Uso del Big Data para mejorar el servicio de la empresa sociedad eléctrica del Sur Oeste S.A. – Arequipa

Descripción del Articulo

En el presente trabajo de investigación se propone el uso del Big Data en las empresas distribuidoras de energía eléctrica, más precisamente en la empresa Sociedad Eléctrica del Sur Oeste S.A. (SEAL) ubicada en la ciudad de Arequipa, para poder obtener información de valor, alimentarlo de recursos,...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Chávez Guardia, José Luis, Oymas Mayhua, Henry
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional del Callao
Repositorio:UNAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/9242
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12952/9242
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Big Data
Empresa
Eléctrica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01
Descripción
Sumario:En el presente trabajo de investigación se propone el uso del Big Data en las empresas distribuidoras de energía eléctrica, más precisamente en la empresa Sociedad Eléctrica del Sur Oeste S.A. (SEAL) ubicada en la ciudad de Arequipa, para poder obtener información de valor, alimentarlo de recursos, e incluirlo en la estructura de la empresa, para que su implantación fomente el avance tecnológico en los sistemas de distribución y comercialización de energía, y con ello mejorar las deficiencias en cuanto a interrupciones frecuentes (programadas o no), fluctuaciones en el voltaje fuera de los parámetros, problemas con el alumbrado público, cobros excesivos o no concordantes al consumo, riesgos o peligros por deterioro de los elementos conformantes del sistema de distribución eléctrica, interconexiones clandestinas, entre otros problemas del servicio eléctrico de alcance masivo; deviniendo tales situaciones en pérdidas materiales, aumento de costos, afectación a la producción y por último incomodidad de los usuarios. La presente investigación aplicada es de diseño experimental y de tipo descriptiva, bajo un enfoque cuantitativo, con un método de muestreo no probabilístico, en donde se ha aplicado la técnica de recolección de datos siendo sus resultados respaldados en la fiabilidad de la obtención del Coeficiente de Alfa de Cronbach.
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