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Juan Camilo Giraldo Mejía, Dario Enrique Soto Durán, José Manuel Illera Recalde, Oscar Eduardo Gurrete Pachongo, Diana María Montoya Quintero, Olga Lucia Larrea Serna
Las entidades financieras especializadas en el sector microcrédito tienen un gran reto en implementar nuevas tecnologías de la información como es la Inteligencia de Negos, para obtener beneficios en la toma acertada de decisiones empresariales. Este artículo presenta un modelo de analítica de datos aplicado a la colocación de cartera del segmento microcrédito diseñado en tres etapas: en la primera se realizó una revisión sistemática de la literatura para identificar casos aplicados con éxito y sus componentes, resaltando la definición de una arquitectura basada en Inteligencia de Negocios, la implementación de la metodología Hefesto para la creación de la Bodega de Datos y el uso de la visualización de la información;
en la segunda etapa, se realizó una caracterización del proceso de colocación de cartera, y finalmente, se integró la información y se diseñó el modelo, el cual fue sometido a fases de prueba y evaluación por juicio de expertos, permitiéndole a la entidad financiera subsanar problemáticas relacionadas con la gestión de los datos en el sector microcrédito.
Financial entities specialized in the microcredit sector have a great challenge in implementing new information technologies such as Busines Intelligence and data analytics, to obtain benefits in making the right business decisions. This article presents a data analytics model applied to the portfolio placement of the microcredit segment designed in three stages: in the first, a systematic review of the literature was carried out to identify successfully applied cases and their components, highlighting the definition of an architecture based on Business Intelligence, the implementation of the Hefesto methodology for the creation of the Data Warehouse and the use the visualization of the information; In the second stage, a characterization of the portfolio placement process was carried out, and finally, the information was integrated and the model was designed, which was subjected to testing and evaluation phases by expert judgment, allowing the financial institution to correct Problems related to data management in the microcredit sector.
