El sector pecuario en el Perú ha experimentado un crecimiento sostenido en los últimos años, reflejado en el aumento de la producción de carnes como pollo, cerdo y vacuno. Por otro lado, el avance de la transformación digital ha propiciado la gestión de grandes volúmenes de datos, lo que representa un desafío para las organizaciones que aún se apoyan en procedimientos manuales. En este contexto, una empresa peruana del sector alimentario, cuya actividad principal está orientada a la producción pecuaria y comercialización de productos cárnicos, identificó deficiencias en el control y monitoreo de su planificación debido al uso de métodos convencionales, lo que generaba demoras y limitaciones en la toma de decisiones. Como respuesta, se implementó una solución tecnológica basada en analítica de datos, orientada a integrar información proveniente de SAP HANA. La finalid...

Overweight is a serious problem in Peru, and compliance with a healthy and balanced diet is essential for its management. Despite the existence of different types of diets and meal plans, people still find it difficult to comply with the treatment. Also, lack of access to adequate nutritional information and lack of follow-up in implementing a low-calorie diet can demotivate people and reduce the effectiveness of the process. To reduce this problem, a mobile application is presented that allows the control of the caloric intake of food, based on food suggestions using Machine Learning. For this purpose, the Support Vector Machine algorithm is applied to train a model that recommends personalized food to users according to their preferences. This is how the application allows users to easily access personalized food recommendations by analyzing their preferences and caloric needs individu...