Descripción

Analista de datos avanzado con 3+ años resolviendo problemas complejos

en múltiples industrias (EdTech, LogTech, Retail).

Especializado en:

✅ Transformación de datos: Google Sheets → BigQuery (pipelines ETL)

✅ Dashboards ejecutivos: Looker Studio + Power BI

✅ SQL avanzado para análisis y optimización

✅ Automatización de procesos: Make, Zapier, BigQuery

No solo creo dashboards, sino que transformo datos caóticos

en sistemas de decisión confiables.

Metodología: Escucho el problema → diseño solución → entriego resultados medibles.

Comunicación clara, documentación completa, soporte post-entrega incluido.

Idiomas

Español
Bilingüe o nativo
Inglés
Competencia profesional básica

Preferencias de lugar de trabajo

Solo teletrabajo

Lleva a cabo sus proyectos principalmente en remoto

Noctorial Prop Firm
Sr. Data Analyst
enero de 2026 - Hoy (5 meses)
Madrid, España
PROBLEMA PRINCIPAL RESUELTO:
❌ Estado inicial: Datos dispersos en Google Sheets, reportes manuales, sin gobernanza
✅ Solución desplegada:

Diseñé arquitectura ETL: Google Sheets → Make → BigQuery
Automaticé ingesta de datos con Make (eliminando carga manual)
Implementé dashboards en Looker Studio con datos en tiempo real
Definí modelos de datos para escalabilidad

📈 Impactos logrados:

⏱️ Tiempo de reportes: 100% automático (antes manual)
🔍 Acceso a datos: Centralizado en BigQuery (antes disperso)
📊 Dashboards: Actualizados en tiempo real vs semanales/mensuales
🚀 Confiabilidad: Datos validados, gobernanza implementada

STACK TÉCNICO USADO:

Ingesta & Automatización: Make, Google Sheets
Data Warehouse: BigQuery
Visualización: Looker Studio
SQL: Transformaciones y modelos

QUÉ DIFERENCIA ESTO:
Es un proyecto de migración real, no ajustes. Pasaste de infraestructura
caótica a un sistema escalable que otros pueden mantener.
Google Sheets SQL Looker Studio Make.com
Unicorn Academy
Data & Automation Specialist
septiembre de 2024 - diciembre de 2025 (1 año y 3 meses)
Palma de Mallorca, España
PROBLEMAS PRINCIPALES RESUELTOS:
1. Falta visibilidad en métricas comerciales
❌ Problema: Sin dashboards, equipos trabajaban con intuición
✅ Solución: Desarrollé suite de dashboards para análisis de:

Ventas (por producto, cohorte, canal)
Segmentación y comportamiento de leads
Conversión y retention
📈 Impacto: +30% en ventas (decisiones basadas en datos)

2. Reporting lento e ineficiente
❌ Problema: Procesos manuales, tiempo perdido en tareas repetitivas
✅ Solución:

Modelé datos en BigQuery para centralizar información
Automaticé procesos con Make, Zapier, SQL
Creé pipelines ETL para actualización automática
⏱️ Impacto: -50% tiempo operativo en tareas clave

3. Datos inconsistentes, sin controles de calidad
❌ Problema: Datasets críticos con errores, información no confiable
✅ Solución:

Implementé validaciones automáticas en BigQuery
Diseñé controles de integridad de datos
Documenté gobernanza y estándares
🔒 Impacto: Datasets críticos con 99.9% confiabilidad

4. Decisiones lentas en equipos (Producto, Finanzas, Marketing)
❌ Problema: Análisis ad hoc demoraban días, oportunidades perdidas
✅ Solución: Consultoría rápida + reportes pre-construidos
🚀 Impacto: Toma de decisiones acelerada (horas vs días)
STACK TÉCNICO:
BigQuery, SQL, Make, Zapier, Google Sheets
Google Sheets SQL
Pedidos Ya
Vendor Specialist
enero de 2023 - julio de 2024 (1 año y 6 meses)
PROBLEMAS PRINCIPALES RESUELTOS:
1. 15 mercados regionales desalineados (sin estrategia coordinada)
❌ Problema: Cada mercado operaba con criterios propios, sin cohesión
✅ Solución:

Definí estrategia de adquisición regional estandarizada
Implementé KPIs y métricas comunes para todos los mercados
Coordiné ejecución cross-market
🌐 Impacto: 15 mercados alineados, operación escalable

2. Imposible comparar performance entre mercados
❌ Problema: Reportes inconsistentes, datos dispares, sin visión regional
✅ Solución:

Creé diccionario de datos estandarizado
Construí dashboards unificados (SQL + Looker + Power BI)
Implementé tracking en tiempo real
📊 Impacto: Visibilidad 360° regional, alertas automáticas para anomalías

3. No sabían qué partners eran realmente rentables (14 mercados)
❌ Problema: Decisiones comerciales sin base en datos
✅ Solución:

Análisis profundo: performance + rentabilidad por partner
Identificación de patrones (qué partners crecen, cuáles decaen)
Alertas automáticas para seguimiento comercial
💰 Impacto: Decisiones comerciales data-driven, márgenes optimizados

4. Equipo de hunting sin incentivos claros
❌ Problema: Baja productividad, cazadores desalineados con objetivos
✅ Solución:

Diseñé modelo de incentivos con variables cuantificables
Creé reportes de cálculo y seguimiento
Planes de acción basados en datos
🎯 Impacto: Productividad mejorada, alineación de equipo

5. Presupuesto anual sin seguimiento estructurado
❌ Problema: Sin visibilidad en desvíos, dificultad en forecasting
✅ Solución:

Presupuestos centralizados + análisis mensual de desvíos
Proyecciones y forecasts avanzados
Reportes de cumplimiento trimestral
✅ Impacto: 80% de cumplimiento presupuestario anual

6. Procesos manuales en CRM (Salesforce)
❌ Problema: Errores de carga, ineficiencia, demora en actualización
✅ Solución:

Estandaricé flujos de carga de oportunidades
Optimicé procesos de sincronización
Documentación y training
⚙️ Impacto: Menos errores, operación más ágil
Microsoft Power BI SQL