Solución de inteligencia de negocios para mejorar la gestión del riesgo crediticio en una entidad financiera

• Autor: Cuba Vidal, David Karl
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2015
• Institución: Universidad Científica del Sur
• Repositorio: UCSUR-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.cientifica.edu.pe:20.500.12805/317
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12805/317
• Nivel de acceso: acceso restringido
• Materia: Inteligencia de negocios; Riesgo crediticio; Default; Ratio de mora; Ratio de cobertura

El presente estudio explica cómo se implementó una solución de inteligencia de negocios, la cual permitió realizar el análisis a nivel gerencial del área de riesgos dentro del Banco Financiero. Con respecto al riesgo, se estudió el crediticio, puesto que fue el elegido en la implementación del proyecto en el banco. Para gestionar la implementación se han usado las buenas prácticas de gestión de proyectos propuestas por el Project Management Body of Knowledge (PMBOK), así como también el uso de la metodología de Ralph Kimball (2008) llamada Business Dimensional Lifecycle. Fue necesario contar con una base de datos transaccional de finanzas para la extracción, transformación y carga de la información, como también tener definidos los diversos procesos de negocio e indicadores del área de riesgos. Para el desarrollo de los tableros y gestión del portal de riesgos se utilizó la herramienta Microstrategy, actualmente líder en plataformas de inteligencia de negocio. El resultados obtenido fue una solución integral de inteligencia de negocios para el área de riesgo, la cual consiste en el modelamiento del datamart producto del análisis de negocio con los usuarios, automatización de la carga de información mediante ETLs y la creación de un portal web de riesgo. Este último contiene una serie de elementos gráficos, flexibles y de acceso eficiente a los datos ofrecidos desde distintos orígenes. Se recomienda aplicar la solución propuesta en esta investigación puesto que, permitirá a los usuarios y gerentes contar con un análisis adecuado de la información de riesgo crediticio. De esta manera se logrará con facilidad una mejor interpretación de dicha información para la toma de decisiones a nivel de gestión.