Data Strategy & AI Architecture

Retail Sector • Senior Analytics Showcase

Repositorio Oficial @ariel-david-bravo

Forecast Bias

-1.2%

n8n Uptime

99.9%

ETL Latency

2.4s

ML Model

XGBoost

Demanda Predictiva vs Real

Live API Data

Analítica de Canales (CRM)

# Modelado de Demanda con XGBoost e Ingeniería de Características
import xgboost as xgb
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def train_forecast_model(data):
    # Creación de Lags Temporales para capturar estacionalidad
    for i in [1, 7, 30]:
        data[f'lag_{i}'] = data['sales'].shift(i)
    
    # Modelo con Optimización de Hiperparámetros
    reg = xgb.XGBRegressor(
        n_estimators=1000,
        early_stopping_rounds=50,
        learning_rate=0.01,
        max_depth=10
    )
    return reg.fit(X_train, y_train, eval_set=[(X_test, y_test)])

-- Segmentación RFM (Recency, Frequency, Monetary) avanzada
WITH rfm_base AS (
    SELECT 
        customer_id,
        DATEDIFF(day, MAX(order_date), GETDATE()) as recency,
        COUNT(order_id) as frequency,
        SUM(revenue) as monetary
    FROM fact_sales
    GROUP BY 1
)
SELECT *,
       NTILE(5) OVER (ORDER BY recency DESC) as r_score,
       NTILE(5) OVER (ORDER BY frequency ASC) as f_score
FROM rfm_base;

// Automatización: CRM Webhook -> Lead Scoring -> AI Agent
{
  "nodes": [
    { "type": "n8n-nodes-base.webhook", "parameters": { "path": "new-lead" } },
    { "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "parameters": { "url": "AI_API_ENDPOINT" } },
    { "type": "n8n-nodes-base.googleSheets", "parameters": { "operation": "append" } }
  ]
}

E‑commerce / Cadena Comercial

Sector Retail

En este proyecto se ejecutó un ciclo completo de ciencia de datos orientado a optimizar la gestión comercial y operativa de una empresa del sector retail bajo acuerdo de confidencialidad, abarcando desde el entendimiento del negocio hasta la comunicación ejecutiva de resultados. Se inició con entrevistas estructuradas a responsables de áreas clave (comercial, logística, finanzas y dirección) para identificar pain points, definir KPIs críticos y formular objetivos analíticos claros relacionados con ventas, roturas de stock y rentabilidad por categoría de producto.

La recolección de datos se realizó integrando múltiples fuentes internas de la organización, incluyendo sistemas transaccionales, reportes contables y archivos históricos, consolidándolos en un modelo de datos unificado para análisis. Se aplicaron procesos de limpieza, estandarización y validación de calidad de datos, resolviendo valores faltantes, duplicidades y discrepancias entre sistemas, de manera que la base de información fuera consistente y trazable para el análisis posterior.

Sobre esta base se desarrolló un análisis exploratorio exhaustivo, utilizando técnicas estadísticas y visualizaciones interactivas para entender el comportamiento de ventas por SKU, tienda, canal y periodo, identificando patrones de demanda, estacionalidad y productos críticos. Se construyeron métricas derivadas y variables agregadas (por ejemplo, indicadores de rotación, margen, frecuencia de compra y ticket promedio) que permitieron enriquecer el modelo analítico y aportar una visión más granular del desempeño del negocio.

En la etapa de modelado se emplearon técnicas de machine learning para pronóstico de demanda y apoyo a la toma de decisiones comerciales, con modelos de forecasting por SKU orientados a reducir quiebres de stock y mejorar la planificación de inventarios. De forma complementaria se analizaron escenarios y sensibilidad de resultados para apoyar decisiones estratégicas de surtido, promociones y priorización de productos clave, siempre alineado con las restricciones operativas del negocio.

Finalmente, se diseñaron y desplegaron dashboards ejecutivos altamente interactivos en estilo Power BI, mostrando comparativos de “antes y después” mediante indicadores cuantitativos en porcentaje, enfocados en ventas, roturas de stock y cumplimiento de metas comerciales. Estos tableros permitieron a la alta dirección monitorear KPIs en tiempo casi real, evaluar el impacto de las iniciativas implementadas y contar con una base objetiva para la planificación futura. El trabajo de ciencia de datos a lo largo de todo el flujo de valor (desde la captura y preparación de datos hasta el modelado y la visualización ejecutiva) fue de tu autoría, articulándose con otros roles de negocio para la ejecución global del proyecto.

Precision Agriculture v2.0

AgroData Engine

Predictive Yield Modeling & IoT Automation

CHECK SOURCE CODE

ariel-david-bravo

Yield Variance

+12.4%

Soil Moisture

28.5%

Waste Reduction

-15.0%

Auto-Irrigation

Active

Predictor de Cosecha (ML)

Análisis de Suelo por Lote

# Random Forest para Predicción de Rendimiento Agrícola
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
import pandas as pd

def predict_crop_yield(features):
    # Features: Humedad, Temp, Ph Suelo, Nitrógeno, Lluvia
    rf = RandomForestRegressor(n_estimators=500, max_depth=15, random_state=42)
    rf.fit(X_train, y_train)
    
    # Feature Importance para toma de decisiones
    importance = rf.feature_importances_
    return rf.predict(features)

-- Cálculo de Índice de Vegetación por Lote (Histórico)
SELECT 
    lote_id,
    DATE_TRUNC('month', sample_date) as mes,
    AVG(ndvi_index) OVER(PARTITION BY lote_id ORDER BY sample_date) as avg_ndvi,
    (AVG(ndvi_index) - LAG(AVG(ndvi_index)) OVER(PARTITION BY lote_id)) / LAG(AVG(ndvi_index)) as ndvi_growth
FROM sensor_data.satellite_metrics
WHERE sample_date >= '2025-01-01'
GROUP BY lote_id, sample_date;

// Flujo n8n: Ingesta Sensores IoT -> Snowflake
{
  "node": "MQTT Trigger",
  "action": "On Message",
  "topic": "farm/sensors/moisture",
  "next": {
    "node": "Function Node",
    "script": "return items[0].json.moisture < 20 ? { alert: true } : { alert: false };"
  }
}

Sector Agroindustrial

El proyecto en agroindustria se centró en la construcción de una solución analítica integral para optimizar el rendimiento de cultivos y la eficiencia operativa de una empresa agroindustrial. El trabajo comenzó con sesiones de levantamiento de requerimientos con agrónomos, operaciones y gerencia para comprender el ciclo productivo, las variables agronómicas críticas y las restricciones operativas, definiendo objetivos de negocio orientados a reducir reprocesos y optimizar costos por lote.

Se integraron datos provenientes de sensores de campo, sistemas internos y registros operativos, diseñando procesos ETL automatizados con Python y orquestación tipo Airflow para garantizar una ingesta confiable y recurrente. La información fue sometida a una depuración rigurosa, tratamiento de outliers y estandarización de unidades de medida, generando un dataset analítico que consolidaba historial de rendimiento, condiciones ambientales y prácticas de manejo.

Con esta base se llevó a cabo un análisis exploratorio avanzado, identificando correlaciones entre variables climáticas, prácticas de cultivo e indicadores de productividad, y construyendo nuevas variables derivadas para capturar efectos no triviales en el rendimiento. Posteriormente, se desarrollaron modelos predictivos de rendimiento de cultivos, ajustados y evaluados mediante métricas adecuadas para el contexto agroindustrial, con foco en la capacidad de anticipar desviaciones y apoyar decisiones tácticas en campo.

Como resultado, los modelos contribuyeron a reducir reprocesos en aproximadamente un 25% y a generar un ahorro de costos por lote cercano al 12%, alineando la analítica avanzada con metas de eficiencia y rentabilidad de la operación. Toda la cadena de valor analítica (desde la definición del problema, diseño de procesos de datos, modelado y análisis de impacto) fue desarrollada por ti como científico de datos, trabajando en coordinación con el equipo técnico y de negocio de la empresa agroindustrial.

Real Estate Data Engine

Valuación Predictiva & Automatización de Embudos (CRM/n8n)

Ver Mi GitHub

Precisión Modelo

94.2%

Leads/Mes (n8n)

1.2k

ROI Proyectado

22%

Propiedades Analizadas

15.5k

Plusvalía por Zona (5 Años)

Pipeline de Ventas (CRM Analytics)

# Modelo de Regresión para Valuación de Propiedades
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import train_test_split

def train_valuation_model(data):
    X = data[['m2_construccion', 'lat', 'lon', 'amenidades_score', 'antiguedad']]
    y = data['precio_mercado']
    
    model = xgb.XGBRegressor(objective='reg:squarederror', n_estimators=1000)
    model.fit(X, y)
    return model

-- ETL: Transformación de Precios por Metro Cuadrado
INSERT INTO gold_layer.property_metrics
SELECT 
    property_id,
    neighborhood,
    price / construction_size as price_per_m2,
    CASE WHEN status = 'Sold' THEN 1 ELSE 0 END as is_closed,
    CURRENT_TIMESTAMP as processed_at
FROM silver_layer.raw_properties
WHERE construction_size > 0;

// Flujo: Webhook de Portal -> CRM Sync -> Notificación Slack
{
  "nodes": [
    { "type": "n8n-nodes-base.webhook", "path": "new-lead" },
    { "type": "n8n-nodes-base.googleSheets", "operation": "append" },
    { "type": "n8n-nodes-base.httpRequest", "url": "https://api.crm.com/v1/leads" }
  ]
}

Sector Inmobiliario

En el sector inmobiliario se diseñó una solución de analítica y Business Intelligence para mejorar el seguimiento de KPIs comerciales, la segmentación de clientes y la efectividad del proceso de ventas. El trabajo inició con un entendimiento profundo del embudo comercial inmobiliario, desde la generación de leads hasta el cierre de contratos, identificando los puntos de fricción y las métricas clave para la dirección de la empresa.

Se consolidaron datos históricos de oportunidades, visitas, negociaciones y cierres procedentes de sistemas internos y registros comerciales, normalizando y depurando la información para construir un modelo de datos consistente orientado a análisis. A partir de esta base se ejecutó un análisis exploratorio y de segmentación de clientes, identificando patrones de comportamiento y perfiles de mayor probabilidad de cierre, lo cual permitió priorizar esfuerzos comerciales de manera más efectiva.

Con herramientas de BI se desarrollaron tableros de control en Power BI que permitieron monitorear en tiempo real la evolución de KPIs como tasa de conversión, ciclo promedio de venta, desempeño por asesor y efectividad de canales de captación. Estos dashboards, diseñados con foco ejecutivo, hicieron posible comparar escenarios “antes y después” e identificar rápidamente desvíos en las metas comerciales, dando soporte a la toma de decisiones estratégicas de la gerencia.

El proyecto contribuyó a incrementar la tasa de cierre de ventas en torno al 11%, demostrando el impacto directo de la analítica de datos en el desempeño comercial. El diseño del modelo de datos, el análisis estadístico, la construcción de los dashboards y la articulación de insights fueron responsabilidad directa tuya como científico de datos, coordinando con el equipo comercial para la adopción de los resultados

Automotive Analytics Pro

AUTODATA ENGINE

Arquitectura de IA & Analítica para el Sector Automotriz

Portfolio GitHub

Predicción de Demanda

89.4% MAPE

Leads Procesados (n8n)

4,821 /mes

Eficiencia ETL

-32% Latencia

Mix de Inventario (CRM)

Conversión SQL Analysis

Tech Implementation Details

Machine Learning (Price Prediction)

import pandas as pd
from xgboost import XGBRegressor

# Entrenamiento de modelo de tasación automática
def train_auto_valuation(df):
    features = ['año', 'km', 'motor_cc', 'marca_id', 'transmision']
    target = 'precio_lista'
    
    model = XGBRegressor(n_estimators=500, learning_rate=0.05)
    model.fit(df[features], df[target])
    
    # Exportación para despliegue en microservicio
    model.save_model('auto_val_v1.json')

SQL Analytics (Sales Attribution)

WITH monthly_metrics AS (
    SELECT 
        DATE_TRUNC('month', sale_date) as mes,
        category,
        SUM(price) as total_revenue,
        COUNT(*) as units_sold
    FROM gold_layer.auto_sales
    GROUP BY 1, 2
)
SELECT 
    mes, 
    category,
    total_revenue / units_sold as avg_ticket
FROM monthly_metrics;

n8n Automation (Lead Routing)

// Estructura de integración Webhook -> CRM -> WhatsApp
{
  "node": "HubSpot",
  "action": "Create/Update Contact",
  "data": {
    "source": "Facebook Lead Ads",
    "vehicle_interest": "{{ $json.vehicle }}",
    "priority": "High"
  }
}

Sector Automotriz

En el sector automotriz se implementó una solución avanzada de ciencia de datos enfocada en la optimización del proceso comercial mediante scoring de leads, modelos de propensión de compra y automatizaciones inteligentes. La primera etapa se centró en comprender el flujo completo de leads desde la captación hasta el cierre, incluyendo tiempos de respuesta, canales de origen, interacción con asesores y barreras principales en la conversión.

Se integraron datos del CRM y otras fuentes transaccionales en un repositorio analítico, aplicando procesos de limpieza, unificación de identificadores y tratamiento de datos faltantes para asegurar una visión 360 del comportamiento de los leads. Sobre este conjunto de datos se realizó un análisis exploratorio para identificar variables con mayor poder explicativo de la conversión, como canal de origen, nivel de interacción, características del vehículo y tiempos de respuesta.

Posteriormente se desarrollaron algoritmos de scoring de leads y modelos de propensity‑to‑buy basados en técnicas de machine learning como XGBoost, calibrados y evaluados con métricas de clasificación relevantes para priorizar oportunidades comerciales de alto potencial. Estos modelos fueron integrados al CRM mediante flujos de automatización tipo n8n, permitiendo al equipo comercial recibir priorizaciones automáticas y disparar acciones en función del puntaje de cada lead.

El proyecto logró aumentar la tasa de conversión aproximada en un 13% y reducir el tiempo de contacto comercial en torno al 30%, evidenciando una mejora clara en eficiencia y efectividad de la fuerza de ventas. Complementariamente, se implementó un agente conversacional basado en IA para reforzar la atención al cliente y capturar información clave para retroalimentar el modelo, completando así un ciclo cerrado de mejora continua de la analítica. Toda la dimensión de ciencia de datos (diseño del modelo analítico, construcción y validación de modelos, integración con el CRM y monitoreo de resultados) fue desarrollada por ti, en colaboración con el equipo comercial y de sistemas de la agencia automotriz.