Optimización de los procesos rutinarios para dar apoyo al centro de competencias analíticas Compensar

El presente proyecto desarrollado en la empresa Compensar tiene como propósito principal la automatización total o parcial de los procesos manuales y repetitivos presentes en el área de analítica de datos, usando Alteryx, Python y SQL. La implementación de la estrategia corporativa “Business Intelli...

Full description

Autores:
Sosa Gutiérrez, Camilo Andrés
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/50616
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/50616
Palabra clave:
Repetitive processes
Automation
Bot
Automatización industrial
optimización industrial
Robótica
Procesos repetitivos
Automatización
Bot
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:El presente proyecto desarrollado en la empresa Compensar tiene como propósito principal la automatización total o parcial de los procesos manuales y repetitivos presentes en el área de analítica de datos, usando Alteryx, Python y SQL. La implementación de la estrategia corporativa “Business Intelligence & Analytics” la cual busca alinear los objetivos de la organización con el análisis de datos, trajo consigo la creación de un numero elevado de procesos manuales y repetitivos que causaban tiempos excesivos para su ejecución. Ante esta problemática se identificaron los procesos susceptibles a automatizar mediante un análisis del impacto, estandarización y complejidad. Posteriormente se automatizaron los procesos creando una aplicación en Alteryx Designer para la administración de los flujos alojados en el servidor de Alteryx, un Bot en Python para la generación de recomendaciones, un flujo de trabajo automatizado en Alteryx para la ejecución de “Tiempo Real” y por último un flujo de trabajo con la entrada de datos automatizada mediante una consulta en SQL. Finalmente, los resultados obtenidos fueron prósperos, ya que se logró reducir el tiempo necesario para la ejecución de los procesos en un máximo de 93% y un mínimo de 38%.