interpretación y el acceso a datos predictivos.
El equipo gestor de Data Learning ML, compuesto por profesionales con amplia
experiencia en tecnología y negocios, está preparado para liderar un rápido crecimiento
en la región. La experiencia técnica y de mercado del equipo permite ofrecer soluciones
adaptadas específicamente a las necesidades de sus clientes, asegurando una ventaja
competitiva sostenible.
En resumen, Data Learning ML se posiciona como una oportunidad de inversión
altamente atractiva, combinando un fuerte potencial de mercado con un equipo gestor
competente. La propuesta está diseñada para proporcionar a las empresas una ventaja
competitiva significativa mediante el uso de analítica avanzada y machine learning,
asegurando así una sólida rentabilidad para los inversores. Data Learning ML constituye una propuesta innovadora en el ámbito del machine
learning, cuyo objetivo es democratizar el acceso a la analítica avanzada dentro del
entorno empresarial. Este software permite a las organizaciones implementar soluciones
de machine learning sin requerir la intervención de expertos en ciencia de datos. Gracias
a sus interfaces intuitivas y plantillas predefinidas, facilita la aplicación de modelos
predictivos a problemas de negocio específicos.
La inversión inicial proyectada para el desarrollo de este proyecto asciende a
B/.1,499,513.72, con un período de recuperación estimado en cuatro años. Los análisis
financieros realizados indican un Valor Actual Neto (VAN) de B/.334,796.35, una Tasa
Interna de Retorno (TIR) del 38% y un Retorno sobre la Inversión (ROI) del 639%. Estos
indicadores financieros resaltan la atractividad y viabilidad económica del proyecto,
ofreciendo a los inversores una rentabilidad sólida.
El mercado total en Panamá comprende aproximadamente 300 empresas en los
sectores de banca, seguros y telecomunicaciones, con activos combinados que superan
los $100 mil millones. Data Learning ML se centra en pequeñas y medianas empresas
de estos sectores o aquellas con un bajo nivel de madurez analítica, basándose en
encuestas y análisis que evidencian un interés considerable en tecnologías que faciliten
la interpretación y el acceso a datos predictivos. Para captar la atención del mercado, la
estrategia se enfoca en proporcionar un software accesible y fácil de utilizar, eliminando
las barreras de entrada para las empresas que carecen de personal especializado en
análisis de datos.
El equipo directivo de Data Learning ML, dotado de una sólida experiencia en tecnología
y negocios, se encuentra preparado para conducir la empresa hacia un crecimiento
acelerado en la región. La combinación de experiencia técnica y de mercado permite
ofrecer soluciones altamente personalizadas que responden a las necesidades
específicas de sus clientes
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Tesis para optar al grado de Magíster en Administración
Identifier
URI: https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/201251
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