Diseño e implementación de un datalake para analítica de datos de la rentabilidad de los clientes en el sector Retail

En la actualidad todas las grandes empresas cuentan con una gran cantidad de datos generados a diario y se enfrentan al desafío de poder utilizar de manera eficiente esta información con el fin de mejorar la toma de decisiones cruciales para impulsar la producción de la empresa. Según Davenport y Harris (2007), la capacidad de analizar y aprovechar los datos se ha convertido en un factor crítico para la competitividad empresarial, especialmente en sectores como el retail, donde la toma de decisiones basada en datos puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. En este proyecto se tiene como objetivo el diseño e implementación de una aplicación basada en la analítica de datos, para esto se utilizará de las herramientas que proporciona Tableau para crear un reporte interactivo que permita analizar y visualizar la rentabilidad de cada cliente en Muebles Jamar. Así, con la integración de las diversas fuentes de datos en la empresa (Redshift, Oracle y SAP) y las herramientas de procesamiento y migración de datos como Tableau PREP, AWS Glue y Python, se busca construir una plataforma dinámica que permita entender la rentabilidad de cada cliente con respecto a la distribución de los gastos de la empresa, con la meta de evaluar una rentabilidad general y específica, logrando generar predicciones que apoyen y mejoren las decisiones estratégicas. La importancia de la visualización de datos en la toma de decisiones ha sido ampliamente documentada, y herramientas como Tableau han demostrado ser efectivas para transformar datos complejos en información accesible y útil (Few, 2012).

• Autores: Centanaro Oviedo, Germán Miguel; Estrada Russill, Jason Steven
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/13393
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/13393
• Palabra clave: Analítica de datos; Rentabilidad; Segmentación de clientes; Retail; Machine Learning; AWS; Tableau; Data analytics; Profitability; Customer segmentation; Retail; Machine Learning; AWS; Tableau
• License: Universidad del Norte