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...
| Autores: | , |
|---|---|
| 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 |
| 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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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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