Diseño de la matriz de importaciones como instrumento de observación de las variables de análisis de los proveedores a nivel internacional y de los productos comprados por la empresa GLOBAL PHARMA & LOGISTIC S.A.S.

Abstract

Este informe de práctica profesional se enfoca en la experiencia desarrollada en GLOBAL PHARMA & LOGISTIC S.A.S., una compañía dedicada a la importación y comercialización de principios activos para las industrias farmacéutica, veterinaria y cosmética. Durante la práctica, se identificó una necesidad crucial dentro de la organización: la falta de consolidación de la información relativa a las importaciones y operaciones INDENT, lo que dificultaba una visión integral para evaluar la evolución de las relaciones con proveedores, los productos adquiridos y los países de origen a lo largo del tiempo. En respuesta a este problema, se propuso el diseño e implementación de una matriz de importaciones como herramienta de observación y análisis de variables clave de los proveedores internacionales y de los productos comprados por la empresa. El proceso para llevar a cabo esta propuesta incluyó el conocimiento detallado del registro de compras de principios activos, la identificación de la forma en que la empresa almacenaba dicha información en bases de datos y archivos digitales, y finalmente, la creación de una matriz estratégica para clasificar tanto a proveedores como a productos. La metodología empleada se basó en la recopilación de datos de las bases de datos existentes, la selección de información relevante y la posterior estructuración en tablas dinámicas y dashboards para facilitar la visualización y el análisis comparativo de la información. Se exploraron los antecedentes de las bases de datos y la estructura del modelo relacional como fundamento para el diseño de la matriz. Las conclusiones resaltan la utilidad de las matrices de datos para analizar la información de importaciones de manera eficiente, permitiendo comparativas anuales y evitando la dispersión de datos en múltiples archivos. Asimismo, se destaca el valor de las gráficas dinámicas y filtros para una visualización interactiva y un análisis más sencillo de los datos. Finalmente, se recomienda la actualización constante de las matrices con nueva información anual y la rigurosidad en el ingreso de datos para mantener la coherencia y precisión de los análisis.

This professional internship report focuses on the experience developed at GLOBAL PHARMA & LOGISTIC S.A.S., a company dedicated to the import and marketing of active ingredients for the pharmaceutical, veterinary, and cosmetic industries. During the internship, a crucial need was identified within the organization: the lack of consolidation of information related to imports and INDENT operations, which hindered a comprehensive view to evaluate the evolution of relationships with suppliers, purchased products, and countries of origin over time. In response to this problem, the design and implementation of an import matrix was proposed as a tool for observing and analyzing key variables of international suppliers and the products purchased by the company. The process for carrying out this proposal included a detailed understanding of the active ingredient purchase record, identifying how the company stored this information in databases and digital files, and finally, the creation of a strategic matrix to classify both suppliers and products. The methodology employed was based on data collection from existing databases, the selection of relevant information, and its subsequent structuring into pivot tables and dashboards to facilitate visualization and comparative analysis. The background of the databases and the structure of the relational model were explored as a basis for the design of the matrix. The conclusions highlight the usefulness of data matrices for efficiently analyzing import information, allowing for annual comparisons and avoiding data dispersion across multiple files. The value of dynamic charts and filters for interactive visualization and easier data analysis is also highlighted. Finally, the matrices should be constantly updated with new annual information and rigorous data entry is recommended to maintain the consistency and accuracy of the analyses.