Resumen

El proyecto toma como premisa de partida la idea de que los datos constituyen un activo estratégico para las empresas (Provost & Fawcett, 2013, p. 9) y, por lo tanto, su adecuado aprovechamiento resulta condición necesaria para garantizar el alcance de objetivos estratégicos, así como una herramienta útil para trabajar sobre aquellas áreas que presentan ineficiencias. Sobre esta idea, el proyecto sugiere la implementación de un modelo de machine learning, específicamente de deep learning, que permita cruzar los datos meteorológicos disponibles por las estaciones del Instituto de Hidrología, Meteorología y Estudios Ambientales [IDEAM] ubicadas en el departamento del Quindío, Colombia, con la información del sistema de monitoreo de la Empresa de Energía del Quindío [EDEQ], con el propósito de valorar las posibles afectaciones que las variables meteorológicas puedan tener sobre la calidad en la prestación del servicio eléctrico, entendiendo por esto, principalmente, la continuidad en la prestación del servicio. En otros términos, se desea valorar la hipotética relación existente entre las condiciones meteorológicas y la condición del equipamiento que garantiza la continuidad en la prestación del servicio eléctrico en el departamento del Quindío.