Uso de Python y Power BI como herramientas analíticas para la toma de decisiones en el sector consumo masivo

• Autor: Nuñuvero Casas, Jair Jesús
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Nacional Mayor de San Marcos
• Repositorio: UNMSM-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/25269
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12672/25269
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Phyton (Lenguaje de programación de computadoras); Herramientas tecnológicas; Toma de decisiones; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.02.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.09.00

Este trabajo surge como respuesta a la necesidad de optimizar el análisis de la utilidad bruta de las empresas del sector consumo masivo, enfrentando retos como el manejo manual de grandes volúmenes de datos. La implementación de herramientas tecnológicas como Python y Power BI busca reducir tiempos de análisis, mejorar la precisión de los resultados y fortalecer la toma de decisiones estratégicas en la gestión contable y del negocio. La metodología empleada se basó en el análisis documental y el uso de herramientas tecnológicas avanzadas. Se diseñó un script en Python integrado con Power BI para procesar, consolidar y visualizar datos de manera eficiente y se desarrolló un script modular en Python que integra datos provenientes de sistemas como SAP y BPC, aplicando reglas de limpieza y estructuración compatibles con Power BI. La solución abarcó la automatización del cálculo de variaciones en la utilidad bruta por factores como volumen, ventas y costos, generando visualizaciones dinámicas y reportes detallados. La implementación de Python y Power BI demostró ser una solución eficaz para el análisis de la utilidad bruta en el sector de consumo masivo. La automatización redujo significativamente los tiempos de procesamiento, incrementó la precisión de los resultados y mejoró la calidad de la toma de decisiones.