Publicación: Gestión integral de datos y optimización logística para mejorar el posicionamiento y la eficiencia operativa de BMC Market en el mercado de catering
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Resumen en español
Este proyecto de grado tiene como objetivo diseñar e implementar un sistema de gestión integral de datos para optimizar la eficiencia operativa y logística de BMC Market, un restaurante enfocado en el mercado de catering en Winnipeg, Canadá. La propuesta surge ante la necesidad de mejorar la planificación de la producción y la toma de decisiones frente a las variaciones estacionales de la demanda, características del sector gastronómico. La metodología se basó en la recopilación y análisis de datos históricos de ventas, producción y comportamiento del consumidor, integrados mediante la herramienta Tableau, lo que permitió la creación de dashboards interactivos para la visualización de indicadores clave. A partir de este análisis, se desarrolló un modelo de planificación de la producción orientado a anticipar la demanda y reducir ineficiencias operativas. Los resultados evidencian una mejora significativa en la gestión del negocio, destacándose la reducción del desperdicio de insumos, la disminución en los tiempos de respuesta operativa y el incremento en la satisfacción del cliente. Asimismo, se fortaleció la toma de decisiones basada en datos, permitiendo una operación más ágil, eficiente y alineada con principios de sostenibilidad. En conclusión, la implementación de herramientas de análisis de datos en pequeñas empresas gastronómicas demuestra ser una estrategia viable para mejorar su competitividad, optimizar recursos y adaptarse a entornos dinámicos.
Resumen en inglés
This undergraduate thesis project aims to design and implement a comprehensive data management system to optimize the operational and logistical efficiency of BMC Market, a restaurant focused on the catering market in Winnipeg, Canada. The proposal arose from the need to improve production planning and decision-making in the face of seasonal demand variations, characteristic of the food service industry. The methodology was based on the collection and analysis of historical sales, production, and consumer behavior data, integrated using Tableau, which allowed for the creation of interactive dashboards to visualize key indicators. From this analysis, a production planning model was developed to anticipate demand and reduce operational inefficiencies. The results demonstrate a significant improvement in business management, notably the reduction of waste, the decrease in operational response times, and the increase in customer satisfaction. Furthermore, data-driven decision-making was strengthened, enabling a more agile and efficient operation aligned with sustainability principles. In conclusion, the implementation of data analysis tools in small food businesses proves to be a viable strategy to improve their competitiveness, optimize resources, and adapt to dynamic environments.