Implementación de Técnicas ETL mediante Scripts en Python para la Consolidación de Datos de los Informes en Power BI de una Empresa de Transporte

Descripción del Articulo

En el panorama actual, la automatización de procesos se ha convertido en una necesidad urgente debido a la competencia y demanda del mercado nacional e internacional. Es así, que una empresa de transporte ubicada en Lima, Perú enfrenta el desafío de optimizar su proceso de consolidación de datos par...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Paucar Oliva, José Luis, Thomas Acaro, Rafael Luis
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Tecnológica del Perú
Repositorio:UTP-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/11144
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12867/11144
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Automatización de procesos
Consolidación de datos
Técnicos ETL
Metodología Kanban
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
Descripción
Sumario:En el panorama actual, la automatización de procesos se ha convertido en una necesidad urgente debido a la competencia y demanda del mercado nacional e internacional. Es así, que una empresa de transporte ubicada en Lima, Perú enfrenta el desafío de optimizar su proceso de consolidación de datos para la elaboración de reportes. Actualmente, la información se recolecta de diversas fuentes, y los procesos manuales de limpieza, transformación y almacenamiento provocan demoras significativas en la generación de dichos reportes. Para abordar este problema, se implementó un aplicativo ETL utilizando scripts en Python, teniendo como objetivo la automatización de los procesos de extracción, transformación y carga de datos. Esto permite reducir tiempos, optimizar la disponibilidad de información y mejorar la eficiencia en la elaboración de reportes. Para el desarrollo de la solución, se emplea la metodología Kanban, utilizando una herramienta primordial como el tablero Kanban para el seguimiento de actividades y un backlog para la definición de los requerimientos. El aplicativo logro una reducción significativa en los tiempos de procesamiento: 91.5% en extracción, 99.5% en transformación y 94.0% en carga de datos. Asimismo, se mejoró la disponibilidad de datos, facilitando la generación de reportes en un menor tiempo. Esta solución ha permitido a la empresa gestionar sus datos con una mayor rapidez y precisión para una toma de decisiones idónea.
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