Sistema de Gestión de Solicitudes de Información con RPA, Métodos de Minería de Datos y APIs para una Institución de Educación Superior

Abstract

En la actualidad, la Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) tiene un proceso de Gestión de Solicitudes de Información a cargo de la Gerencia Estratégica de la Información (GEI) en el que se utiliza el sistema DI2D para registrar y gestionar solicitudes de información. A pesar de la necesidad de seguimiento y control, GEI no puede acceder a la base de datos de DI2D, lo que dificulta el monitoreo del proceso. De igual forma, para la asignación de solicitudes es necesaria la participación de personal de GEI para la revisión y validación de estas. Esta tarea la realiza una sola persona, quien periódicamente ingresa al sistema diariamente múltiples veces, lo que origina un punto de congestión en el proceso. Por lo tanto, GEI busca desarrollar un nuevo sistema de solicitudes para mejorar los tiempos de atención, automatizar la asignación de analistas, optimizar los procesos y superar así las limitaciones de DI2D. Este proyecto consiste en el desarrollo de una integración entre un Robotic Process Automation (RPA) usado en un sistema de gestión de solicitudes de información y un servicio de minería de datos que provee valor al negocio estimando ciertos parámetros útiles para el proceso de gestión. La integración de estos se realizó a través de un servicio API REST por el cual se envían y reciben datos correspondientes por medio de solicitudes HTTP. El RPA envía datos hacia una lista de SharePoint ya generada con un esquema de datos determinados importantes para el proceso, y esta lista es enviada al servicio de minería de datos en el cual, haciendo uso de modelos predictivos, se genera una respuesta con los datos analizados. Todo este proyecto se logró integrar de manera eficiente gracias a la automatización que proveen las plataformas de Microsoft 365 (Power Apps, Power Automate, Outlook, otros.) y Microsoft Azure (Azure App Services). La integración de todos estos procesos fue exitosa, y los resultados obtenidos fueron una mejora significativa en la eficiencia de estos, logrando reducir el tiempo máximo de atención y aumentando la cantidad de solicitudes procesadas en el sistema de gestión de solicitudes.

Currently, the Peruvian University of Applied Sciences (UPC) has an Information Request Management process run by the Strategic Information Management (GEI) in which a system named DI2D is used to register and manage information requests. Despite the need for monitoring and control, GEI cannot access the DI2D database, making it difficult to monitor the process. Likewise, for the assignment of requests, the participation of GEI personnel is necessary for their review and validation. This task is performed by a single person, who periodically logs into the system multiple times daily, which creates a congestion point in the process. Therefore, GEI seeks to develop a new request system to improve service times, automate the assignment of analysts, optimize processes, and thus overcome the limitations of DI2D. This project consists of the development of an integration between a Robotic Process Automation (RPA) used in an information request management system and a data mining service that provides value to the business by estimating certain useful parameters for the management process. The integration of these was carried out through a REST API service through which corresponding data is sent and received through HTTP requests. The RPA sends data to an already generated SharePoint list with a certain data schema important for the process, and this list is sent to the data mining service in which, using predictive models, a response is generated with the data analyzed. This entire project was integrated efficiently thanks to the automation provided by the Microsoft 365 platforms (Power Apps, Power Automate, Outlook, others.) and Microsoft Azure (Azure App Services). The integration of all these processes was successful, and the results obtained were a significant improvement in their efficiency, reducing the maximum service time and increasing the number of requests processed in the request management system.