DESARROLLO DEL MODELO ANALÍTICO DE LA STARTUP: DATABRIDGE

Abstract

Las pequeñas y medianas empresas son el núcleo del tejido empresarial español, pero conviven desde hace años con un acceso a la financiación bancaria que, en muchos casos, no funciona bien. En su raíz, esa dificultad es un problema de información: el banco evalúa a cada pyme con datos contables agregados y desfasados, mientras que su comportamiento financiero cotidiano, que es la información verdaderamente relevante, permanece fuera de su alcance. En este contexto se sitúa DataBridge, una plataforma digital desarrollada en el marco del programa Comillas Emprende, con el apoyo de Elevatorfy y en colaboración con AsFin, que convierte los datos transaccionales de las pymes, obtenidos con su consentimiento a través del open banking, en un diagnóstico financiero para la empresa y en un lead cualificado para el banco. Frente al Trabajo de Fin de Grado de Administración y Dirección de Empresas, que desarrolló el modelo de negocio, este trabajo aborda el problema de datos que subyace a la propuesta. Siguiendo la metodología CRISP-DM, genera un conjunto sintético de transacciones calibrado con estadística pública española, automatiza su categorización y deriva indicadores de comportamiento financiero. Sobre ellos construye un perfil de solvencia transparente, lo traduce a un diagnóstico claro y demuestra cómo se convierte en un lead cualificado, cuantificando el valor económico que ese análisis aporta al banco frente a una recomendación sin él. Los resultados confirman que el problema es abordable y que su solución genera valor para ambas partes, dentro de los límites propios de un trabajo apoyado en datos sintéticos.Small and medium-sized enterprises are the backbone of the Spanish business fabric, yet they have long struggled with access to bank financing that, in many cases, does not work well. At its root, this difficulty is an information problem: banks assess each SME using aggregated and outdated accounting data, while the company's day-to-day financial behaviour, which is the truly relevant information, remains beyond their reach. It is in this context that DataBridge emerges, a digital platform developed within the Comillas Emprende programme, with the support of Elevatorfy and in collaboration with AsFin, which turns SMEs' transactional data, obtained with their consent through open banking, into a financial diagnosis for the company and a qualified lead for the bank. Unlike the Business Administration final degree project, which developed the business model, this work addresses the underlying data problem. Following the CRISP-DM methodology, it generates a synthetic dataset of transactions calibrated against Spanish public statistics, automates its categorisation and derives financial-behaviour indicators. On these it builds a transparent solvency profile, translates it into a clear diagnosis and shows how it becomes a qualified lead, quantifying the economic value this analysis provides to the bank over a recommendation made without it. The results confirm that the problem is tractable and that its solution creates value for both parties, within the limits inherent to a work based on synthetic data.