| dc.contributor.advisor | Rivera León, Gabriel Jaime | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_medellín | |
| dc.creator | Rivas Ramos, Ricardo Andres | |
| dc.date.accessioned | 2024-10-23T17:01:08Z | |
| dc.date.available | 2024-10-23T17:01:08Z | |
| dc.date.created | 2024-10-16 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/64292 | |
| dc.description.abstract | El equipo de solución inmobiliaria del Grupo Bancolombia, se enfrentaba al desafío significativo de
generar manualmente bases de datos para seleccionar clientes en encuestas de experiencia, este
laborioso proceso no solo consumía tiempo, con un promedio mensual de 3 horas por auxiliar, sino
que también presentaba un riesgo inherente de errores, lo que obstaculizaba la evaluación precisa de
la experiencia del cliente en etapas clave del proceso inmobiliario. Los indicadores cuantificables
revelaban la necesidad de mejorar este proceso, incluyendo el tiempo promedio de generación de
bases y devoluciones por errores en la información. La pregunta central que motiva la propuesta de
esta investigación es cómo mejorar este proceso para reducir el tiempo empleado y garantizar una
selección precisa de participantes mediante un método que mejore la eficiencia operativa de manera
escalable y sostenible. En ese orden de ideas, para dar solución a esta problemática se logró
implementar un sistema automatizado que optimizó el proceso de generación de bases de datos. A
través de la identificación de criterios de selección y el desarrollo de una herramienta automatizada
que fue validada, implementada y en la que se evaluaron los resultados. El desarrollo de la
herramienta se describe en varios pasos, desde entender las necesidades del equipo hasta la
validación de la herramienta desarrollada. La elección de Python y SQL como pilares tecnológicos
para su desarrollo no fue fortuita; se priorizó la simplicidad y eficacia en el manejo de datos,
entendiendo que la accesibilidad y la robustez eran clave para el éxito de la implementación. De
esta forma, los resultados obtenidos fueron contundentes: una reducción drástica del tiempo
dedicado, pasando de 3 horas a apenas 10.08 minutos, liberando un 95.8% de la capacidad
previamente dedicada a esta tarea. Este logro no solo impactó positivamente la operatividad del
equipo, pues también fue reconocido en el programa de hitos inmobiliarios del Grupo Bancolombia,
consolidándose como un caso de éxito emblemático dentro de la organización. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Optimización del proceso de generación de bases de datos para la medición de experiencia de usuario en el área de soluciones inmobiliarias de una empresa del sector financiero | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Solución inmobiliaria | |
| dc.subject.keywords | Eficiencia operativa | |
| dc.subject.keywords | Sistema automatizado | |
| dc.subject.keywords | | |
| dc.subject.keywords | | |
| dc.description.abstractenglish | The Bancolombia Group's real estate solution team faced the significant challenge of manually
generating databases to select clients in experience surveys. This laborious process was not only
time-consuming, with a monthly average of 3 hours per assistant, but also presented an inherent risk
of errors, which hindered the accurate evaluation of the customer experience at key stages of the
real estate process. Quantifiable indicators revealed the need to improve this process, including the
average time to generate databases and returns due to errors in the information. The central question
that motivates the proposal of this research is how to improve this process to reduce the time spent
and guarantee an accurate selection of participants through a method that improves operational
efficiency in a scalable and sustainable way. In this order of ideas, to solve this problem, an
automated system was implemented that optimized the database generation process. Through the
identification of selection criteria and the development of an automated tool that was validated,
implemented and in which the results were evaluated. The development of the tool is described in
several steps, from understanding the team's needs to validating the developed tool. The choice of
Python and SQL as technological pillars for its development was not fortuitous; simplicity and
efficiency in data management were prioritized, understanding that accessibility and robustness
were key to the success of the implementation. In this way, the results obtained were overwhelming:
a drastic reduction in the time spent, going from 3 hours to just 10.08 minutes, freeing up 95.8% of
the capacity previously dedicated to this task. This achievement not only positively impacted the
team's operation, as it was also recognized in the Bancolombia Group's real estate milestones
program, consolidating itself as an emblematic success story within the organization. | |
| dc.subject.category | Ciencias Básicas, Tecnología e Ingenierías | |
