Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)Vélez Uribe, Juan PabloCaro Piñeros, Wilson Andrés2025-08-272025-08-272025https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7909Este proyecto de Big Data tiene como objetivo diseñar e implementar un flujo completamente automatizado para la generación y distribución de reportes de ventas diarios en una empresa del sector cerámico. La solución parte de la extracción de datos desde SQL Server, donde se consultan vistas predefinidas con información consolidada de las transacciones comerciales. Posteriormente, los datos son integrados en Microsoft Excel, donde mediante Power Query se aplican procesos ETL (extracción, transformación y carga) que permiten limpiar, estructurar y modelar la información de manera eficiente. Una vez transformados los datos, las macros en VBA se encargan de automatizar tareas repetitivas como la actualización de tablas dinámicas, la generación de gráficos, el recorte de imágenes y la preparación de reportes en alta resolución. Finalmente, mediante un script en Python, el sistema envía de forma automática los reportes a un grupo de WhatsApp de la Junta Directiva, siguiendo un horario establecido de distribución diaria. Gracias a este proceso integrado, se garantiza que la información sea entregada en tiempo real, con un formato estandarizado y sin intervención manual. Además, el sistema incorpora proyecciones de ventas basadas en el cálculo de días hábiles, lo que permite contextualizar el desempeño comercial en relación con los objetivos mensuales. De esta manera, el proyecto contribuye directamente a la optimización del acceso a la información gerencial, reduce tiempos de procesamiento, y favorece la toma de decisiones estratégicas oportunas dentro de la organización.23 p.application/pdfspaDerechos Reservados - Corporación Universitaria Remington, 2025Big DataSQL ServerPower QueryMacros VBAPythonAutomatización de reportesTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2AutomatizaciónBig dataIngeniería de software