Automatización de reportes estadísticos del área de estrategia de clientes persona natural e independientes de Bancolombia S. A: Integración de Power BI, SQL y Python para la optimización de procesos de información y toma de decisiones. Semestre de industria

RESUMEN : En el sector financiero, la gestión de grandes volúmenes de datos representa un desafío crítico, especialmente para áreas como la de clientes, donde la información debe ser procesada y analizada de manera eficiente para facilitar la toma de decisiones estratégicas. Este proyecto tuvo como...

Full description

Autores:
Guerra Escobar, Lukas
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:10495/45108
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10495/45108
Palabra clave:
Administración industrial - automatización
Industrial Managemment - automation
Eficiencia - producción
Efficiency - production
Administración industrial - toma de decisiones
Industrial management - decision making
Instituciones financieras
Financial institutions
Rights
openAccess
License
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Description
Summary:RESUMEN : En el sector financiero, la gestión de grandes volúmenes de datos representa un desafío crítico, especialmente para áreas como la de clientes, donde la información debe ser procesada y analizada de manera eficiente para facilitar la toma de decisiones estratégicas. Este proyecto tuvo como objetivo optimizar el proceso de generación, análisis y visualización de reportes estadísticos en el área de clientes de Bancolombia, utilizando herramientas avanzadas de procesamiento y visualización de datos como SQL, Power BI y Python. El enfoque metodológico incluyó el análisis de las consultas SQL existentes, la reestructuración de estas para eliminar redundancias y mejorar la eficiencia, la automatización del proceso de obtención de datos mediante un script de Python y el diseño de un modelo de datos basado en el esquema estrella. Asimismo, se desarrolló un tablero interactivo en Power BI que centraliza la información previamente dividida en múltiples archivos de Excel, mejorando la accesibilidad y la precisión de los datos para los analistas. Los resultados del proyecto evidencian una significativa reducción en los tiempos de procesamiento, una mayor confiabilidad en los datos reportados y una disminución de la carga de trabajo asociada a tareas manuales repetitivas. Además, se destacó el valor de la automatización y la inteligencia de negocios para potenciar la productividad organizacional y la toma de decisiones basada en datos.