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Integración de ERPs para finanzas y RRHH en entornos cloud

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Cardoso Sánchez, Asier (2017) Integración de ERPs para finanzas y RRHH en entornos cloud. [Trabajo fin de Grado]

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Abstract

Es una buena práctica intentar tener unificadas en una aplicación múltiples funcionalidades. Sin embargo hay ocasiones en las que esto no es posible, o poco conveniente. En estos casos nos vemos obligados a usar más de una aplicación que necesitan comunicarse y relacionarse entre sí.
En estas situaciones, a pesar de que las aplicaciones suelen proporcionar herramientas que facilitan este trabajo de integración, todavía se necesita desarrollar esta caja negra que sirva de puente entre ambas aplicaciones.
Este trabajo de fin de grado se ha realizado en colaboración con la empresa Business Network Builders (BNB). En este trabajo de fin de grado, se han integrado dos aplicaciones cloud. La primera de ellas es el Enterprise Resource Planning (ERP) Workday, que la empresa pretende empezar a usar. La segunda es el Customer Relationship Management (CRM) HubSpot que se quiere continuar usando, el cual permite llevar un seguimiento de las oportunidades de negocio de la empresa. El trabajo consiste en el desarrollo de una Interfaz que actúe de puente entre ambas aplicaciones y conseguir la integridad de los datos entre las dos.
Para ello se ha desarrollado la Interfaz de integración entre HubSpot y Workday. Esta Interfaz escucha los mensajes enviados desde HubSpot, los trata y realiza las operaciones de integración correspondientes en Workday.
Adicionalmente en el trabajo se ha realizado un estudio de la plantilla de empresa. Con las conclusiones de este estudio y usando técnicas de Machine Learning se ha construido un modelo basado en la información de los empleados. Este modelo es capaz de predecir futuros casos de empleados que abandonan el trabajo.

Resumen (otros idiomas)

It’s a good practice to have several functionalities in one application, instead of having them distributed in multiple ones. But there are some cases in which it’s not possible to accomplish that, or maybe it’s simply not recommended. In these situations we are forced to use multiple applications that should be able to interact with each other. Applications usually provide services to make these integrations easier. However a lot of work is still necessary, in order to build this black box that will function as bridge between the applications. This project has been carried out in collaboration with the company Business Network Builders (BNB). In this final degree project, I have integrated two cloud applications. One of them is Workday a relatively recent cloud based Enterprise Resource Planning (ERP). And the other is HubSpot, a cloud based Customer Relationship Management (CRM). Which allows users to keep track of the different business opportunities a company has. I have developed the Interface HubSpot-Workday that listens to the automatic messages sent by Hubspot, processes them and then delivers the corresponding messages to Workday. When a deal or business opportunity is created or modified in HubSpot, our interface receives and processes the message, and then sends Workday requests to execute the corresponding operations. As a complementary part of the project, I have studied the data of a company’s personnel. With the conclusion of this study and different Machine Learning techniques, I have built a model that is able to predict future cases of job attrition based on the employee’s information.

Item Type:Trabajo fin de Grado
Additional Information:

Trabajo de Fin de Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas (Universidad Complutense, Facultad de Informática, curso 2016/2017)

Directors:
DirectorsDirector email
Méndez Pozo, Gonzalo Rubén
Delgado Taretto, Javier
Uncontrolled Keywords:Workday, Hubspot, Integración, Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Cloud, Análisis de datos, Machine learning
Palabras clave (otros idiomas):Workday, Hubspot, Integration, Enterprise Resource Planning (ERP), Customer Relationship Management (CRM), Cloud, Data analysis, Machine learning
Subjects:Sciences > Computer science > Internet
Sciences > Computer science > Computer programming
Sciences > Computer science > Software
Título de Grado:Doble Grado en Ingeniería Informática y Matemáticas
ID Code:44575
Deposited On:11 Sep 2017 13:19
Last Modified:11 Sep 2017 13:19

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