Publicación: Arquitectura de analítica de datos y storytelling: automatización y visualización estratégica para la gestión comercial en Valveco S.A.S.
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Resumen en español
La analítica de datos se ha consolidado como una herramienta clave para las organizaciones, en la medida en que posibilita la toma de decisiones informadas basadas en evidencia. En este contexto, la empresa Valveco S.A.S. emplea diversos sistemas para la recolección de información comercial, entre ellos el sistema de gestión empresarial (World Office) y el gestor de relaciones con clientes (DataCRM). No obstante, se evidencia una desconexión entre dichas plataformas, lo que conlleva a la elaboración manual de informes, generando retrasos, inconsistencias y limitada trazabilidad de la información. El propósito de este trabajo consiste en diseñar una arquitectura de datos ajustada a las necesidades de la organización, que permita a los niveles gerenciales visualizar la información de manera estructurada y extraer mayor valor de la misma. Desde el enfoque metodológico, se realizó una revisión de literatura que aborda conceptos como ciencia de datos, arquitectura analítica, metodología DataOps, integración de datos, ética y gobernanza, así como visualización estratégica. A partir de un diagnóstico organizacional interno y externo, se determinó que la empresa presenta un nivel de madurez analítica temprano, con oportunidades de mejora en calidad de datos, latencia de la información, esfuerzo operativo de consolidación y automatización de procesos. Como principales resultados, se estructuró una solución que integra la información, automatiza procesos operativos y permite anticipar quiebres de inventario, facilitando su visualización mediante un tablero estratégico orientado al storytelling de datos, con un plan de implementación que permita su adopción.
Resumen en inglés
Data analytics has become a key tool for organizations, as it enables evidence-based decision-making. In this context, the company Valveco S.A.S. uses various systems to collect commercial information, including the enterprise resource planning system (World Office) and the customer relationship management platform (DataCRM). However, the lack of integration between these platforms has resulted in the manual preparation of reports, leading to delays, inconsistencies, and limited information traceability. The purpose of this study is to design a data architecture tailored to the organization’s needs, enabling management teams to visualize information in a structured manner and extract greater value from it. From a methodological perspective, a literature review was conducted covering concepts such as data science, analytical architecture, the DataOps methodology, data integration, ethics and governance, as well as strategic data visualization. Based on an internal and external organizational diagnosis, it was determined that the company is at an early stage of analytical maturity, with opportunities for improvement in data quality, information latency, operational consolidation efforts, and process automation. As a result, a solution was designed to integrate information, automate operational processes, and anticipate inventory shortages, while facilitating data visualization through a strategic dashboard focused on data storytelling. Additionally, an implementation plan was proposed to support the adoption of the solution within the organization.