Optimización y trasformación del informe de Cosechas de Alternativas y de Monitoreo de la célula Estrategia de cobranzas, mediante los procesos de Extract Trasform Load (ETL) y Business Intelligence

Abstract

En el contexto del presente informe de práctica profesional, se aborda la experiencia de un estudiante en la Compañía de Financiamiento Tuya S.A., específicamente en el área de COE Riesgos – Estrategia de cobranzas, donde desempeñó labores de manejo de base de datos e informes. El objetivo principal de la práctica fue adquirir experiencia práctica en la gestión de riesgos crediticios y el desarrollo de cobranzas mediante el uso de diversas herramientas tecnológicas como Excel, SQL, SAS Estudio, AS400 y Visual Analytics. Durante este periodo, se llevaron a cabo funciones cruciales como la actualización de tablas operativas, el seguimiento diario de políticas y descuentos, el análisis mensual de la recuperación de cartera castigada, el monitoreo del comportamiento de las cosechas de crédito, la visualización de los rodamientos por altura de mora, el seguimiento de modificaciones y reestructuraciones, y la ejecución de consultas y apoyo al equipo. Se identificó una necesidad de optimizar y transformar los informes de Cosechas de Alternativas y de Monitoreo de la célula Estrategia de cobranzas, debido a la ineficiencia y la alta manualidad de los procesos actuales, lo que consumía una cantidad considerable de tiempo y recursos. Para abordar esta problemática, se propuso un proyecto enfocado en la automatización y transformación de estos informes mediante la implementación de procesos de Extract Trasform Load (ETL) y Business Intelligence, utilizando herramientas como Excel, Power Query, Power Pivot, Visual Analytics y SQL. La justificación de esta propuesta radica en la mejora de la eficiencia, la reducción de riesgos operativos y la facilitación de una toma de decisiones más informada y oportuna. El desarrollo del proyecto incluyó la investigación de fuentes de datos, la definición de nuevas variables, la capacitación técnica en las herramientas relevantes, la modificación y optimización de códigos SQL, la automatización de informes con Power Query y Power Pivot, y la creación de dashboards analíticos para la visualización de datos. Como conclusión, la implementación de los procesos ETL y Business Intelligence demostró ser fundamental para mejorar la eficiencia operativa y la toma de decisiones en la célula Estrategia de Cobranza, logrando una reducción significativa en el tiempo dedicado a la generación de informes y una mejora considerable en su precisión y velocidad.

In the context of this professional internship report, we address the experience of a student at Tuya Financing Company S.A., specifically in the area of ​​COE Risks - Collections Strategy, where he performed database and report management tasks. The main objective of the internship was to acquire practical experience in credit risk management and collections development through the use of various technological tools such as Excel, SQL, SAS Estudio, AS400, and Visual Analytics. During this period, the student performed crucial functions such as updating operational tables, daily monitoring of policies and discounts, monthly analysis of the recovery of written-off portfolios, monitoring the behavior of credit harvests, visualizing rolling by default height, monitoring modifications and restructurings, and executing queries and supporting the team. A need was identified to optimize and transform the Alternatives Harvesting and Collection Strategy Monitoring reports due to the inefficiency and high manual nature of the current processes, which consumed a considerable amount of time and resources. To address this problem, a project was proposed focused on the automation and transformation of these reports by implementing Extract Transform Load (ETL) and Business Intelligence processes, using tools such as Excel, Power Query, Power Pivot, Visual Analytics, and SQL. The justification for this proposal lies in the improvement of efficiency, reduction of operational risks, and facilitation of more informed and timely decision-making. Project development included research into data sources, definition of new variables, technical training in relevant tools, modification and optimization of SQL codes, automation of reports with Power Query and Power Pivot, and the creation of analytical dashboards for data visualization. In conclusion, the implementation of ETL and Business Intelligence processes proved to be instrumental in improving operational efficiency and decision-making in the Collection Strategy cell, achieving a significant reduction in the time spent generating reports and a considerable improvement in their accuracy and speed.