En este trabajo se diseñó una metodología de limpieza de datos enfocada en inteligencia de negocios para el conjunto de datos de ventas de Dell Technologies LATAM asociadas a proyectos, para luego proponer, construir y evaluar diferentes modelos de predicción de series temporales que nos permitan realizar una proyección de demanda geo-temporal del margen recaudado, además de realizar un trabajo de reportería utilizando Power BI. El trabajo se realizó utilizando Python como herramienta de limpieza de datos y creación de modelos de predicción, mientras que el trabajo de reportería se realizó utilizando Power BI. Los modelos resultaron exitosos, encontrando ligeras diferencias entre los modelos, pero cada uno con sus beneficios y desventajas, además la limpieza de datos logró que el trabajo de reportería fuese clave. Estos resultados pueden ser de mucha utilidad si se utiliza con el conocimiento del negocio suficiente, pues permitirá mejorar la toma de decisiones y potenciar a Dell Technologies.