Propuesta de Transformación digital para la consulta de contenidos en microformas considerando la evaluación de procesos TI para una empresa del rubro de procesamiento y difusión de noticias

• Autores: Chois Pimentel, Carlos Arturo, Portocarrero Lino, José Luis
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/628206
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/628206
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Transformación digital; Microformas; Gestión de procesos; Cloud computing; Deep learning; Digital transformation; Microforms; Process management; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente trabajo tiene como objetivo proponer una solución de Transformación Digital para una Entidad Estatal, del rubro de procesamiento y difusión de noticias, con el propósito de solucionar un problema de acceso y consulta de la amplia información histórica contenida en microformas, las cuales son necesitadas y requeridas por el Estado y la ciudadanía. El enfoque de la presente propuesta está en el análisis de la organización objetivo, identificando información respecto a su plan estratégico, objetivos estratégicos y procesos, dando énfasis a los procesos que componen la cadena de valor del negocio. Por lo cual, también se analizó los procesos de Tecnologías de la Información (TI) los cuales finalmente soportarán y ejecutarán la implementación de la propuesta de transformación digital. En ese sentido, mediante un análisis y evaluación de los procesos actuales de TI, en base al marco de trabajo COBIT 5 PAM, se identificó el nivel de capacidad actual y la brecha existente para lograr al nivel de capacidad necesario en TI para alinearse con los objetivos estratégicos de la organización. Finalmente, la propuesta es con respecto al proceso “Producción de Microformas con Valor Legal” el cual posee el archivo de todos los diarios producidos desde el año 1825, los cuales en base a soluciones de Cloud Computing y procesamiento a través de algoritmos de Deep Learning, se pondrán a disposición del público a través de herramientas de consulta Web.