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    Diseño de una plataforma de integración de datos con transformaciones automatizadas (ETL inteligente) utilizando azure data factory, databricks y Power BI

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    pflopezr.pdf (1.296Mb)
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    Date
    2025-09-08
    Author
    López Recalde, Paola Fernanda
    Advisor
    Rivadeneira, Lina Roció

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Diseño de una plataforma de integración de datos con transformaciones automatizadas (ETL inteligente) utilizando azure data factory, databricks y Power BI AU - López Recalde, Paola Fernanda Y1 - 2025-09-08 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73699 AB - Las empresas que no logran una integración de datos eficiente experimentan una disminución del 30 % en su productividad operativa, según un informe de Deloitte sobre el impacto de la transformación digital en las empresas. Esta falta de integración puede colocarlas en desventaja frente a competidores que tienen acceso a datos en tiempo real para apoyar decisiones estratégicas. En sectores como el retail y la logística, donde la capacidad de responder rápidamente a los cambios del mercado es crucial, esta desventaja puede traducirse en pérdida de ingresos y menor capacidad de innovación. La intervención manual para ajustar procesos de ETL puede ser lenta, más aún cuando ocurren cambios inesperados en los datos de origen, originando que los datos no estén disponibles en el tiempo que se requieren para el análisis, afectando la capacidad de la empresa para responder rápidamente a las tendencias y necesidades del mercado. Con cada ajuste manual, aumenta la posibilidad de cometer errores, especialmente cuando las reglas de negocio o los esquemas de datos son difíciles, estos pueden generar datos incorrectos que afectan la calidad del análisis y la confianza en los datos por parte de los usuarios. Con este trabajo de grado se diseñó una solución basada en los servicios de Azure, integrando Azure Data Factory para la orquestación de procesos ELT, Azure Databricks para el desarrollo de transformaciones inteligentes de datos y Power BI para la construcción de tableros de control interactivos. El objetivo fue disponibilizar todos los procesos de ingesta de información, generación de reportes, dashboards e indicadores clave, con el fin de optimizar los procesos y tecnologías actualmente utilizadas por la empresa. Asimismo, se propició una transición operativa gradual hacia la nueva plataforma, acompañada de un proceso de transferencia de conocimiento que permitió desarrollar capacidades en el personal para el uso, explotación y aprovechamiento de esta solución de Business Intelligence (BI) moderna y escalable. Usar Power BI integrado con Databricks combina lo mejor de dos mundos: el procesamiento avanzado y la escalabilidad de Databricks con la facilidad de uso y la potencia de visualización de Power BI, haciendo que los datos sean más accesibles, accionables y relevantes para todos los niveles de la organización. 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    Keywords
    Integración de datos Google Scholar
    ETL inteligente Google Scholar
    Azure Databricks Google Scholar
    Azure Data Factory Google Scholar
    Power BI Google Scholar
    Transformación digital Google Scholar
    Business Intelligence Google Scholar
    Automatización de procesos Google Scholar
    Plataforma tecnológica Google Scholar
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    Metadata
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    Las empresas que no logran una integración de datos eficiente experimentan una disminución del 30 % en su productividad operativa, según un informe de Deloitte sobre el impacto de la transformación digital en las empresas. Esta falta de integración puede colocarlas en desventaja frente a competidores que tienen acceso a datos en tiempo real para apoyar decisiones estratégicas. En sectores como el retail y la logística, donde la capacidad de responder rápidamente a los cambios del mercado es crucial, esta desventaja puede traducirse en pérdida de ingresos y menor capacidad de innovación. La intervención manual para ajustar procesos de ETL puede ser lenta, más aún cuando ocurren cambios inesperados en los datos de origen, originando que los datos no estén disponibles en el tiempo que se requieren para el análisis, afectando la capacidad de la empresa para responder rápidamente a las tendencias y necesidades del mercado. Con cada ajuste manual, aumenta la posibilidad de cometer errores, especialmente cuando las reglas de negocio o los esquemas de datos son difíciles, estos pueden generar datos incorrectos que afectan la calidad del análisis y la confianza en los datos por parte de los usuarios. Con este trabajo de grado se diseñó una solución basada en los servicios de Azure, integrando Azure Data Factory para la orquestación de procesos ELT, Azure Databricks para el desarrollo de transformaciones inteligentes de datos y Power BI para la construcción de tableros de control interactivos. El objetivo fue disponibilizar todos los procesos de ingesta de información, generación de reportes, dashboards e indicadores clave, con el fin de optimizar los procesos y tecnologías actualmente utilizadas por la empresa. Asimismo, se propició una transición operativa gradual hacia ...
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Business Intelligence
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73699
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [247]
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