Solución de Business Intelligence para empresa del sector transporte

Álvarez Bernardo, Borja (2024). Solución de Business Intelligence para empresa del sector transporte. Trabajo Fin de Grado / Proyecto Fin de Carrera, E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM), Madrid.

Descripción

Título: Solución de Business Intelligence para empresa del sector transporte
Autor/es:
  • Álvarez Bernardo, Borja
Director/es:
Tipo de Documento: Trabajo Fin de Grado o Proyecto Fin de Carrera
Grado: Grado en Ingeniería del Software
Fecha: Julio 2024
Materias:
ODS:
Palabras Clave Informales: Business Intelligence; Procesos ETL; KNIME; Data Warehouse; Power BI; Transporte
Escuela: E.T.S.I. de Sistemas Informáticos (UPM)
Departamento: Sistemas Informáticos
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

La ingente cantidad de información con la que nos encontramos hoy en día nos abre una gran variedad de oportunidades, de las cuales muy pocas somos si quiera conscientes. El ser humano tiene una capacidad de comprensión limitada, y en consecuencia, ante grandes cantidades de datos desestructurados le es imposible obtener una información valiosa.

Conociendo nuestras debilidades, podemos reforzarlas. Como resultado, el análisis de datos ha adquirido una importancia cada vez mayor en la toma de decisiones tanto en grandes, como en medianas empresas. La posibilidad de obtener información útil de grandes cantidades de datos gracias a los denominados sistemas de Business Intelligence, es clave para el éxito de cualquier compañía.

El presente proyecto pretende abarcar directamente esta problemática, presentando una solución completa de Business Intelligence que permita el estudio de oportunidades anteriormente ocultas.

La solución incluye desde el análisis de datos de origen, hasta la generación de visualizaciones que permitan a los usuarios de negocio analizar los datos procesados. Los cuadros de mandos a desarrollar pretenden mostrar de forma holística el estado, rendimiento y posibles riesgos de una empresa.

El proyecto se desarrolla para una empresa del sector de transportes. Por temas de privacidad y políticas de protección de datos, se ha reemplazado el nombre de la empresa, así como los datos utilizados en los cuadros de mando, por un nombre ficticio” Pirnain”.

Finalmente, se presentan líneas de ampliación para que el sistema propuesto abarque más áreas de la empresa.

Abstract:

The enormous amount of information we are confronted with today opens up a wide variety of opportunities, of which we are hardly aware. Human beings have a limited capacity for comprehension, and consequently, when faced with large amounts of unstructured data, it is impossible for them to obtain valuable information.

By knowing our weaknesses, we can strengthen them. As a result, data analysis has become increasingly important in decision-making in both large and medium-sized companies. The possibility of obtaining useful information from large amounts of data thanks to so-called Business Intelligence systems is key to the success of any company.

This project aims to directly address this problem, presenting a complete Business Intelligence solution that allows the study of previously hidden opportunities.

The solution includes from the analysis of source data to the generation of visualisations that allow business users to analyse the processed data. The dashboards to be developed are intended to show holistically the status, performance and possible risks of a company.

The project is developed for a company in the transport sector. For privacy and data protection reasons, the company name and the data used in the dashboards have been replaced by a fictitious name ‘Pirnain’.

Finally, lines of extension are presented in order for the proposed system to cover more areas of the company.

Más información

ID de Registro: 82683
Identificador DC: https://oa.upm.es/82683/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:82683
Depositado por: Biblioteca Universitaria Campus Sur
Depositado el: 07 Jul 2024 10:27
Ultima Modificación: 21 Nov 2024 11:44