AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS CON PYTHON Y POWER BI: BENEFICIOS OPERATIVOS EN ENTORNOS CORPORATIVOS

Autores/as

  • Walter Lobao Alves Junior Autor/a

DOI:

https://doi.org/10.56238/levv12n30-024

Palabras clave:

Automatización de Procesos, Python, Power BI, Eficiencia Operativa, Gobernanza de Datos

Resumen

Este estudio analiza las ganancias operativas derivadas de la integración entre la automatización programática en Python y la visualización analítica mediante Power BI, centrándose en cuantificar las reducciones en el tiempo de ciclo, las variaciones en las tasas de error y el impacto en la asignación de recursos humanos. La investigación se basó en una revisión sistemática de la literatura que sintetizó evidencia empírica, informes técnicos y trabajos académicos. Los hallazgos indican que las canalizaciones ETL automatizadas, la gobernanza del código y los modelos de datos optimizados aumentan la disponibilidad continua de indicadores, promueven la trazabilidad de los procesos y liberan capacidades analíticas. También se identificaron riesgos relacionados con la seguridad de las credenciales, la interoperabilidad con sistemas heredados y la propagación de errores por automatizaciones no validadas. Ante este escenario, se recomienda la adopción de pilotos controlados, pruebas automatizadas, políticas de control de versiones y programas de capacitación como medidas condicionales para transformar las automatizaciones en ventajas operativas sostenibles.

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Referencias

CHIEN, H.-Y. Use of business analytics in accounting firms Taking Deloitte as an example. E3S Web of Conferences, [s.l.], v. 218, p. 03004, 2020.

DESTIANDI, N.; HERMAWAN, A. Business intelligent method for academic dashboard. BIT Tech, [s.l.], v. 1, n. 2, p. 11–20, 2018.

GEYER-KLINGEBERG, J. et al. Process mining and robotic process automation: a perfect match. In: NEPAL, S. et al. (org.). BPM 2018: dissertation, demos and industry track. Aachen: CEUR-WS, 2018. p. 124–131.

GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 6. ed. São Paulo: Atlas, 2017.

LAKATOS, E. M.; MARCONI, M. de A. Fundamentos de metodologia científica. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2017.

NORDMAN, J. Google Cloud and solution for industrial automation systems. 2020. Master’s thesis (Software Engineering) – University of Turku, Turku, 2020.

PHELPS, S. Scientific computing for finance using Python. 2019.

TASIĆ, N.; ĐURIĆ, Ž.; MALEŠEVIĆ, D.; MAKSIMOVIĆ, R.; RADAKOVIĆ, N. “Automation of Process Performance Management in a Company”. Tehnički vjesnik, v. 25, n. 2, p. 565-572, 2018.

WIDJAJA, S.; MAURITSIUS, T. The development of performance dashboard visualization with Power BI as platform. International Journal of Mechanical Engineering and Technology, [s.l.], v. 10, n. 5, p. 235–249, 2019.

YAHAYA, J. et al. The implementation of business intelligence and analytics integration for organizational performance management: a case study in public sector. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, [s.l.], v. 10, n. 11, p. 292–299, 2019.

Publicado

2021-03-24

Cómo citar

ALVES JUNIOR , Walter Lobao. AUTOMATIZACIÓN DE PROCESOS CON PYTHON Y POWER BI: BENEFICIOS OPERATIVOS EN ENTORNOS CORPORATIVOS. LUMEN ET VIRTUS, [S. l.], v. 12, n. 30, 2021. DOI: 10.56238/levv12n30-024. Disponível em: https://periodicos.newsciencepubl.com/LEV/article/view/LTW66. Acesso em: 18 apr. 2026.