Diseño e implementación de un sistema de integración y visualización de KPIs utilizando Oracle Data Integrator y Qlik Sense

Abstract

Aquesta tesi de màster presenta el disseny i la implementació d'un sistema integral d'integració i visualització de dades destinat a monitorar els indicadors clau de rendiment de la infraestructura bancària. El projecte es desenvolupa en un entorn real dins de NTT DATA Spain i utilitza tecnologies corporatives consolidades: Oracle Data Integrator per als processos d'extracció, càrrega i transformació (ELT), IBM Workload Scheduler per a l'automatització del flux seqüencial i Qlik Sense per a la creació de taulers de control interactius. La solució proposada cobreix tot el cicle de dades: la sol·licitud i obtenció d'informació del client, la captació i transmissió controlades mitjançant eines internes, el disseny de l'arquitectura d'integració, la creació de processos ELT escalables i la construcció de visualitzacions dinàmiques orientades a la presa de decisions. També s'implementa un sistema de control d'errors i traçabilitat. L'estudi inclou l'avaluació d'alternatives en Business Intelligence, la planificació detallada del projecte, l'adaptació als requisits tècnics i de seguretat del sector bancari, així com una anàlisi de la viabilitat econòmica i la sostenibilitat. Els resultats mostren que l'arquitectura implementada ofereix un sistema robust, escalable i automatitzat, capaç de proporcionar indicadors clau de rendiment (KPI) actualitzats diàriament i una integració flexible per a futures ampliacions sol·licitades pel client. El projecte és una aplicació pràctica de l'enginyeria de dades i l'anàlisi de negocis, que combina coneixements tècnics, metodològics i organitzatius adquirits durant la formació acadèmica.

Este Trabajo de Fin de Máster presenta el diseño e implementación de un sistema integral de integración y visualización de datos orientado a la monitorización de indicadores clave de rendimiento de la infraestructura bancaria. El proyecto se desarrolla en un entorno real dentro de NTT DATA Spain y utiliza tecnologías corporativas establecidas: Oracle Data Integrator para los procesos de extracción, carga y transformación de datos (ELT), IBM Workload Scheduler para la automatización secuencial de los flujos y Qlik Sense para la construcción de dashboards interactivos. La solución propuesta abarca el ciclo completo del dato: solicitud y obtención de información desde el cliente, ingesta y transmisión controlada mediante herramientas internas, diseño de la arquitectura de integración, creación de procesos ELT escalables y construcción de visualizaciones dinámicas orientadas a la toma de decisiones. Se implementa además un sistema de control de errores y trazabilidad. El estudio incluye la evaluación de alternativas en Business Intelligence, la planificación detallada del proyecto, la adaptación a requisitos técnicos y de seguridad del sector bancario, así como un análisis de viabilidad económica y sostenibilidad. Los resultados demuestran que la arquitectura implantada ofrece un sistema robusto, escalable y automatizado, capaz de proporcionar KPIs actualizados diariamente y de integrarse de forma flexible ante futuras ampliaciones solicitadas por el cliente. El proyecto constituye una aplicación práctica de ingeniería de datos y análisis empresarial, combinando conocimientos técnicos, metodológicos y organizativos adquiridos durante la formación académica.

This Master's Thesis presents the design and implementation of a comprehensive data integration and visualization system aimed at monitoring key performance indicators for banking infrastructure. The project is being developed in a real environment within NTT DATA Spain and uses established corporate technologies: Oracle Data Integrator for data extraction, loading, and transformation (ELT) processes, IBM Workload Scheduler for sequential flow automation, and Qlik Sense for building interactive dashboards. The proposed solution covers the entire data cycle: requesting and obtaining information from the client, controlled intake and transmission using internal tools, designing the integration architecture, creating scalable ELT processes, and building dynamic visualizations geared toward decision-making. An error control and traceability system is also implemented. The study includes the evaluation of alternatives in Business Intelligence, detailed project planning, adaptation to technical and security requirements in the banking sector, as well as an analysis of economic feasibility and sustainability. The results show that the implemented architecture offers a robust, scalable, and automated system capable of providing daily updated KPIs and flexible integration for future expansions requested by the client. The project is a practical application of data engineering and business analysis, combining technical, methodological, and organizational knowledge acquired during academic training.