Modelo predictivo basado en Machine Learning dirigido a PYMES de venta, caso de estudio Bluefields

En la actualidad las pequeñas y medianas empresas (PYMES) se ven en el deber de hacer uso de la tecnología para afianzarse en el mercado, aprovechando las diferentes herramientas que surgen y que, por consiguiente, les permiten seguir siendo competitivas. Por ello, un modelo de predicción basado en Machine Learning constituye una herramienta primordial, su uso genera información que permite hacer toma de decisiones que afectarán de manera positiva los procesos de negocio. En este sentido, el objetivo principal del proyecto es desarrollar un modelo predictivo basado en Machine Learning dirigido a las PYMES de venta de la ciudad de Bluefields, Región Autónoma de la Costa Caribe Sur (RACCS), Nicaragua,que sirva como herramienta para maximizar las ganancias de estas empresas. La metodología de desarrollo adoptada en la construcción del modelo de predicción fue “el modelo en cascada”, es la que mejor se adapta al contexto del proyecto. Esta metodología sugiere un enfoque sistemático y secuencial, disciplinado y basado en análisis, diseño, pruebas y mantenimiento. Como resultado se obtuvo un modelo de predicción con los requerimientos necesarios para subsanar las deficiencias de estas empresas. El modelo está conformado por dos módulos, el primero es el SGPN’s Companion que garantiza el almacenamiento, manipulación y seguridad de los datos, el segundo módulo es el Sistema Gestor de Procesos de Negocio (SGPN) o modelo de predicción, este permite realizar los estudios de procesos de negocio