Análisis y visualización de datos en Power Bi de Ventas Pos Gerencia Textil y Hogar en Extiblu SAS en 2025
Se desarrolló un tablero interactivo en Power BI para analizar ventas POS en las gerencias de textil y hogar de EXTIBLU S.A.S. Se procesaron más de 180.000 registros, estructurando la información para facilitar la toma de decisiones. El tablero permite identificar productos más vendidos, variaciones...
- Autores:
-
López López, Angela
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2025
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/47472
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/10495/47472
- Palabra clave:
- Industria textil
Textile industry
Microempresas
Small business
Toma de decisiones
Decision making
Análisis de datos
Inteligencia de negocios
Power BI
ODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovación
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- openAccess
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Se desarrolló un tablero interactivo en Power BI para analizar ventas POS en las gerencias de textil y hogar de EXTIBLU S.A.S. Se procesaron más de 180.000 registros, estructurando la información para facilitar la toma de decisiones. El tablero permite identificar productos más vendidos, variaciones estacionales y tendencias de consumo. Se mejoró la eficiencia operativa y se fortaleció la cultura de decisiones basadas en datos. Se crearon informes adicionales para inventarios, trazabilidad y proveedores. |
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López López, A. (2025). Análisis y visualización de datos en Power Bi de ventas pos gerencia textil y hogar (Bi) en Extiblu S.A.S, 2025 [Trabajo de grado profesional]. El Carmen de Viboral, Colombia. Universidad de Antioquia; 2025. |
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Hincapié Montoya, Sandra MilenaLópez López, AngelaRionegro (Antioquia)2025-09-30T19:36:14Z2025López López, A. (2025). Análisis y visualización de datos en Power Bi de ventas pos gerencia textil y hogar (Bi) en Extiblu S.A.S, 2025 [Trabajo de grado profesional]. El Carmen de Viboral, Colombia. Universidad de Antioquia; 2025.https://hdl.handle.net/10495/47472Se desarrolló un tablero interactivo en Power BI para analizar ventas POS en las gerencias de textil y hogar de EXTIBLU S.A.S. Se procesaron más de 180.000 registros, estructurando la información para facilitar la toma de decisiones. El tablero permite identificar productos más vendidos, variaciones estacionales y tendencias de consumo. Se mejoró la eficiencia operativa y se fortaleció la cultura de decisiones basadas en datos. Se crearon informes adicionales para inventarios, trazabilidad y proveedores.An interactive dashboard was developed in Power BI to analyze POS sales in the textile and home departments of EXTIBLU S.A.S. Over 180,000 records were processed and structured to support decision-making. The dashboard identifies top-selling products, seasonal variations, and consumption trends. Operational efficiency improved, and a data-driven culture was strengthened. Additional reports were created for inventory, traceability, and supplier analysis.1. Resumen....................................................................................................6 2. Introducción................................................................................................7 3. Contexto de la organización ......................................................................8 a. Información de la empresa ....................................................................8 b. Análisis del entorno .............................................................................14 4. Problema .................................................................................................20 5. Justificación .............................................................................................23 6. Objetivos .................................................................................................25 a. Objetivo general ..................................................................................25 b. Objetivos específicos ..........................................................................25 7. Marco Referencial ........................................................... .......................26 a. Antecedentes .......................................................................................26 b. Marco teórico ............................................................ ..........................29 8. Diseño metodológico .................................................. .................. ..........33 9. Resultados .............................................................. ................................34 a. Fase 1: Análisis exploratorio de datos .................................................34 b. Caracterización general de la base de datos ...... ................................37 c. Fase 2: Limpieza y estructuración de datos ..................... ...................39 d. Fase 3: Diseño del tablero de visualización ................. .......................42 e. Fase 4: Implementación y validación interna .......................................51 f. Otras acciones desarrolladas complementarias ...................................52 10. Conclusiones ...........................................................................................61 11. Recomendaciones ...................................................................................62 12. Bibliografía ...............................................................................................63PregradoAdministrador de Empresas63 paginasapplication/pdfspaUniversidad de AntioquiaAdministración de EmpresasDepartamento de Ciencias AdministrativasEl Carmen de Viboral, ColombiaFacultad de Ciencias EconómicasCampus El Carmen de ViboralAnálisis y visualización de datos en Power Bi de Ventas Pos Gerencia Textil y Hogar en Extiblu SAS en 2025Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/draftANDI. (2024). Transformación del consumidor y retos para la logística colombiana.AP News. (2025, abril 15). White House threatens Colombia over auto regulations.Abello, V. D. (2025). Panorama: así estuvo la relación Colombia-EE. UU. tras el “impasse” por los deportados. 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Directorio de Empresas - Directorio de Empresas En ColombiaFew, S. (2013). Information Dashboard Design: Displaying Data for At-a-Glance Monitoring. O'Reilly Media.García Martín, P. (2020). Aplicación de Power BI en el análisis de eficiencia operativa en empresas manufactureras. UVaDOC.Gómez, C., & Rodríguez, A. (2021). Transformación digital y gestión de datos en la industria textil latinoamericana. Revista de Estudios Empresariales.Gobernación de Antioquia. (2024). Resolución 2033 sobre movilidad sostenibleMartín, J. (2025). ¿Qué viene para la relación comercial entre Colombia y Estados Unidos? Portafolio.co; Portafolio https://www.portafolio.co/negocios/comercio/colombia-y-estados-unidos-que-viene-para-su-relacion-comercial-627070Martínez-Caro, E., Cegarra-Navarro, J. G., & Alfonso-Ruiz, F. J. (2020). [Referencia incompleta, falta título o fuente].Minambiente. (2024). Economía circular y sostenibilidad logística.Mintrabajo. (2024). Normativa laboral en transporte y logística.Muñoz, V. (2025, abril 3). La tecnología en la relación Petro-Trump. Portafolio.co; Portafolio. https://www.portafolio.co/opinion/analisis/la-tecnologia-en-la-relacion-petro-trump-623571Portafolio. (2024, marzo 26). Diplomacia empresarial. Portafolio. https://www.portafolio.co/opinion/editorial/editorial-portafolio-diplomacia-empresarial-625907Portafolio. (2024). Relaciones comerciales entre Colombia y EE. UU.Portafolio. (2025, enero 10). Gobierno de Colombia y EE. UU. enfrentados por deportaciones. https://www.portafolio.co/economia/gobierno-de-colombia-y-ee-uu-enfrentados-por-deportaciones-de-migrantes-601474Provost, F., & Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know about Data Mining and Data-Analytic Thinking. O'Reilly Media.Puerto, D. (2025, abril 19). Aranceles en Estados Unidos: Esto se paga de importación de EE.UU a Colombia según MinJusticia. Caracol Radio.Rodríguez Gonzales, F., & Rodríguez Pacheco, L. (2020). Implementación de Power BI para la gestión de información en empresas del sector textil. Repositorio USIL.Sharda, R., Delen, D., & Turban, E. (2020). Business Intelligence, Analytics, and Data Science: A Managerial Perspective. Pearson.Vázquez Martínez, C., & Morales Moreno, A. (2021). Implementación de herramientas de Business Intelligence en pymes: El caso de Power BI. Relais: Revista Electrónica de Latinoamérica en Innovación y Sociedad, 4(2), 56–72.Velásquez, A. (2019). Power BI y su aplicación en el análisis de datos empresariales. Dialnet.info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Industria textilTextile industryMicroempresasSmall businessToma de decisionesDecision makingAnálisis de datosInteligencia de negociosPower BIODS 9: Industria, innovación e infraestructura. Construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización inclusiva y sostenible y fomentar la innovaciónPublicationORIGINALLopezAngela_2025_Analisis_Datos_Extiblu.pdfLopezAngela_2025_Analisis_Datos_Extiblu.pdfapplication/pdf6956856https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/65205497-6fd6-4ed8-86a8-37a439fc5d93/download6f8e445e74107618c4d829a048790fa7MD55trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814837https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/d1fba22f-cc83-4da3-8ae5-0c9776a519f6/downloadb76e7a76e24cf2f94b3ce0ae5ed275d0MD54falseAnonymousREADTEXTLopezAngela_2025_Analisis_Datos_Extiblu.pdf.txtLopezAngela_2025_Analisis_Datos_Extiblu.pdf.txtExtracted texttext/plain68622https://bibliotecadigital.udea.edu.co/bitstreams/57f3148f-4f59-4a2b-a5ea-13eb72831b66/downloadc20faba143e13dec5967a3e4b05efc50MD56falseAnonymousREADTHUMBNAILLopezAngela_2025_Analisis_Datos_Extiblu.pdf.jpgLopezAngela_2025_Analisis_Datos_Extiblu.pdf.jpgGenerated 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