Abstract:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. purpose of this project is to develop a business intelligence dashboard that allows for the visualization of key indicators in a shrimp farming company by integrating data obtained from IoT sensors and historical production records. The proposal is based on the hypothesis that centralizing and visualizing historical data optimizes operational and strategic analysis, justified by the need to overcome limitations caused by the dispersion of information across multiple sources. For its development, data were collected from SQL Server and MongoDB databases, interviews were conducted with key users, and data models were designed under a star schema architecture.
Data processing and integration were carried out using Pentaho in the ETL stage, and visualizations were built in Power BI, applying usability principles and validation techniques with feedback from end users. The results showed functional dashboards with high ratings in terms of usefulness, clarity, and relevance It is concluded that the proposed solution contributes to optimizing operational and strategic decisions that are part of the production process.
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Keywords: data visualization, IoT sensors, business intelligence, aquaculture, star schema.
Description:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. El propósito del proyecto es desarrollar un panel de inteligencia de negocios que permita visualizar indicadores clave en una compañía camaronera, mediante la integración de datos obtenidos de sensores IoT y registros históricos de producción. La propuesta parte de la hipótesis de que la centralización y visualización de datos históricos optimiza el análisis operativo y estratégico, justificándose en la necesidad de superar las limitaciones provocadas por la dispersión de información en múltiples fuentes.
Para su desarrollo se recopilaron datos desde bases de datos SQL Server y MongoDB, se realizaron entrevistas a usuarios clave y se diseñaron modelos de datos con arquitectura estrella. El procesamiento y la integración de datos se efectuaron con Pentaho en la etapa ETL, y las visualizaciones se construyeron en Power BI, aplicando principios de usabilidad y validación con retroalimentación de usuarios finales. Los resultados evidenciaron dashboards funcionales con alta valoración en cuanto a utilidad, claridad y relevancia. Se concluye que la solución propuesta contribuye a optimizar las decisiones operativas y estratégicas que son parte del proceso productivo.
