Propuesta de mejora y automatización del proceso de carga de datos en una plataforma de Gestión de Datos Maestros para una empresa del sector financiero en Costa Rica durante el I Semestre del 2025

Abstract

Este Trabajo Final de Graduación presenta una propuesta orientada a mejorar el proceso de carga de datos en una plataforma de Gestión de Datos Maestros, dentro de una empresa del sector financiero en Costa Rica. El proceso actual, altamente fragmentado, presenta limitaciones en eficiencia operativa, trazabilidad técnica y consistencia de los datos. Como respuesta, se diseñó una solución automatizada utilizando servicios de Amazon Web Services (AWS), con el objetivo de reducir la intervención humana, estandarizar la validación de registros y fortalecer el control del proceso. El proyecto se desarrolló en cuatro fases: análisis del proceso actual, diseño de la solución automatizada, desarrollo del prototipo de solución y evaluación funcional del prototipo. La propuesta fue validada mediante pruebas controladas que permitieron comparar su desempeño frente al proceso actual. Los resultados evidenciaron una reducción significativa en el esfuerzo requerido, además de mejoras en la precisión de los datos y la estabilidad del flujo automatizado. La automatización desarrollada representa una alternativa viable y eficaz para mejorar la gestión de datos maestros en el entorno organizacional. Además, se identificaron posibilidades de expansión hacia otras áreas críticas del negocio, así como futuras integraciones con herramientas especializadas en calidad de datos.

This Final Graduation Project presents a proposal aimed at improving the data load process in a Master Data Management platform within a financial sector company in Costa Rica. The current process, highly fragmented, shows limitations in operational efficiency, technical traceability, and data consistency. In response, an automated solution was designed using Amazon Web Services (AWS), with the objective of reducing human intervention, standardizing record validation, and strengthening process control. The project was developed in four phases: analysis of the current process, design of the automated solution, prototype development, and functional evaluation. The proposal was validated through controlled testing that allowed a performance comparison with the current process. The results revealed a significant reduction in required effort, along with improvements in data accuracy and the stability of the automated flow. The implemented automation stands as a viable and effective alternative to improve master data management within the organizational environment. Additionally, opportunities were identified to expand the solution to other critical business areas and to integrate specialized data quality tools in future implementations.