Data Science
& Automatización
Tableros, métricas y automatización para que la información no se quede en reportes: se convierta en decisiones y ejecución.
Automatización + analítica usable
Trabajamos donde normalmente se rompe el valor del dato: integración entre fuentes, definición de métricas, y entrega operativa (no solo slides). El resultado es un flujo que se sostiene en el tiempo: datos, tablero, alertas, responsables.
Y cuando hay modelado, evitamos atajos por tiempo o por cómputo: validación adecuada (backtesting, cortes temporales), búsqueda de parámetros e indicadores de estabilidad. Preferimos confiabilidad y trazabilidad antes que “rápido pero frágil”.
Mapeo de proceso y definición de KPI
Integración y limpieza de datos
Automatización: reportes y tareas
Despliegue y seguimiento
Portafolio Data Science
Entregables diseñados para operación: tableros, automatización y modelos con criterios de mantenimiento, trazabilidad y control.
Dashboards, KPI & reporting
Definición de métricas, tableros y reportes ejecutivos/operativos. Diseño de indicadores, consistencia de definiciones y seguimiento (tendencias, cortes por unidad, producto o región).
- Diseño de KPIs y diccionario de métricas
- Tableros por rol: dirección, operación, control
- Alertas por umbral y seguimiento de desviaciones
Integración de datos y flujos operativos
Automatización de tareas repetitivas: consolidación, conciliación, generación de reportes, extracción/carga de datos y estandarización de formatos.
- ETL/ELT entre hojas, bases de datos y APIs
- Validaciones y controles de calidad de datos
- Programación de cargas, reportes y entregables
Asistentes internos con control y trazabilidad
Agentes para consulta y ejecución de tareas acotadas (por ejemplo: responder preguntas sobre KPIs, generar reportes bajo plantillas, redactar borradores, o guiar a usuarios internos en un proceso). Enfoque: permisos, registros, y límites claros.
- Base de conocimiento y recuperación de información
- Acciones controladas (workflows) con auditoría
- Plantillas, guardrails y monitoreo
Modelos para operación y desempeño
Modelos enfocados a decisiones: pronóstico, detección de anomalías, segmentación, scoring y priorización de casos. No se trata de "modelo por modelo", sino de integración con el flujo que lo usa.
- Pronóstico de demanda / carga / tiempos
- Detección de anomalías y alertas tempranas
- Priorización de casos y asignación de recursos
Formación especializada
Domina el análisis de datos, la automatización y la inteligencia artificial aplicada con formación práctica.