Mejorar el procesamiento de datos de una de las estrategias de la sección servicios de clientes del Grupo Bancolombia

RESUMEN : En el presente proyecto, se mejoró el procesamiento de datos de uno de los procesos que conforman la amplia sección del servicio de clientes del Grupo Bancolombia; procesos que se encargan de ejecutar políticas del banco sobre los datos de los clientes para ofrecerles productos o servicios...

Full description

Autores:
Pabón Román, Alexander
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad de Antioquia
Repositorio:
Repositorio UdeA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/18648
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10495/18648
Palabra clave:
Análisis de datos
Data analysis
Banco
Banks
Crédito
Credit
Instituciones financieras
Financial institutions
Lenguaje de programación
Computer languages
Procesamiento de datos
Data processing
Tarjetas de crédito
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3560
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3570
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept10861
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6007
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombia
Description
Summary:RESUMEN : En el presente proyecto, se mejoró el procesamiento de datos de uno de los procesos que conforman la amplia sección del servicio de clientes del Grupo Bancolombia; procesos que se encargan de ejecutar políticas del banco sobre los datos de los clientes para ofrecerles productos o servicios para los que aplican cada uno. Actualmente estos procesos manejan bases de datos con alrededor de 20 millones de registros y 40 campos diferentes, cantidad que convierte el procesamiento en una realidad del Big Data. Se tomó como punto de partida el proceso diseñado por los colaboradores del Grupo Bancolombia en el software SAS, el cual es un software estadístico para la gestión y análisis de datos; desde este se partió para evaluar su desempeño y funcionamiento, para así aplicar una estrategia diferente para crearlos nuevamente, la cual consistió en desarrollar el proceso desde el lenguaje de programación Python, acoplado con un lenguaje de consulta estructurada (SQL) y diferentes librerías que permiten a este lenguaje de programación realizar una gestión y análisis de datos similar al que presenta el software SAS. En esta nueva versión desarrollada como código en lenguaje Python, se agregaron nuevas funciones que genera una mayor automatización, como las de enviar correos electrónicos automáticos con los resultados generados en los mismos y la publicación de resultados en rutas compartidas. Con esto, se logra aumentar la eficiencia del proceso y adicionalmente se realiza una comparación de tiempos de ejecución y la facilidad para modificar y ejecutar los mismos.