Desarrollo de cuadros de mandos para gestión de decisiones en el proyecto de transporte CV- 211.

Abstract

[ES] ETRA I+D colabora con la empresa Vectalia en el proyecto destinado a optimizar el transporte público de la ciudad CV-211. Este TFM se centra en la representación de datos con herramientas de Business Intelligence como Power BI, permitiendo la visualización de datos de forma interactiva e intuitiva y favoreciendo al cliente la comprensión de la información a través de varios cuadros de mando y diferentes informes gestionados en la nube. Con herramientas de BI, se permite la conexión a distintas fuentes de datos haciéndolo una herramienta versátil para el análisis de datos. Los datos se encuentran almacenados en cubos OLAP facilitando su acceso desde distintas perspectivas y el reconocimiento de patrones complicados en visión bidimensional. Además, están precalculados favoreciendo los análisis complejos y eficientes sin necesidad de tiempos largos de procesado de datos. La creación, administración e implementación de los cubos se lleva a cabo en un servidor SQL Server mediante la herramienta de Microsoft SQL Server Analysis Services.

[EN] ETRA I+D collaborates with the company Vectalia in the CV-211 project aimed at optimising public transport in the city. This TFM focuses on the representation of data with Business Intelligence tools such as Power BI, allowing the visualisation of data in an interactive and intuitive way and helping the client to understand the information through various dashboards and different reports managed in the cloud. With BI tools, it allows connection to different data sources making it a versatile tool for data analysis. The data is stored in OLAP cubes making it easy to access from different perspectives and to recognise complicated patterns in a two-dimensional view. In addition, they are pre-calculated favouring complex and efficient analyses without the need for long data processing times. The creation, administration and implementation of the cubes is carried out on a SQL Server using the Microsoft SQL Server Analysis Services tool.