El presente trabajo de fin de grado se enfoca en la optimización de la gestión del capital circulante a través del análisis de grandes volúmenes de datos financieros en el contexto bancario, con el objetivo de identificar clientes potenciales para ofrecer servicios de confirming. Para ello, se emplean tecnologías y herramientas de procesamiento, análisis y visualización de datos como Scala, PySpark y Power BI Desktop, aplicando diversos procesos como la ingesta, validación, análisis y visualización de grandes volúmenes de datos. La metodología propuesta está centrada en la capacidad de escalabilidad y busca identificar patrones de recurrencia en las transacciones entre empresas y sus proveedores, optimizando así la toma de decisiones y mejorando la eficiencia operativa. A través de técnicas avanzadas de Big Data, se analizan los datos de transferencias bancarias con el fin de predecir tendencias y comportamientos financieros recurrentes, contribuyendo a una gestión más efectiva del capital circulante y al crecimiento empresarial.
Abstract:
This final degree project focuses on optimizing working capital management through the analysis of large volumes of financial data in a banking context, with the aim of identifying potential clients for offering confirming services. To achieve this, technologies and tools for data processing, analysis, and visualization such as Scala, PySpark, and Power BI Desktop are employed, applying various processes such as data ingestion, validation, analysis, and visualization of large datasets. The proposed methodology is centered on scalability and seeks to identify patterns of recurrence in transactions between companies and their suppliers, thereby optimizing decision-making and improving operational efficiency. Through advanced Big Data techniques, a large dataset of bank transfers is analyzed to predict trends and recurring financial behaviors, contributing to more effective working capital management and business growth.
El presente trabajo de fin de grado se enfoca en la optimización de la gestión del capital circulante a través del análisis de grandes volúmenes de datos financieros en el contexto bancario, con el objetivo de identificar clientes potenciales para ofrecer servicios de confirming. Para ello, se emplean tecnologías y herramientas de procesamiento, análisis y visualización de datos como Scala, PySpark y Power BI Desktop, aplicando diversos procesos como la ingesta, validación, análisis y visualización de grandes volúmenes de datos. La metodología propuesta está centrada en la capacidad de escalabilidad y busca identificar patrones de recurrencia en las transacciones entre empresas y sus proveedores, optimizando así la toma de decisiones y mejorando la eficiencia operativa. A través de técnicas avanzadas de Big Data, se analizan los datos de transferencias bancarias con el fin de predecir tendencias y comportamientos financieros recurrentes, contribuyendo a una gestión más efectiva del capital circulante y al crecimiento empresarial.
Abstract:
This final degree project focuses on optimizing working capital management through the analysis of large volumes of financial data in a banking context, with the aim of identifying potential clients for offering confirming services. To achieve this, technologies and tools for data processing, analysis, and visualization such as Scala, PySpark, and Power BI Desktop are employed, applying various processes such as data ingestion, validation, analysis, and visualization of large datasets. The proposed methodology is centered on scalability and seeks to identify patterns of recurrence in transactions between companies and their suppliers, thereby optimizing decision-making and improving operational efficiency. Through advanced Big Data techniques, a large dataset of bank transfers is analyzed to predict trends and recurring financial behaviors, contributing to more effective working capital management and business growth. Read More
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