Modelo de inteligencia de negocios para la comercializadora de energía Sol&Cielo Energía S.A.S. E.S.P.

Abstract

En el presente trabajo propone el diseño y plan de implementación de un modelo de inteligencia de negocios (BI) para la comercializadora de energía Sol&Cielo Energía S.A.S. E.S.P. con el fin de fortalecer la toma de decisiones estratégicas en la compra y venta de energía eléctrica. Este estudio se enmarca en la línea de investigación en Tecnologías de la Información y Comunicaciones de la Universidad. La investigación se desarrolló con un enfoque cualitativo, de carácter aplicado y transversal. Se utilizó el análisis PESTEL para el entorno externo y una encuesta validada con el coeficiente V de Aiken para el desarrollo del diagnóstico interno. Los resultados permiten evidenciar las limitaciones en la gestión y aprovechamiento de datos, así como la necesidad de implementar herramientas que permitan consolidar información dispersa, automatizar procesos asociados a los datos y generar diferentes analíticas. Con base en este diagnóstico y soportado en la teoría, se diseñó un modelo BI de arquitectura multicapa con un esquema dimensional tipo estrella compuesto por un data mart y siete dimensiones. Se propone un plan de implementación con procesos ETL en Azure Data Factory y Azure Databricks, el data mart en Microsoft SQL y la visualización en la herramienta Microsoft Power BI. Para el plan de implementación se propone un cronograma, indicadores de seguimiento y estrategias de mitigación de riesgos. Se concluye que la propuesta es factible, el modelo BI permitirá generar un impacto cuantificable en la gestión de Sol&Cielo Energía S.A.S. E.S.P., reduciendo en un 80 % el tiempo promedio de generación de reportes mediante la automatización de procesos ETL y consolidación de fuentes de datos. Adicionalmente, se proyecta un ahorro estimado de entre el 5 y 10 % en los costos de compra de energía eléctrica, gracias al uso de análisis predictivos para anticipar comportamientos del mercado energético.

In this thesis, the design and implementation of a Business Intelligence (BI) model is proposed for the energy trading company Sol&Cielo Energía S.A.S. E.S.P., with the aim of strengthening strategic decision-making in the purchase and sale of electricity. This study is framed within the research line of Information and Communication Technologies of the University. The research was developed under a qualitative, applied, and cross-sectional approach. A PESTEL analysis was applied to the external environment, and a survey validated through Aiken’s V coefficient was used for the internal diagnosis. The results reveal limitations in data management and the use of information, as well as the need to implement tools that enable the consolidation of dispersed information, the automation of data-related processes, and the generation of various analysis. Based on this diagnosis and supported by theoretical foundations, a multi-layer BI architecture model was designed, featuring a star-schema dimensional structure composed of a data mart and seven dimensions. The implementation plan includes ETL processes using Azure Data Factory and Azure Databricks, a data mart hosted in Microsoft SQL, and visualization through Microsoft Power BI. The implementation plan also proposes a schedule, monitoring indicators, and risk-mitigation strategies. It is concluded that the proposal is feasible. The BI model will generate a measurable impact on the management of Sol&Cielo Energía S.A.S. E.S.P., reducing the average report generation time by 80% through the automation of ETL processes and data source consolidation. Additionally, an estimated savings of 5% to 10% in electricity purchase costs is projected, thanks to the use of predictive analytics to anticipate energy market behavior.