Modelo de datos mesa de instrumentación gestión inmobiliaria en Bancolombia

RESUMEN: El siguiente es un proyecto realizado para Bancolombia, entidad financiera multilatina, desarrollado en la vicepresidencia de servicios para los clientes desde sección de implementación de servicios regionales, gerencia de servicios regionales para la sección de gestión inmobiliaria. El foco de Bancolombia es iniciar con los modelos de datos predictivos incorporándolos en cada una de sus gerencias acorde con sus necesidades, como estrategia para el 2019 está el crecimiento en el mercado de créditos hipotecarios y leasing habitacional por lo cual gestión inmobiliaria se convierte de sección a gerencia durante el mes de abril del año en curso. El proyecto plantea el impactar el pilar de la experiencia al cliente por medio del cumplimiento de los acuerdos de servicio establecidos por la compañía al momento de ofertar a los clientes su crédito hipotecario y los cuales no se están cumpliendo en la actualidad, para esto se realiza un análisis de cada una de las once etapas que integran el proceso; teniendo como resultado la evidencia, donde no se estaban incluyendo los tiempos destinados para la etapa de digitalización y los cambios de etapa los cuales presentan cambios responsable de ejecución, al presentarse tiempos muertos en las ejecuciones incrementa el tiempo de respuesta al cliente, se deja la propuesta para Bancolombia de replantear los tiempos de los acuerdos de servicio pendiente por aprobación dado la fase de estabilización del cambio de sección a gerencia. En el modelo de datos se halla que los datos del comportamiento histórico del proceso de desembolso de crédito hipotecario, por si solo no permite realizar una descripción de las variables suficientes para conocer cómo va a comportarse el mercado, sino que adicional a ello se deben tener en cuenta las estrategias del país y las posibilidades que impactan la facilidad de adquirir vivienda, se encuentra también en la participación en cada una de las regiones. Todas las variables identificadas se estiman en el tablero de Power BI implementado, el cual debe ser actualizado de manera manual periódicamente hasta que se pueda realizar la vinculación con la Landing Zone, proceso que se encuentra en desarrollo de los flujos por parte del área de tecnología.

• Autores: Vasco Pemberthy, Natalia María
• Tipo de recurso: http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de Antioquia
• Repositorio: Repositorio UdeA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/14537
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10495/14537
• Palabra clave: Datos estadísticos; Statistical data; Instituciones financieras; Financial institutions; Procesamiento de datos; Data processing; Vivienda; Housing; Bancolombia; Crédito hipotecario; Gestión del cliente; Inmobiliaria; Modelo de datos; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept440; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept5835; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10861; http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522
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