Propuesta de diseño de una solución tecnológica para la optimización de procesos mediante inteligencia de negocios en el Restaurante los Tamales

Abstract

Este proyecto de investigación tiene como propósito diseñar una solución tecnológica basada en técnicas de análisis y visualización de datos, orientada a mejorar la toma de decisiones estratégicas en el restaurante “Los Tamales”. En un entorno competitivo donde los cambios en el comportamiento del consumidor y la dinámica del mercado afectan directamente las ventas, precios e inventarios, el restaurante enfrenta dificultades para anticiparse a estas situaciones debido a la falta de herramientas tecnológicas especializadas. A través de la aplicación de la metodología CRISP-DM, se estructura el trabajo en seis fases que permiten comprender el negocio, analizar y transformar los datos históricos y actuales, y presentar visualmente los resultados mediante dashboards en Power BI. El objetivo es proporcionar una herramienta que facilite el reconocimiento de patrones de consumo, fluctuaciones de precios y necesidades de inventario, con el fin de apoyar la toma de decisiones informada. Como parte de mejoras a futuro, se propone robustecer con análisis predictivo y automatización de flujos de datos.

Abstract This research project aims to design a technological solution based on data analysis and visualization techniques, intended to improve strategic decision-making at the restaurant Los Tamales. In a competitive environment where changes in consumer behavior and market dynamics directly affect sales, pricing, and inventory, the restaurant faces difficulties in anticipating these situations due to the lack of specialized technological tools. Through the application of the CRISP-DM methodology, the work is structured into six phases that allow for understanding the business, analyzing and transforming historical and current data, and visually presenting the results through dashboards in Power BI. The objective is to provide a tool that facilitates the identification of consumption patterns, price fluctuations, and inventory needs in order to support informed decision-making. As part of future improvements, it is proposed to enhance the solution with predictive analysis and automated data flows.