Montoya Ocampo, Luz DaryRico Bonilla, Carlos OrlandoPoveda Guacaneme, Nicolas Julian2023-07-062023-07-062023-07-07Poveda Guacaneme, N. J. (2023). Web scraping aplicado al proceso de clasificación y reconocimiento de gastos de empleados en el caso de una empresa de la industria de la tecnología médica. [Trabajo de grado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio institucional.http://hdl.handle.net/11634/51066El presente documento tiene como objeto presentar las actividades y logros obtenidos en un proyecto de mejora técnico-contable llevado a cabo en, Zimmer Biomet, una compañía del sector de la industria de la tecnología médica, como parte del desarrollo de la pasantía profesional. La propuesta consiste en implementar las herramientas de web scraping para la automatización de los procesos de clasificación y reconocimiento de gastos, en este caso, para los reportados por los empleados pertenecientes al centro de costos de la filial de Zimmer Canadá. Este proyecto se sustentó en el diseño de códigos como VBA y Python para la extracción y el procesamiento de la información financiera. Este trabajo es una respuesta a una necesidad que presentaba la empresa de optimizar sus procesos de clasificación y reconocimiento de gastos de empleados, los cuales se realizaban de manera manual extrayendo uno a uno los datos de cada empleado. Esto representaba una cantidad de tiempo considerable para la persona a cargo de la actividad. Se tuvo como objetivos el incrementar la precisión de la información, fortalecer a seguridad de los datos y aumentar la frecuencia del análisis de estos. Se describirá detalladamente las actividades realizadas para la implementación del proyecto, incluyendo los requisitos clave de este, los campos necesarios para la extracción de datos, la búsqueda y selección de las herramientas de web scraping, el desarrollo del proceso y la aplicación y pruebas de este. Se analizan los problemas encontrados durante el trabajo, tales como la dificultad para acceder a toda la información en la página web objetivo, y se presentan soluciones para estas restricciones. Finalmente, los resultados muestran un marcado aumento en la eficiencia del proceso de reconocimiento de gastos, lo que reduce en gran medida el tiempo y el esfuerzo que los empleados necesitan para hacerlo. Asimismo, se ha logrado una mayor precisión de la información registrada, reduciendo la posibilidad de errores. Este trabajo puede servir como base para futuros proyectos de automatización de procesos en la compañía y otras organizaciones similares.The purpose of this document is to present the activities and achievements obtained in a technical-accounting improvement project carried out at Zimmer Biomet, a company in the medical technology industry sector, as part of the development of the professional internship. The proposal consists of implementing web scraping tools for the automation of the processes of classification and recognition of expenses, in this case, for those reported by employees belonging to the cost center of the subsidiary of Zimmer Canada. This project was based on the design of codes such as VBA and Python for the extraction and processing of financial information. This work is a response to a need presented by the company to optimize its processes of classification and recognition of employee expenses, which were performed manually by extracting one by one the data of each employee. This represented a considerable amount of time for the person in charge of the activity. The objectives were to increase the accuracy of the information, strengthen data security and increase the frequency of data analysis. The activities carried out for the implementation of the project will be described in detail, including the key requirements of the project, the necessary fields for data extraction, the search and selection of the web scraping tools, the development of the process, and the application and testing of the process. Problems encountered during the work, such as the difficulty in accessing all the information on the target web page, are discussed and solutions to these constraints are presented. Finally, the results show a marked increase in the efficiency of the expense recognition process, which greatly reduces the time and effort needed by employees to do so. Likewise, greater accuracy of the information recorded has been achieved, reducing the possibility of errors. This work can serve as a basis for future process automation projects in the company and other similar organizations.application/pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/bachelor thesisWeb scrapingPythonexpense managementAccountancyfinancial accountingContabilidadEmpresas -- ContabilidadTrabajadoresAbierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Web scrapingPythonGestion de gastoscontabilidad financieraContaduriareponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.co