El presente Trabajo de Fin de Grado analiza el comercio electrónico y la logística de última milla, centrándose en la visualización y análisis de indicadores clave de rendimiento (KPIs) mediante Microsoft Power BI. En un contexto de crecimiento exponencial del comercio electrónico, especialmente impulsado por la pandemia de COVID-19, la logística de última milla se ha convertido en un desafío crítico para satisfacer las expectativas de los consumidores y optimizar recursos.
El objetivo principal del estudio es demostrar cómo las herramientas de Business Intelligence pueden mejorar la eficiencia operativa y facilitar la toma de decisiones estratégicas. Para ello, se ha utilizado una base de datos real proporcionada por Cainiao Network, que incluye más de 10.000 millones de registros de entregas en cinco ciudades de China. Los datos fueron procesados y organizados con Python, empleando librerías como Pandas y OpenRouteService, y posteriormente analizados y visualizados en Power BI a través de un cuadro de mando interactivo dividido en cuatro secciones: información global, información local, datos económicos y datos medioambientales.
Entre los principales hallazgos se destaca que las rutas de entrega optimizadas, la transición hacia flotas de vehículos eléctricos y la redistribución estratégica de almacenes pueden reducir significativamente los costos operativos y las emisiones de carbono. Asimismo, el análisis visual de los KPIs permitió identificar patrones en la distribución horaria, la asignación de recursos humanos y la eficiencia energética, ofreciendo soluciones prácticas para mejorar la logística de última milla.
El trabajo concluye que la integración de herramientas como Power BI no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), como la acción por el clima, la innovación industrial y el consumo responsable. Este estudio demuestra que el análisis de datos y las tecnologías avanzadas son esenciales para afrontar los retos del comercio electrónico en un entorno cada vez más competitivo y sostenible.
ABSTRACT
This paper explores e-commerce and last-mile logistics, focusing on the visualization and analysis of key performance indicators (KPIs) using Microsoft Power BI. In the context of exponential growth in e-commerce, driven particularly by the COVID-19 pandemic, last-mile logistics has become a critical challenge to meet consumer expectations and optimize resources.
The primary objective is to demonstrate how Business Intelligence tools can enhance operational efficiency and support strategic decision-making. The study leverages a real-world dataset provided by Cainiao Network, comprising over 10 billion delivery records across five Chinese cities. Data was processed and organized using Python libraries such as Pandas and OpenRouteService, and subsequently analyzed and visualized through an interactive Power BI dashboard divided into four sections: global information, local information, economic data, and environmental data.
Key findings highlight that optimizing delivery routes, transitioning to electric vehicle fleets, and strategically redistributing warehouses can significantly reduce operational costs and carbon emissions. The visual analysis of KPIs identified patterns in delivery schedules, resource allocation, and energy efficiency, providing actionable solutions to enhance last-mile logistics. The study concludes that integrating tools like Power BI not only improves operational efficiency but also contributes to achieving Sustainable Development Goals (SDGs), such as climate action, industrial innovation, and responsible consumption. This research underscores the importance of data analysis and advanced technologies in addressing the challenges of e-commerce within an increasingly competitive and sustainable environment.
El presente Trabajo de Fin de Grado analiza el comercio electrónico y la logística de última milla, centrándose en la visualización y análisis de indicadores clave de rendimiento (KPIs) mediante Microsoft Power BI. En un contexto de crecimiento exponencial del comercio electrónico, especialmente impulsado por la pandemia de COVID-19, la logística de última milla se ha convertido en un desafío crítico para satisfacer las expectativas de los consumidores y optimizar recursos.
El objetivo principal del estudio es demostrar cómo las herramientas de Business Intelligence pueden mejorar la eficiencia operativa y facilitar la toma de decisiones estratégicas. Para ello, se ha utilizado una base de datos real proporcionada por Cainiao Network, que incluye más de 10.000 millones de registros de entregas en cinco ciudades de China. Los datos fueron procesados y organizados con Python, empleando librerías como Pandas y OpenRouteService, y posteriormente analizados y visualizados en Power BI a través de un cuadro de mando interactivo dividido en cuatro secciones: información global, información local, datos económicos y datos medioambientales.
Entre los principales hallazgos se destaca que las rutas de entrega optimizadas, la transición hacia flotas de vehículos eléctricos y la redistribución estratégica de almacenes pueden reducir significativamente los costos operativos y las emisiones de carbono. Asimismo, el análisis visual de los KPIs permitió identificar patrones en la distribución horaria, la asignación de recursos humanos y la eficiencia energética, ofreciendo soluciones prácticas para mejorar la logística de última milla.
El trabajo concluye que la integración de herramientas como Power BI no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye al cumplimiento de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), como la acción por el clima, la innovación industrial y el consumo responsable. Este estudio demuestra que el análisis de datos y las tecnologías avanzadas son esenciales para afrontar los retos del comercio electrónico en un entorno cada vez más competitivo y sostenible.
ABSTRACT
This paper explores e-commerce and last-mile logistics, focusing on the visualization and analysis of key performance indicators (KPIs) using Microsoft Power BI. In the context of exponential growth in e-commerce, driven particularly by the COVID-19 pandemic, last-mile logistics has become a critical challenge to meet consumer expectations and optimize resources.
The primary objective is to demonstrate how Business Intelligence tools can enhance operational efficiency and support strategic decision-making. The study leverages a real-world dataset provided by Cainiao Network, comprising over 10 billion delivery records across five Chinese cities. Data was processed and organized using Python libraries such as Pandas and OpenRouteService, and subsequently analyzed and visualized through an interactive Power BI dashboard divided into four sections: global information, local information, economic data, and environmental data.
Key findings highlight that optimizing delivery routes, transitioning to electric vehicle fleets, and strategically redistributing warehouses can significantly reduce operational costs and carbon emissions. The visual analysis of KPIs identified patterns in delivery schedules, resource allocation, and energy efficiency, providing actionable solutions to enhance last-mile logistics. The study concludes that integrating tools like Power BI not only improves operational efficiency but also contributes to achieving Sustainable Development Goals (SDGs), such as climate action, industrial innovation, and responsible consumption. This research underscores the importance of data analysis and advanced technologies in addressing the challenges of e-commerce within an increasingly competitive and sustainable environment. Read More
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