Acerca de Jorge
De Datos Crudos a Decisiones Rentables: Tu Socio Estratégico en Inteligencia de Negocio
Tus datos son tu activo más valioso, pero solo si se convierten en rentabilidad. Si no, son simplemente un costo de almacenamiento. Mi única función es ser el puente entre el potencial oculto en tu información y los resultados medibles que tu negocio necesita.
En lugar de contratar tres perfiles distintos (un Ingeniero de Datos, un Científico de Datos y un Analista de BI), te ofrezco una solución de ciclo completo. Mi metodología probada transforma el caos en claridad a través de un proceso de tres fases:
1. Arquitectura y Gobernanza de Datos (El Fundamento Sólido) Todo gran insight nace de datos fiables. Primero, diseño y construyo pipelines de datos (ETL) robustos y automatizados que limpian, validan y estructuran tu información. Esto garantiza que cada decisión que tomes se base en una verdad absoluta, no en estimaciones.
2. Modelado Predictivo e Inteligencia de Negocio (El Motor de Insights) Aquí es donde los datos se convierten en respuestas. Utilizo técnicas avanzadas de Machine Learning (Python, Scikit-learn) y análisis estadístico para ir más allá del "¿qué pasó?" y responder al "¿por qué pasó?" y, más importante, al "¿qué pasará después?". Ya sea para predecir la fuga de clientes, optimizar el inventario o identificar oportunidades de venta cruzada, este es el núcleo de la inteligencia.
3. Visualización Estratégica y Storytelling (La Herramienta de Decisión) No entrego gráficos; entrego claridad. Diseño y construyo dashboards interactivos (Power BI, Tableau) que cuentan la historia de tu negocio.
Mi enfoque se basa en una verdad simple: los resultados de negocio superan a las credenciales académicas. Mi portafolio no es una colección de ejercicios teóricos; son soluciones de negocio probadas en el campo que han resuelto problemas reales y han generado valor medible.
Hablemos de tu estrategia de datos.
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Experiencia
- FreelanceBusiness Intelligence Toolkit para Optimización de Ventas y RentabilidadE-COMMERCEenero de 2025 - febrero de 2025 (1 mes)ProblemaSuperstore, un retail en crecimiento, acumulaba miles de registros de ventas sin una visión centralizada. Las decisiones sobre promociones, expansión regional y foco en clientes se tomaban con hojas de cálculo aisladas e intuición, generando oportunidades perdidas y erosión del margen.Solución (arquitectura)Se implementó un Strategic Command Center en Power BI: una capa analítica de navegación ejecutiva, desde la vista global hasta la acción.Resumen ejecutivo (30.000 pies)Pantalla inicial con KPIs críticos (Ventas, Ganancia, Margen %) para diagnosticar la salud del negocio en menos de 10 segundos.Análisis de productoCuadrantes que diferencian “estrellas” (alto volumen y rentabilidad) de “perros” (alto volumen, bajo margen), destacando casos como Mesas para intervención inmediata.Inteligencia de clientesSegmentación que evidencia: el segmento Consumidor aporta volumen; el Corporativo, mayor rentabilidad por pedido. Base para ajustar pricing, descuentos y retención.GeografíaMapa interactivo que cruza ventas y margen para detectar mercados con alto potencial y baja penetración, guiando la expansión.Playbook estratégicoCapa final con conclusiones accionables: optimización de inventario, reglas de descuento y priorización geográfica, listas para ejecución.Resultado (impacto)• Elimina conjeturas: una única fuente de verdad con datos actualizados para decisiones ejecutivas.• Sella fugas de margen: identifica subcategorías deficitarias y habilita renegociación y repricing, elevando el margen total en 2–3 pp.• Enfoca ventas y marketing: prioriza segmentos y regiones de mayor ROI, mejorando la eficiencia de inversión hasta un 20%.Stack y procesoETL de fuentes internas, modelado semántico en Power BI, análisis con Python y técnicas de data science para métricas consistentes y trazables de extremo a extremo.
- FreelancerArquitectura de Datos para Inteligencia de Mercado GeoespacialCAPITAL PRIVADOnoviembre de 2024 - enero de 2025 (2 meses)Florida City, Estados UnidosDecidir dónde abrir una nueva sucursal es una apuesta costosa. Basarse en intuición o datos incompletos puede derivar en pérdidas millonarias. El reto: unificar fuentes externas dispares (demografía, competencia y puntos de interés) y construir un modelo que clasifique, de forma científica, el potencial de éxito de cada ubicación.Solución (Arquitectura)Ingesta multi-fuente (ETL): Conectores a APIs y fuentes públicas: Yelp (competencia), Google Maps (POI y tráfico) y Censo de EE. UU. (demografía).Infraestructura en la nube: Centralización en Microsoft Azure y Databricks con Delta Lake como “single source of truth”, garantizando consistencia y calidad.Procesamiento y ML: Con Python, Databricks SQL y librerías de aprendizaje automático se entrenó un modelo que, a partir de patrones de ubicaciones exitosas, genera un Score de Potencial para nuevas direcciones.Entrega y despliegue: Tablero ejecutivo en Power BI y app web en Streamlit (GitHub) para análisis predictivo en tiempo real.Resultado (Impacto de negocio)Menor riesgo de inversión: Evaluación cuantitativa y objetiva del potencial de cada zona.Decisiones más ágiles: Análisis de mercados que pasan de meses a días.Activo de datos reutilizable: Sirve para explorar nuevos mercados y optimizar la red actual.ConclusiónLa solución transforma una decisión de alto riesgo en un proceso estratégico, medible y repetible, elevando la precisión, acelerando la ejecución y reduciendo pérdidas potenciales en la expansión del negocio.
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