Financial Forecasting basada en Google Colab y Power BI para PYMES del sector textil-confección : caso de estudio en la empresa Disconfer S.A.S

En la actualidad el sector textil-confección en Colombia ha pasado por transformaciones que lo obligan a generar cambios dentro de los procesos organizacionales, los procesos administrativos y las herramientas que aportan al desarrollo continuo de sus actividades. Estas necesidades se presentan con el fin de obtener mayores resultados y disminuir al máximo los errores de las empresas que se transforman en mayor cumplimiento al mercado cada vez más cambiando a entorno de moda rápida. El proyecto planta como problema la limitada capacidad tecnológica y de análisis de datos de una empresa del sector, lo que dificulta la gestión de la información y la toma de decisiones financieras informadas. El problema se centra en como diseñar una propuesta de financial forescasting que integre herramientas accesibles para cualquier persona como es Google y Power BI para mejorar la gestión financiera y generar ventajas competitivas. La metodología fue de enfoque mixto, integrando análisis cuantitativos a partir de datos históricos y método cualitativos en la observación directa y entrevista con gerente y colaboradores. Se desarrolló en tres fases iniciando con la caracterización de procesos y definición de variables claves. Luego, se diseñó y estructuró las bases de datos en la herramienta Google Sheets y finalmente se integraron estas bases de datos con Google Colab para generar un pronóstico y su visualización en Power BI. Entre los principales resultados se observa la elaboración de un sistema de recolección y análisis de datos en tiempo real de las operaciones de la organización. Mediante técnicas de promedio móvil ponderado se generaron proyecciones de hasta 15 días posteriores y todo integrado bajo un sistema de tableros interactivos en Power BI orientados a las áreas financieras, operativa y de Forescasting. Esta propuesta de ecosistema podría posibilitar un monitoreo en tiempo real, una reducción en los tiempos de respuesta y una mejora notable en la precisión de la información utilizada para la toma de decisiones pudiendo transformar la empresa un aliado de mayor impacto para sus clientes actuales y futuros.

• Autores: Hernández Botero, Laura Andrea
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/8492
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/8492
• Palabra clave: Sector textil-confección; Analítica de datos; Power BI; Google Colab; Forescasting; Industria textil; Análisis de datos; Gestión financiera
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)