El presente trabajo de grado tiene como propósito proponer el diseño y evaluación de un pipeline ETL low-code desarrollado en Python para mejorar la preparación y calidad de datos en una pyme colombiana del sector serigráfico. El problema abordado se origina en la dependencia de procesos manuales para depurar, estandarizar y consolidar archivos CSV exportados desde el sistema ERP, situación que genera tiempos muertos, duplicidad de registros, inconsistencias en inventarios y menor confiabilidad en los reportes usados para la toma de decisiones. Para responder a esta necesidad, la investigación se desarrolla bajo un enfoque de investigación-acción, apoyado en observación directa estructurada del flujo operativo y comercial, cronometraje de micro tareas, análisis de causas raíz y construcción de un ambiente de prueba controlado con anomalías representativas del proceso real. La solución propuesta consiste en un prototipo automatizado basado en Python y la librería Pandas, estructurado en fases de extracción, transformación, carga y auditoría. Este prototipo permite leer archivos CSV crudos, homogeneizar formatos, depurar campos textuales, detectar duplicados, validar reglas de negocio e identificar registros inconsistentes mediante un archivo de trazabilidad de errores. Los resultados esperados evidencian una mejora significativa frente al procedimiento manual tradicional, al reducir el tiempo de procesamiento de datos de rangos aproximados entre 45 y 90 minutos diarios a una ejecución automatizada de pocos segundos, con mayor integridad referencial, completitud y consistencia de la información. En consecuencia, la propuesta demuestra viabilidad técnica, operativa y financiera para pymes con recursos limitados, al apoyarse en herramientas de código abierto y contribuir a una cultura organizacional orientada a decisiones basadas en datos confiables.
| Código institucional | PROD-2026-4371 |
| Idioma | ES |
| Grupo(s) | Sinergia digit@l (COL0151911) |
| Línea de investigación | Analítica de Datos e Inteligencia de Negocios |
| Programa | Mercadeo Digital |
| Área OCDE | Ciencias Sociales |
| URI Minerva | https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4293 |
Oscar Eduardo Tolosa Zapata, Cesar Augusto Bedoya Gomez, Deidy Gutiérrez Niño (2026). Propuesta de diseño y evaluación de un pipeline ETL low-code en Python para mejorar la preparación y calidad de datos en una pyme del sector serigráfico. Trabajo final presentado por: Oscar Eduardo Tolosa Cesar Augusto Bedoya Gómez Programa: Especialización en Inteligencia Artificial Aplicada a la Analítica de Datos Docente: Deidy. https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/4293
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