El Impacto de la Aplicación del Análisis de Datos con Python y Power BI en la Optimización de Procesos Contables en Logística Internacional
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Marroquin Mendoza, Carlos Alberto
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Universidad Santo Tomás
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El presente estudio tuvo como objetivo analizar el impacto de la implementación de Python, Microsoft Power BI y junto con estrategias de análisis acompañas de tableros de presentación e informes con KPIs financieros y rendimiento clave en los procesos de conciliación bancaria y planeación de flujo de efectivo del departamento contable en una empresa de Logística internacional con sede en Estados Unidos, La investigación se desarrolló con enfoque mixto (cualitativo y cuantitativo), se utilizaron técnicas de recolección de datos de rendimientos previa a la implementación del proyecto y posterior a la aplicación del mismo y una entrevista semiestructura al gerente general. Los principales resultados demostraron una reducción del 63% sobre el tiempo usado en los procesos afectados, además de una mejora en la identificación de las transacciones a auditar de forma más precisa y a su vez de los patrones de comportamiento en los pagos por parte de los clientes. Se concluye que la adaptación de las herramientas Python y Power BI para el análisis de datos y estrategias como los tableros de presentación e informes con KPIs financieros optimizo de forma significativa los medidos ejecutados por el departamento contable.
Abstract
The present study aimed to analyze the impact of implementing Python and Microsoft Power BI, together with data analysis strategies supported by interactive dashboards and KPI-driven reports, on the efficiency and accuracy of bank reconciliation and cash flow planning processes within the accounting department of a United States–based international logistics company. Employing a mixed-methods design, the research combined quantitative performance measurements collected before and after project implementation with a qualitative semi-structured interview conducted with the general manager to gain contextual insights. The results revealed a 63 % reduction in time required for the processes examined, enhanced precision in identifying transactions for auditing purposes, and improved detection of customer payment behavior patterns. These improvements contributed to streamlined workflows, reduced manual effort, and more informed strategic cash flow planning decisions. The study concludes that integrating Python and Power BI for data analysis, alongside customized dashboards and financial key performance indicators (KPIs), significantly optimized the accounting department’s operational metrics and decision-making capabilities. The findings provide empirical evidence supporting the adoption of advanced analytics tools in accounting operations within the logistics sector.
Idioma
spa
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Citación
Marroquín Mendoza, C. A. (2025). El impacto de la aplicación del análisis de datos con Python y Power BI en la optimización de procesos contables en logística internacional. [Trabajo de Grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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