Curiosidades e Insights

Cada día se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes de datos a nivel mundial. Como analista, mi trabajo consiste en encontrar la aguja (insight) en ese pajar infinito para guiar estrategias empresariales.

Combinar modelos macroeconómicos clásicos con algoritmos avanzados de Machine Learning (como K-Means o Random Forest) permite no solo prever tendencias, sino implementar reglas de negocio dinámicas.

En FND analizábamos cruces de información satelital de SADER para predecir rendimientos de cosechas antes de aprobar líneas de crédito. Los datos permiten apoyar zonas vulnerables con riesgo controlado.

Los diccionarios de análisis de sentimientos pueden predecir fugas de clientes (Churn Rate) hasta con un mes de anticipación leyendo solo la elección de adjetivos en tickets de soporte.

Las rutas óptimas (como el problema del viajante) son un dolor de cabeza algorítmico, pero en SOLMOVI, segmentando clientes con K-Means logramos recortar el tráfico diario per cápita de la flotilla enormemente.

Empecé concursando en conocimientos académicos técnicos (UAM). Esa misma rigurosidad hoy me permite diseñar bases de datos que no colapsan bajo estrés en la nube corporativa.