Resumen:
La fragmentación de los datos y la baja madurez analítica limitan la toma de decisiones en las distribuidoras de insumos industriales, que acumulan grandes volúmenes transaccionales sin capacidad de explotarlos estratégicamente. Este estudio tuvo como objetivo diseñar y validar un esquema de integración y análisis de datos para una distribuidora B2B de insumos industriales con cinco sedes en Costa Rica. Se adoptó un enfoque cuantitativo de alcance descriptivo-analítico, bajo un diseño no experimental de corte transversal estructurado como estudio de caso. El procedimiento articuló un diagnóstico de la gestión de datos en cuatro dimensiones, el diseño de una arquitectura por capas con un modelo dimensional en esquema estrella (tres tablas de hechos y seis dimensiones compartidas) y la implementación de cinco análisis sobre datos sintéticos: exploración OLAP, clasificación ABC/XYZ de inventario, segmentación de clientes con K-means, embudo de conversión de cotizaciones y pronóstico de demanda con ARIMA. El almacén integró 32.383 líneas de orden, 72.048 de cotización y 450.000 registros de inventario. La segmentación distinguió dos arquetipos de cliente (silueta = 0,34); el embudo reveló una conversión de cotización a orden del 45 %; la clasificación ABC concentró el 80 % de las ventas en 1.335 SKU; y el modelo ARIMA(0,1,2) generó pronósticos mensuales con un MAPE del 13,8 %. Un asistente conversacional, además, tradujo preguntas en lenguaje natural a consultas ejecutadas sobre el almacén, con respuestas verificadas contra los datos. Se concluye que la separación entre los entornos transaccional y analítico, junto con el modelado dimensional, constituye una condición habilitante para una analítica accionable, y que la accesibilidad de la interfaz determina el valor real de la solución tanto como su sofisticación técnica.
