Maria Gabriela Aponte

En Volvo Cars, participé en un proyecto de automatización de datos que optimizó la gestión de bases de datos, mejoró las interacciones con APIs y optimizó la visualización de datos. Mis responsabilidades en el proyecto se dividieron en tres fases clave:

• Desarrollé un dataframe escalable con Python (pandas) y Excel para limpiar, estructurar y automatizar el formato de datos, asegurando precisión y consistencia en un modelo de base de datos relacional, creando además una nomenclatura rígida que permitiera el uso a largo plazo.
• Diseñé e implementé funciones modulares en Python (requests) para crear, modificar y recuperar datos de bases de datos en Metabase mediante comandos cURL sobre la API. Automatice la carga de datos, asegurando una transición fluida y permitiendo actualizaciones dinámicas, incluyendo control de duplicados
• Data errónea.
• Redacté una guía completa de documentación técnica, estableciendo una nomenclatura estandarizada y normalizada para todo el proyecto, lo que garantizó consistencia y escalabilidad a lo largo del ciclo de vida del sistema.

Trabajé en optimización financiera, migración de modelos y automatización de procesos, logrando mejoras en la rentabilidad, accesibilidad de datos y eficiencia operativa.

• Realicé análisis financieros para maximizar ganancias y mejorar la capitalización de mercado. Desarrollé dashboards dinámicos de KPIs interactivo usando Power BI y posteriormente Python Dash para la gerencia, facilitando el acceso a métricas clave.
• Lideré la transición de Analysis Server a Python, reduciendo en un 34% los tiempos de procesamiento de datos y eliminando almacenamiento obsoleto.
• Desarrollé, usando modelos predictivos de ventas creados, diferentes análisis de ventas y compras, optimizando de esta forma la demanda de inventario y reduciendo costos de almacenamiento en un 27%.
• Implementé dashboards automatizados con Python Dash, usando métricas financieras y proporcionando insights de los ingresos/egresos, para fueran accesibles para personal no técnico, además de usar herramientas como Jupyter Notebook para facilitar la escalabilidad y la replicación de procesos.

Para importadora S Car Spa colaboré de forma remota y en modalidad part-time como proyecto secundario, desarrollando soluciones analíticas enfocadas en rentabilidad, eficiencia de ventas y cumplimiento regulatorio.

• Desarrollé diversos dashboards basados en la ganancia neta para rastrear datos de importación de vehículos, categorizando la información y creando una base de datos alineada con regulaciones arancelarias chilenas, garantizando precisión y organización.
• Realicé análisis históricos de rentabilidad sobre ventas minoristas de repuestos, generando reportes digitales para la alta gerencia que permitieron comprender mejor las fuentes de ganancias y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
• Diseñé e implementé un reporte de rendimiento comercial, monitoreando mensualmente la eficiencia de cada vendedor, las tendencias de productos y el historial de desempeño, optimizando estrategias de venta y mejorando la productividad del equipo en un 15%.