Caso de estudio: agro empresa industrial

Abstract

El presente trabajo se centra en el análisis de las variaciones presupuestarias de AGRO EMPRESA INDUSTRIAL una empresa peruana líder en el sector agroexportador. El estudio aborda las diferencias significativas entre el presupuesto planificado y el gasto real, identificando problemas en la gestión presupuestaria y proponiendo soluciones para mejorar la precisión del proceso de planificación financiera. Mediante el uso de tecnologías avanzadas como Python, se propone una automatización del análisis de datos financieros, permitiendo la generación de reportes y gráficos que detallan las variaciones presupuestarias mes a mes en cada subárea. Estas visualizaciones ayudan a identificar de manera más eficiente las áreas con mayores variaciones, facilitando que el analista enfoque su investigación en las diferencias más significativas. Este enfoque mejora notablemente la capacidad para detectar posibles problemas en la ejecución del presupuesto y permite una evaluación más precisa de las causas subyacentes. Este trabajo busca mejorar las prácticas de gestión financiera en AGRO, promoviendo la eficiencia operativa y el control de recursos. La automatización no solo reduce el tiempo de análisis, sino que también incrementa la precisión, eliminando la subjetividad del proceso manual. Esto facilita decisiones más informadas, basadas en datos objetivos, permitiendo anticipar y corregir errores antes de que impacten negativamente las finanzas. En última instancia, este enfoque fortalece la alineación entre los objetivos estratégicos y la ejecución operativa, apoyando la sostenibilidad de la empresa a largo plazo.

This paper focuses on the analysis of budget deviations of AGRO EMPRESA INDUSTRIAL, a leading Peruvian company in the agro-export sector. The study addresses significant differences between the planned budget and actual expenses, identifying issues in budget management and proposing solutions to improve the accuracy of the financial planning process. By utilizing advanced technologies such as Python, the study proposes the automation of financial data analysis, allowing for the generation of reports and graphs that detail budget deviations month by month in each sub-area. These visualizations help to more efficiently identify the areas with the largest deviations, enabling the analyst to focus their investigation on the most significant differences. This approach greatly enhances the ability to detect potential issues in budget execution and allows for a more accurate assessment of the underlying causes. This work aims to improve financial management practices at AGRO, promoting operational efficiency and resource control. Automation not only reduces the time required for analysis but also increases precision by eliminating the subjectivity of manual processes. This facilitates more informed decisions, based on objective data, allowing the anticipation and correction of errors before they negatively impact the company's finances. Ultimately, this approach strengthens the alignment between strategic objectives and operational execution, supporting the long-term sustainability of the company.