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

Urrutia Quequezana, Gonzalo

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

dc.contributor.advisor	Rosas Paredes, Karina
dc.contributor.author	Urrutia Quequezana, Gonzalo
dc.date.accessioned	2026-06-16T14:11:22Z
dc.date.available	2026-06-16T14:11:22Z
dc.date.issued	2026-05-27
dc.description.abstract	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.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12920/17044
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/	es_ES
dc.source	Universidad Católica de Santa María	es_ES
dc.source	Repositorio de la Universidad Católica de Santa María - UCSM	es_ES
dc.subject	Inteligencia de negocios,
dc.subject	Data Warehouse
dc.subject	Microcréditos.
dc.subject.ocde	https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04
dc.title	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
dc.type	info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
renati.advisor.dni	29601217
renati.advisor.orcid	0000-0003-4650-7432
renati.author.dni	73099453
renati.discipline	612076
renati.juror	Guevara Puete de la Vega, Karim
renati.juror	Calderon Ruiz, Guillermo Enrique
renati.juror	Angulo Ososrio, Javier Fernando
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional
renati.type	https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Ingeniería de Sistemas
thesis.degree.grantor	Universidad Católica de Santa María.Facultad de Ciencias e Ingenierías Físicas y Formales	es_ES
thesis.degree.name	Ingeniero de Sistemas