Privado (anonimizado)
Tooling de compras públicas (anonimizado)
Caso privado: pipeline + app para convertir licitaciones y adjudicaciones en datos listos para decidir. Capturas redactadas, sin nombres ni montos.
Stack
Python · SQL · ETL · App de analítica
Artefactos
Material anonimizado / NDA
Contexto
En compras públicas, la información llega fragmentada (múltiples fuentes), con esquemas inconsistentes y campos que cambian con el tiempo.
La meta: una vista coherente para análisis, control y reporting, cuidando auditabilidad y trazabilidad.
Nota: por NDA, se omiten nombres, entidades y montos; los visuales están anonimizados.
Decisiones
- Modelo canónico orientado a análisis (contratos, proveedores, ítems, plazos, adjudicaciones).
- Ingesta robusta: validaciones, deduplicación y tracking de cambios para “data drift”.
- Matching de proveedores y clasificaciones con reglas deterministas + revisión asistida.
- UI pensada para “acción”: filtros esenciales + export para reporting periódico.
Arquitectura
- Logging y trazabilidad para poder explicar de dónde sale cada dato.
- Separación por capas: carga/validación, transformación, modelo analítico, UI/reporting.
Resultados
- Menos fricción para analizar proveedores, plazos y adjudicaciones.
- Consistencia en entidades y clasificaciones a través del tiempo.
- Base reutilizable para auditoría, alertas y reporting recurrente.