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 Ha...
- Autores:
-
Centanaro Oviedo, Germán Miguel
Estrada Russill, Jason Steven
- Tipo de recurso:
- 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
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- Universidad del Norte
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Piñeres Melo, Marlon Alberto |
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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). |
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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).Today, all large companies generate a huge amount of data every day and face the challenge of using this information efficiently to improve crucial decision-making and boost the company's production. According to Davenport and Harris (2007), the ability to analyze and leverage data has become a critical factor for business competitiveness, especially in sectors such as retail, where data-driven decision-making can mean the difference between success and failure. The objective of this project is to design and implement an application based on data analytics. To do this, we will use the tools provided by Tableau to create an interactive report that allows us to analyze and visualize the profitability of each customer at Muebles Jamar. Thus, with the integration of the various data sources in the company (Redshift, Oracle, and SAP) and data processing and migration tools such as Tableau PREP, AWS Glue, and Python, the goal is to build a dynamic platform that allows us to understand the profitability of each customer with respect to the distribution of company expenses, with the goal of evaluating overall and specific profitability, generating predictions that support and improve strategic decisions. The importance of data visualization in decision-making has been widely documented, and tools such as Tableau have proven effective in transforming complex data into accessible and useful information (Few, 2012).spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2025Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Analítica de datosRentabilidadSegmentación de clientesRetailMachine LearningAWSTableauData analyticsProfitabilityCustomer segmentationRetailMachine LearningAWSTableauDiseño e implementación de un datalake para analítica de datos de la rentabilidad de los clientes en el sector RetailDesign and implementation of a data lake for customer profitability data analytics in the retail sectorarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501Nieto Bernal, WilsonORIGINALresultados PF.pdfresultados PF.pdfImagenes de los resultados del proyectoapplication/pdf729445https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13393/1/resultados%20PF.pdfbdff3b8184b083748313e08aa051315eMD51resultado[1].pngresultado[1].pngImagen del resultado del proyectoimage/png196642https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13393/2/resultado%5b1%5d.png116adee85979c813f317b294cbf5ed9dMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/13393/3/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD5310584/13393oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/133932025-06-04 16:25:09.758Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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 |