Arquitectura ETL para despliegue de KPI financiero, utilizando una técnica de Machine Learning

El proceso de Planeación a Largo Plazo (LTP) en el área Telco de Hewlett Packard Enterprise requiere analizar datos históricos y factuales para estimar con precisión las ganancias, costos y márgenes. Actualmente, las proyecciones se elaboran mediante métodos manuales y hojas de cálculo, lo que genera estimaciones inexactas del KPI de margen de ganancia. Esta situación afecta la planificación presupuestal, la detección de desviaciones financieras y la toma de decisiones estratégicas. El proyecto propone una arquitectura de solución basada en procesos ETL y modelos de aprendizaje de máquina, integrados con herramientas de inteligencia de negocios para optimizar los pronósticos financieros.

Grantor dc:publisher

Pontificia Universidad Javeriana

Author dc:creator

• Lopez Moreno, Luis Fernando

Advisor dc:contributor.advisor

• Carreno Vargas, Julio Ernesto

• Planeación a Largo Plazo
• ETL
• ML
• Aprendizaje de Máquina
• KPI
• Financiero
• Telco
• Inteligencia de negocios

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/

Language dc:language.iso

spa

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10554/73509

OAI record oai:identifier

https://repository.javeriana.edu.co/oai/request?verb=GetRecord&metadataPrefix=dim&identifier=oai%3Arepository.javeriana.edu.co%3A10554%2F73509