Plataforma del Dato para Comercio Internacional

Abstract

Este Trabajo Fin de Máster diseña e implementa una plataforma de datos orientada al análisis de oportunidades de mercado en comercio internacional. El proyecto integra fuentes oficiales como World Bank y Eurostat mediante un pipeline ETL en Python, conserva una capa de datos RAW, genera datasets procesados y construye un modelo en estrella en PostgreSQL con dimensiones de país y año, y tablas de hechos macroeconómicos, comerciales y de oportunidad de mercado.

A partir de esta arquitectura se desarrolla un dataset analítico final que permite comparar 50 países mediante variables económicas, comerciales y un indicador sintético de oportunidad, denominado market_score. Sobre esta base se implementan dos casos de uso de inteligencia artificial: un modelo SARIMA para forecasting de exportaciones agregadas y una segmentación de mercados mediante K-means. Además, se construye un dashboard ejecutivo conectado a PostgreSQL para facilitar la exploración de KPIs, rankings y alertas de riesgo.

El resultado es una solución reproducible y trazable que transforma datos públicos dispersos en información analítica útil para apoyar la priorización de mercados internacionales.

This Master’s Thesis designs and implements a data platform for analysing market opportunities in international trade. The project integrates official sources such as the World Bank and Eurostat through a Python-based ETL pipeline, preserves a RAW data layer, generates processed datasets, and builds a star schema in PostgreSQL with country and year dimensions, as well as macroeconomic, trade and market opportunity fact tables.

Based on this architecture, a final analytical dataset is created to compare 50 countries using economic and trade variables together with a synthetic opportunity indicator called market_score. Two artificial intelligence use cases are then developed: a SARIMA model for forecasting aggregated exports and a K-means model for market segmentation. In addition, an executive dashboard connected to PostgreSQL is built to support the exploration of KPIs, rankings and risk alerts.

The result is a reproducible and traceable solution that transforms scattered public data into analytical information to support the prioritisation of international markets.