Publicación: Modelo estratégico data-driven para XCP SAS
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Resumen en español
Este trabajo de grado desarrolla un modelo estratégico Data-Driven para XCP SAS, una empresa del sector agroindustrial y de construcción que, hasta ahora, ha basado su toma de decisiones en la intuición y experiencia de sus directivos. Aunque esta estrategia ha funcionado en el pasado, presenta riesgos y limita el aprovechamiento de oportunidades estratégicas. Dado el crecimiento del sector y la necesidad de una mayor competitividad, se vuelve esencial estructurar un enfoque basado en datos. Para ello, se llevó a cabo un diagnóstico organizacional que incluyó un análisis PESTEL, encuestas a colaboradores y la evaluación de la madurez en Business Intelligence (BI) dentro de la empresa. A partir de estos hallazgos, se diseñó una arquitectura de datos que optimiza la recopilación, almacenamiento y visualización de información clave. Como resultado, se identificaron brechas en la calidad y gobernanza de los datos, lo que llevó a la propuesta de una infraestructura optimizada y un tablero de control basado en Balanced Scorecard (BSC). La implementación de este modelo permitirá a XCP SAS fortalecer su capacidad de análisis, mejorar la eficiencia operativa y tomar decisiones estratégicas con mayor precisión, alineando así su gestión empresarial con una verdadera cultura de datos.
Resumen en inglés
This thesis develops a data-driven strategic model for XCP SAS, an agro-industrial and construction company that, until now, has based its decision-making on the intuition and experience of its managers. Although this strategy has worked in the past, it presents risks and limits the exploitation of strategic opportunities. Given the growth of the sector and the need for greater competitiveness, structuring a data-driven approach has become essential. To this end, an organizational diagnosis was carried out that included a PESTEL analysis, employee surveys, and an assessment of Business Intelligence (BI) maturity within the company. Based on these findings, a data architecture was designed that optimizes the collection, storage, and visualization of key information. As a result, gaps in data quality and governance were identified, leading to the proposal of an optimized infrastructure and a Balanced Scorecard (BSC)-based dashboard. The implementation of this model will allow XCP SAS to strengthen its analytical capabilities, improve operational efficiency, and make strategic decisions with greater precision, thereby aligning its business management with a true data culture.
