Examinando por Autor "Urrutia Quequezana, Gonzalo"

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    Acceso Abierto
    Implementación de una solución de inteligencia de negocios para optimizar la generación de reportes de seguimiento de microcréditos en una empresa financiera en la ciudad de Arequipa
    (Universidad Católica de Santa María, 2026-05-27) Urrutia Quequezana, Gonzalo
    El presente proyecto implementa una solución de inteligencia de negocios para optimizar la generación de reportes de seguimiento de microcréditos en Holding Waki SAC, una empresa financiera ubicada en Arequipa (Holding Waki S.A.C., 2024). La problemática identificada consistía en la elaboración manual de reportes operativos y gerenciales mediante hojas de cálculo, proceso que consumía entre 1 y 1.5 días hábiles, presentaba tasas de error del 25.0 % al 33.3 %, generaba retrasos promedio de 2.3 a 3.5 días en la entrega de información, y demandaba 51 horas mensuales adicionales de retrabajo por parte del asistente del área, equivalente a S/. 5 737.50 anuales. (Administración de Holding Waki S.A.C., 2025). La solución desarrollada integra un proceso ETL automatizado implementado con funciones AWS Lambda que extraen datos desde Apache Cassandra, un Data Warehouse en Amazon Redshift Serverless basado en un modelo dimensional con esquema estrella, y dashboards interactivos en Microsoft Power BI. Se adoptó la metodología de Ralph Kimball para el diseño del Data Warehouse, implementando un datamart de microcréditos con granularidad a nivel de cuota y cinco dimensiones: cliente, crédito, tiempo, producto y estado de pago. En cuanto a infraestructura, se emplea una arquitectura serverless utilizando diferentes servicios en AWS, EventBridge coordina los procesos automáticos y la conexión de Power BI con el Data Warehouse varía según el entorno, utilizando túneles SSM para el ambiente de desarrollo y On-premises Data Gateway para el ambiente de producción, manteniendo todo dentro de una VPC privada. Los resultados demuestran mejoras significativas en los cuatro indicadores clave: reducción del 99.98 % en el tiempo de elaboración de reportes (de 480 y 720 minutos a aproximadamente 7 segundos de carga del dashboard), eliminación completa de retrasos en la entrega de información, eliminación total de errores en los datos y supresión del retrabajo.