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    Trabajo Final Big Data

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    Angie Montero
    Este documento presenta un proyecto final para una empresa de fondos colectivos. El proyecto tiene como objetivos dar a la gerencia herramientas para la toma de decisiones rápida usando datos de ventas almacenados en la nube, y evaluar clientes para prevenir morosidad. La solución incluye ingestar datos en CSV al almacenamiento de Google Cloud, procesarlos y unificarlos en BigQuery, y exportar reportes a Data Studio y Power BI para visualización. Esto automatiza los reportes para mejorar la toma de decisiones.

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    Este documento presenta un proyecto final para una empresa de fondos colectivos. El proyecto tiene como objetivos dar a la gerencia herramientas para la toma de decisiones rápida usando datos de ventas almacenados en la nube, y evaluar clientes para prevenir morosidad. La solución incluye ingestar datos en CSV al almacenamiento de Google Cloud, procesarlos y unificarlos en BigQuery, y exportar reportes a Data Studio y Power BI para visualización. Esto automatiza los reportes para mejorar la toma de decisiones.

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    Trabajo Final Big data

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    Este documento presenta un proyecto final para una empresa de fondos colectivos. El proyecto tiene como objetivos dar a la gerencia herramientas para la toma de decisiones rápida usando datos de ventas almacenados en la nube, y evaluar clientes para prevenir morosidad. La solución incluye ingestar datos en CSV al almacenamiento de Google Cloud, procesarlos y unificarlos en BigQuery, y exportar reportes a Data Studio y Power BI para visualización. Esto automatiza los reportes para mejorar la toma de decisiones.

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    Este documento presenta un proyecto final para una empresa de fondos colectivos. El proyecto tiene como objetivos dar a la gerencia herramientas para la toma de decisiones rápida usando datos de ventas almacenados en la nube, y evaluar clientes para prevenir morosidad. La solución incluye ingestar datos en CSV al almacenamiento de Google Cloud, procesarlos y unificarlos en BigQuery, y exportar reportes a Data Studio y Power BI para visualización. Esto automatiza los reportes para mejorar la toma de decisiones.

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    Trabajo Final

    Grupo 5
    Augusto Bernuy
    Angie Montero
    Daniel Navarro
    Fernando Salazar
    Mayra López
    Ronald Janampa
    Contenido

    01 Problemática y Objetivos del


    proyecto

    02 Análisis de Datos, Arquitectura

    03 Solución

    04 Exploración y visualización
    Problemática y Objetivos del proyecto
    - Los fondos colectivos son un segmento del sector financiero
    con características especiales y diferenciadas del resto de
    financiamientos en el mercado, esto hace que la información
    otorgada antes de suscribir un contrato, sea clave para la
    decisión de optar por este tipo de financiamiento.
    - Actualmente, en las empresas de fondos colectivos, los
    vendedores no se toman el tiempo de explicar correctamente
    el funcionamiento de los fondos, lo que deriva en
    resoluciones de contratos, anulaciones y reclamos en
    INDECOPI que finalmente podrían terminar en una multa
    administrativa por mala información al cliente.
    Problemática y Objetivos del proyecto
    - El objetivo del presente proyecto, es dar a la gerencia
    comercial una herramienta que permita la toma de decisiones
    de manera rápida y con datos relevantes para la gestión, esto
    usando datos generados por las propias ventas que se
    ingresan a un sistema propio y se almacenan en un servidor
    On Premise de la empresa.
    - El segundo objetivo, es tener una base de datos que permita
    la evaluación de los clientes para una oportuna solución en
    caso presenten problemas de pago, proyectando a si es un
    potencial cliente moroso o si es un cliente que debería darse
    las facilidades para obtención de su vehículo.
    Análisis de Datos
    Para nuestro proyecto se precisa crear
    una reporte en Data Studio/Power BI,
    1 utilizando dos reporte en CSV de las
    bases de datos del *EMPRESA*.
    Actualmente, se cuenta con una BD de
    más de 4000 filas.
    En el caso de uso, se utilizará el
    BigQuery para realizar un Join entre
    2 dos reportes CSV y crear una nueva
    tabla que permita generar un reporte
    con indicadores.
    Este proceso semi automatizado
    permitirá generar reportes para la
    3 gerencia con frecuencia diaria y una
    reducción en los tiempos de
    procesamiento de la información ya
    que, se evitará tratar la información en
    Excel.
    Arquitectura
    Volumen Menor a 1TB. Sin embargo no se
    quita que en el futuro puedan
    generarse más ventas

    Variedad Datos estructurados

    Aspectos Técnicos

    Velocidad Velocidad de procesamiento.


    El tipo de procesamiento es
    Batch.
    Solución
    Ingesta y Almacenamiento

    Se utilizó el Google Cloud Storage y se añadieron los archivos en CSV


    Solución
    Procesamiento y análisis

    Se utilizó BIGQuery para el procesamiento y análisis.


    Se transfirieron los archivos del Storage y se agregaron en tablas al BigQuery.
    Solución
    Procesamiento y análisis

    Se generó un script para modelar la información y se creó una nueva tabla “vendedores_activos” donde
    la información de las tablas “reporte” y “vendedores” se unificaban.
    Exploración y Visualización
    La información se exportó en un Data Studio para poder visualizarse en un
    reporte más automatizado.
    Exploración y Visualización
    Asimismo se generó un POWERBI con el mismo alcance.
    Roles y perfiles del equipo
    Conclusiones

    El proyecto optimiza los procesos manuales y genera una mejor visualización


    01 de los reportes de forma ágil y en el momento que se requiera. Esto mejora la
    toma de decisiones.
    A través del GCP, se pueden automatizar y/o crear reportes que apoyen la
    02 operatividad de la compañía. Se podrían crear scoring que evalúen las
    capacidades crediticias de los compradores de una forma más ágil.

    03 La arquitectura usada puede sostener un mayor volumen de almacenamiento y


    es el ideal para este tipo de solución.
    ¡Gracias!

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