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    Diseño e implementación de un proceso ETL en Python para la consolidación y análisis de datos empresariales, orientado al apoyo a la toma de decisiones mediante Power BI

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    jagambaa.pdf (898.0Kb)
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    Date
    2026-02-09
    Author
    Gamba Alvarado, Jeison Andrés
    Advisor
    Rivadeneira Muñoz, Lina Roció

    Citación

           
    TY - GEN T1 - Diseño e implementación de un proceso ETL en Python para la consolidación y análisis de datos empresariales, orientado al apoyo a la toma de decisiones mediante Power BI AU - Gamba Alvarado, Jeison Andrés Y1 - 2026-02-09 UR - https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82643 AB - El proyecto aplicado tiene como objetivo diseñar e implementar un proceso ETL en Python (Pandas) para integrar datos empresariales provenientes de múltiples archivos CSV, con el fin de identificar duplicidades, inconsistencias y errores de digitación, y presentar los resultados mediante un dashboard en Power BI orientado a la gerencia. La iniciativa se desarrolla en la empresa Gestiones y Representaciones Chía S.A.S., que gestiona información de 43 empresas clientes y actualmente enfrenta fragmentación de datos, redundancias y dificultades para el análisis global. El proyecto definirá estándares técnicos de calidad de datos, documentará el flujo ETL a través de técnicas de profiling data y consolidará la información para evaluar su estado. Finalmente, el resultado se enfoca en visualizar y dimensionar el esfuerzo de corrección requerido, establecer pautas de mejora y fortalecer la confiabilidad de la información, contribuyendo a una mayor eficiencia operativa y calidad en la gestión de datos a través de visualizaciones que permitan apoyar la toma de decisiones estratégicas. ER - @misc{10596_82643, author = {Gamba Alvarado Jeison Andrés}, title = {Diseño e implementación de un proceso ETL en Python para la consolidación y análisis de datos empresariales, orientado al apoyo a la toma de decisiones mediante Power BI}, year = {2026-02-09}, abstract = {El proyecto aplicado tiene como objetivo diseñar e implementar un proceso ETL en Python (Pandas) para integrar datos empresariales provenientes de múltiples archivos CSV, con el fin de identificar duplicidades, inconsistencias y errores de digitación, y presentar los resultados mediante un dashboard en Power BI orientado a la gerencia. La iniciativa se desarrolla en la empresa Gestiones y Representaciones Chía S.A.S., que gestiona información de 43 empresas clientes y actualmente enfrenta fragmentación de datos, redundancias y dificultades para el análisis global. El proyecto definirá estándares técnicos de calidad de datos, documentará el flujo ETL a través de técnicas de profiling data y consolidará la información para evaluar su estado. Finalmente, el resultado se enfoca en visualizar y dimensionar el esfuerzo de corrección requerido, establecer pautas de mejora y fortalecer la confiabilidad de la información, contribuyendo a una mayor eficiencia operativa y calidad en la gestión de datos a través de visualizaciones que permitan apoyar la toma de decisiones estratégicas.}, url = {https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82643} }RT Generic T1 Diseño e implementación de un proceso ETL en Python para la consolidación y análisis de datos empresariales, orientado al apoyo a la toma de decisiones mediante Power BI A1 Gamba Alvarado, Jeison Andrés YR 2026-02-09 LK https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82643 AB El proyecto aplicado tiene como objetivo diseñar e implementar un proceso ETL en Python (Pandas) para integrar datos empresariales provenientes de múltiples archivos CSV, con el fin de identificar duplicidades, inconsistencias y errores de digitación, y presentar los resultados mediante un dashboard en Power BI orientado a la gerencia. La iniciativa se desarrolla en la empresa Gestiones y Representaciones Chía S.A.S., que gestiona información de 43 empresas clientes y actualmente enfrenta fragmentación de datos, redundancias y dificultades para el análisis global. El proyecto definirá estándares técnicos de calidad de datos, documentará el flujo ETL a través de técnicas de profiling data y consolidará la información para evaluar su estado. Finalmente, el resultado se enfoca en visualizar y dimensionar el esfuerzo de corrección requerido, establecer pautas de mejora y fortalecer la confiabilidad de la información, contribuyendo a una mayor eficiencia operativa y calidad en la gestión de datos a través de visualizaciones que permitan apoyar la toma de decisiones estratégicas. OL Spanish (121)
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    Keywords
    ETL Google Scholar
    Data Profiling Google Scholar
    Calidad de datos Google Scholar
    Integración de datos Google Scholar
    Inteligencia de negocios Google Scholar
    Regional / Country coverage
    cead_-_josé_celestino_mutis
    Metadata
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    Description of the content
    El proyecto aplicado tiene como objetivo diseñar e implementar un proceso ETL en Python (Pandas) para integrar datos empresariales provenientes de múltiples archivos CSV, con el fin de identificar duplicidades, inconsistencias y errores de digitación, y presentar los resultados mediante un dashboard en Power BI orientado a la gerencia. La iniciativa se desarrolla en la empresa Gestiones y Representaciones Chía S.A.S., que gestiona información de 43 empresas clientes y actualmente enfrenta fragmentación de datos, redundancias y dificultades para el análisis global. El proyecto definirá estándares técnicos de calidad de datos, documentará el flujo ETL a través de técnicas de profiling data y consolidará la información para evaluar su estado. Finalmente, el resultado se enfoca en visualizar y dimensionar el esfuerzo de corrección requerido, establecer pautas de mejora y fortalecer la confiabilidad de la información, contribuyendo a una mayor eficiencia operativa y calidad en la gestión de datos a través de visualizaciones que permitan apoyar la toma de decisiones estratégicas.
    Format
    pdf
    Type of digital resource
    Proyecto aplicado
    Content relationship
    Business Intelligence
    URI
    https://repository.unad.edu.co/handle/10596/82643
    Collections
    • Especialización en Ciencia de Datos y Analítica [291]
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