Es cierto que la automatización de tareas en departamentos contables y financieros puede ser muy beneficiosa. La implementación de tecnologías y herramientas automatizadas puede ahorrar tiempo, reducir errores humanos y permitir que los profesionales se centren en tareas más estratégicas y analíticas. Gracias a haber aprendido a programar en Python, me permite mejorar este tipo de procesos manuales con el objetivo de automatizarlos.
Automatización 1: Informe de productos mensual
En la empresa donde trabajo actualmente, se requiere elaborar mensualmente un informe el primer día del mes que contenga un listado de todas las compañías del grupo, junto con las ventas correspondientes a una serie de productos. Para poder hacer este informe de forma manual, hay que entrar en el CRM, descargar varios Excel y trabajar con los datos para obtener la información. Para automatizar este proceso, he utilizado las siguientes librerías:
- Selenium: Para automatizar las acciones en la parte web, simulando el uso del ratón y el teclado. Abre Chrome, inserta la URL del CRM, se dirige a la pestaña indicada, introduce las fechas y descarga el fichero.
- Pandas/Numpy: Utilizo estas librerías para trabajar con los datos descargados, seleccionando columnas y realizando operaciones como sumar, restar, quitar filas o agrupar datos.
Automatización 2: Carga masiva de facturas en SAP Business One
Otra automatización que he realizado es la carga de facturas de forma masiva en SAP Business One. Para automatizar este proceso, he creado un programa con interfaz que funciona como un conversor. La idea es cargar el archivo del CRM, hacer click en “convertir” y que automáticamente se cree el Excel adaptado al formato que pide SAP.
Librerías utilizadas:
- Pandas/Numpy: Para leer el archivo Excel y transformar los datos hasta conseguir el formato SAP.
- OpenpyXL: Para dar formato de tabla y agrupar celdas una vez procesada la información.
- Tkinter: Para crear una interfaz GUI con botones que facilite el trabajo a los contables.
- Auto-py-to-exe: Para compilar el código y generar un ejecutable (.exe).
Automatización 3: Carga de datos en CRM
En la empresa actual donde trabajo, la introducción de datos en el CRM se hacía de forma manual. Este proceso es posible automatizarlo con Python mediante un script que se ocupe de leer un .CSV o Excel y vaya rellenando los campos indicados en el CRM (web). Por ejemplo, podemos automatizar el campo donde indicamos el número de interlocutor SAP.
Beneficios de Python en el análisis financiero
Python es mucho más que un lenguaje de programación, es todo un ecosistema en sí mismo. Su integración con otras herramientas y su eficiencia hacen que se puedan lograr resultados de calidad de forma productiva. A continuación, se detallan las librerías clave para el sector financiero:
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| Librería | Aplicación en finanzas |
|---|---|
| Pandas | Análisis de datos, series temporales y estructuras tipo Dataframe. |
| NumPy | Cálculos numéricos, fórmulas, medias y métricas de riesgo. |
| yFinance | Descarga automática de datos financieros desde Yahoo Finance. |
| Matplotlib/Seaborn | Visualización de gráficos de precios y volatilidad. |
Incorporar Python al análisis financiero no significa complicar la forma de trabajar, sino hacerla más clara, eficiente y consistente. Python no viene a reemplazar Excel, sino a potenciarlo, combinando la modelización de hojas de cálculo con la automatización y validación de resultados que ofrece el código.
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