Diseño de un tablero de control para la gestión financiera, comercial y operativa del emprendimiento KALE
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Date
2026-06-23Author
Alvarez Garzon, Monica
Advisor
Mejía Manzano, Julio EduardoCitación
Bibliographic managers
Keywords
Regional / Country coverage
udr_-_CaliMetadata
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El presente proyecto surgió ante la necesidad de fortalecer la toma de decisiones en el
emprendimiento familiar KALE, dedicado a la confección de prendas femeninas al por mayor,
en un entorno competitivo donde las MIPYMES requieren herramientas analíticas para mejorar
su gestión empresarial. Su objetivo fue diseñar un tablero de control basado en técnicas de
analítica de datos e inteligencia de negocios, que permitieran la integración, análisis y
visualización de la información financiera, comercial y operativa, con el fin de apoyar el
seguimiento de indicadores clave y la toma de decisiones estratégicas, a partir del análisis de
bases de datos utilizando herramientas como Excel, Power Query, Python y Power BI, aplicando
técnicas descriptivas y diagnósticas para identificar patrones y tendencias. El marco teórico se
fundamentó en la analítica de datos como enfoque sistemático para transformar información en
valor, y en la inteligencia de negocios, que mediante procesos ETL integró y optimizó datos para
la toma de decisiones. El proyecto se desarrolló bajo la metodología CRISP-DM, abarcando las
fases de comprensión del negocio, compresión de los datos, preparación, modelado, evaluación e
implementación, con recursos tecnológicos, humanos y documentales. Como resultado, se
obtuvo una base de datos consolidada y normalizada, una matriz de síntesis de con hallazgos,
oportunidades de mejora y recomendaciones, así como un tablero de control en Power BI con
indicadores clave de desempeño y dashboards interactivos, lo que permitió evidenciar la utilidad
de estas herramientas en la sostenibilidad y competitividad del emprendimiento.
Format
pdfType of digital resource
Proyecto aplicadoContent relationship
Analítica de datosInteligencia de negocios
Herramientas para análisis de datos























