Machine lerning para el proceso de gestión de incidencias en la empresa MDP Consulting sac - Escobilla Cornejo, Percy Joel (2019)
Este trabajo presenta en detalle el desarrollo del aprendizaje automático para procesos de gestión de incidentes en MDP Consulting SAC. El motivo es que existen defectos en la situación del negocio ante la aplicación del aprendizaje automático, es decir, defectos en el nivel de gestión inadecuada de solicitudes. No registrarse correctamente en el sistema y realizar el seguimiento y la asignación correspondientes. El propósito de esta investigación es establecer el efecto del aprendizaje automático en el proceso de incidentes en MDP Consulting en 2019. Por tanto, los aspectos teóricos y los métodos para el desarrollo del aprendizaje automático se han descrito previamente. En el desarrollo del aprendizaje automático, se utiliza el método SCRUM porque es el método más adecuado para las necesidades de desarrollo y las etapas de desarrollo, y representa un crecimiento iterativo progresivo. Variedad de estudio es aplicada, el diseño de la investigación es preexperimental. En esta exploración, se tuvo como resultado que con el Machine learning, se redujo el porcentaje de incidencias re categorizadas de un 57.59 a un 29.39, lo que equivale a una economía significativa de 28,2. También se encontró que en la educación proceso eficiente, la peso de arbitraje de incidentes aumentó de 0.6310 a 0.8090 unidades, lo que equivale a un ampliación de 0.178 La implementación del aprendizaje automático ha mejorado el proceso de gestión de incidentes de MDP Consulting S.A.C porque puede reducir el porcentaje de incidentes reclasificados y aumentar la tasa de resolución de incidentes de TI. Qué se puede lograr con el propósito de esta investigación.