Bibliotecas de python como motores de integración en bi: una Revisión sistemática sobre su contribución a la eficiencia operativa Empresarial

Abstract

La creciente complejidad de los sistemas de inteligencia de negocios y la diversidad de fuentes de datos en las organizaciones han incrementado la necesidad de soluciones capaces de integrarse de manera eficiente, haciendo que la interoperabilidad se convierta en un componente estratégico para optimizar procesos operativos. En este contexto, el artículo tiene como objetivo evaluar el impacto de la interoperabilidad en la eficiencia operativa de las empresas que utilizan bibliotecas de Python para inteligencia de negocios, con el fin de comprender cómo estas herramientas contribuyen a mejorar el rendimiento organizacional. Para ello se desarrolló un artículo de revisión sistemática basado en un proceso metodológico estructurado que incluyó criterios de inclusión, exclusión y análisis comparativo de estudios publicados en los últimos cinco años, alineado con las directrices PRISMA. Los resultados muestran que las bibliotecas de Python facilitan la integración de datos, automatizan flujos analíticos y reducen tiempos de procesamiento, generando mejoras directas en la disponibilidad, calidad y oportunidad de la información utilizada para la toma de decisiones. Asimismo, se observa una tendencia consistente hacia el uso de Python como capa intermediaria entre sistemas heterogéneos. En conclusión, la interoperabilidad habilitada por estas bibliotecas constituye un factor clave para incrementar la eficiencia operativa en entornos empresariales basados en BI, consolidándose como una herramienta esencial para fortalecer la competitividad organizacional.

The increasing complexity of business intelligence systems and the diversity of data sources in organizations have heightened the need for solutions capable of efficient integration, making interoperability a strategic component for optimizing operational processes. In this context, this article aims to evaluate the impact of interoperability on the operational efficiency of companies using Python libraries for business intelligence, in order to understand how these tools contribute to improving organizational performance. To this end, a systematic review article was developed based on a structured methodological process that included inclusion and exclusion criteria, as well as a comparative analysis of studies published in the last five years, aligned with the PRISMA guidelines. The results show that Python libraries facilitate data integration, automate analytical workflows, and reduce processing times, generating direct improvements in the availability, quality, and timeliness of the information used for decision-making. Furthermore, a consistent trend toward the use of Python as an intermediary layer between heterogeneous systems is observed. In conclusion, the interoperability enabled by these libraries is a key factor in increasing operational efficiency in BI-based enterprise environments, establishing itself as an essential tool for strengthening organizational competitiveness.