| dc.contributor.advisor | Rivadeneira, Lina Roció | |
| dc.coverage.spatial | cead_-_pasto | |
| dc.creator | López Recalde, Paola Fernanda | |
| dc.date.accessioned | 2025-09-09T15:42:13Z | |
| dc.date.available | 2025-09-09T15:42:13Z | |
| dc.date.created | 2025-09-08 | |
| dc.identifier.uri | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/73699 | |
| dc.description | | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.format | pdf | |
| dc.title | Diseño de una plataforma de integración de datos con transformaciones automatizadas (ETL inteligente) utilizando azure data factory, databricks y Power BI | |
| dc.type | Proyecto aplicado | |
| dc.subject.keywords | Integración de datos | |
| dc.subject.keywords | ETL inteligente | |
| dc.subject.keywords | Azure Databricks | |
| dc.subject.keywords | Azure Data Factory | |
| dc.subject.keywords | Power BI | |
| dc.subject.keywords | Transformación digital | |
| dc.subject.keywords | Business Intelligence | |
| dc.subject.keywords | Automatización de procesos | |
| dc.subject.keywords | Plataforma tecnológica | |
| dc.description.abstractenglish | Companies that fail to achieve efficient data integration experience a 30% decrease in
operational productivity, according to a Deloitte report on the impact of digital transformation on
businesses. This lack of integration can place them at a disadvantage compared to competitors
who have access to real-time data to support strategic decisions. In sectors such as retail and
logistics, where the ability to quickly respond to market changes is crucial, this disadvantage can
translate into loss of revenue and reduced innovation capacity.
Manual intervention to adjust ETL processes can be slow, especially when unexpected
changes occur in source data, resulting in data not being available when needed for analysis. This
affects the company's ability to respond quickly to market trends and demands.
With each manual adjustment, the likelihood of making mistakes increases, especially
when business rules or data schemas are complex. These mistakes can lead to inaccurate data,
which in turn affects the quality of analysis and user trust in the data.
This thesis project involved the design of a solution based on Azure services, integrating
Azure Data Factory for the orchestration of ELT processes, Azure Databricks for the
development of intelligent data transformations, and Power BI for the creation of interactive
dashboards. The objective was to make all information ingestion processes, report generation,
dashboards, and key performance indicators available in order to optimize the current processes
and technologies used by the company.
Additionally, a gradual operational transition to the new platform was promoted, along
with a knowledge transfer process that enabled the development of staff capabilities for the use,
exploitation, and effective adoption of this modern and scalable Business Intelligence (BI)
solution.
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Using Power BI integrated with Databricks combines the best of both worlds: the
advanced processing and scalability of Databricks with the ease of use and powerful
visualization capabilities of Power BI, making data more accessible, actionable, and relevant at
all levels of the organization | |
| dc.subject.category | Business Intelligence | |