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http://hdl.handle.net/11531/98059
Título : | Ebury Mass Payments Revenue Allocation |
Autor : | Lobo Fenouil, Eduardo Martínez Torrijos, Elena Universidad Pontificia Comillas, Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI) |
Fecha de publicación : | 2025 |
Resumen : | Ebury es una empresa fintech global líder que ofrece servicios financieros inter- nacionales diseñados para pequeñas y medianas empresas (pymes). Una de sus principales líneas de negocio, Ebury Mass Payments (EMP), desempeña un papel estratégico al proporcionar soluciones escalables y eficientes para procesar grandes volúmenes de pagos internacionales en múltiples monedas y países. Este proyecto surge con el objetivo de respaldar el rápido crecimiento de EMP mediante la mejora de las capacidades analíticas, lo que permite una atribución precisa de ingresos y una mayor transparencia tanto para los equipos internos como para los clientes.
El objetivo principal es sostener el crecimiento de EMP y maximizar su valor mediante el desarrollo de modelos analíticos avanzados, específicos para el ne- gocio. Estos modelos alimentan el EMP Revenue Performance Dashboard, una herramienta que proporciona información clave sobre las tendencias de ingresos y respalda la toma de decisiones efectivas. Además del dashboard principal, se desarrollan dashboards personalizados para los clientes, con el fin de ofrecerles transparencia y visibilidad detallada de sus cuentas, según sus necesidades especí- ficas.
Este marco analítico permite un análisis detallado de las fuentes de ingresos y facilita la elaboración de informes personalizados para los clientes. A través de un enfoque basado en datos, el proyecto busca mejorar la eficiencia operativa, apoyar la toma de decisiones estratégicas y generar beneficios medibles mediante el ahorro de tiempo y la mejora en la precisión de los datos.
Por último, esta iniciativa refuerza la posición competitiva de EMP al ofrecer análisis transparentes y escalables, diseñados para una de las verticales de negocio de mayor crecimiento dentro de Ebury. La automatización de procesos de reporte anteriormente manuales también aporta agilidad, al reducir el esfuerzo requerido y permitir la obtención de insights más rápidos y fiables. Ebury is a leading global fintech company that provides international financial services tailored to small and medium-sized enterprises (SMEs). One of its core business lines, Ebury Mass Payments (EMP), plays a strategic role by deliver- ing scalable and efficient solutions for processing large volumes of cross-border payments across multiple currencies and countries. This project was launched to support EMP’s rapid growth by enhancing data analytics capabilities, enabling accurate revenue attribution and improved transparency for both internal teams and clients. The main objective is to sustain EMP’s growth and maximize its value through the development of advanced, business-specific analytical models. These models feed into the EMP Revenue Performance Dashboard, which delivers key insights into revenue trends and supports effective decision-making. In addition to this core dashboard, customized client dashboards are developed to provide transparency and account-level insights based on specific client needs. This analytical framework allows for detailed revenue analysis and tailored client reporting. By adopting a data-driven approach, the project aims to improve operational efficiency, support strategic decision-making, and generate measurable benefits through time savings and enhanced data accuracy. Ultimately, the initiative strengthens EMP’s competitive position by delivering transparent, scalable analytics designed for one of Ebury’s fastest-growing busi- ness areas. Automating previously manual reporting processes also boosts agility, reducing effort and enabling quicker, more reliable insights. |
Descripción : | Máster Universitario en Big Data |
URI : | http://hdl.handle.net/11531/98059 |
Aparece en las colecciones: | TFG, TFM (temporales) |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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TFM-Martinez_Torrijos,Elena.pdf | Trabajo Fin de Máster | 2,31 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
AnexoI.pdf | Autorización | 34,67 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir Request a copy |
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