Estudios económicos sectoriales

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Nuestro enfoque se sitúa en la intersección de la teoría económica y la ciencia de datos. No solo describimos el entorno, sino que construimos un motor analítico que fusiona el “porqué” de la economía con el “qué” de los datos de la empresa para anticipar y explicar los resultados del negocio.

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Arquitectura de Datos para el Análisis Causal

• Enfoque: El análisis predictivo es valioso, pero la inferencia causal es estratégica. El objetivo es construir un activo de datos donde cada variable interna esté contextualizada con las fuerzas económicas externas que la impulsan, preparando el terreno para entender las relaciones de causa y efecto.
• Proceso y herramientas: Se armoniza la microdata (de sistemas ERP, CRM) con data macroeconómica y sectorial (ej. de BanRep, DANE, FMI). Se emplean herramientas de ETL y orquestación de datos (como Apache Airflow, dbt) para construir pipelines robustos que alimentan una base de datos analítica.
• Resultado: Capacidad Adquirida: Un “Data Warehouse” contextualizado y listo para el análisis. La empresa obtiene una visión unificada de su operación en el marco de la economía, permitiendo responder preguntas estratégicas complejas.

Modelado híbrido

• Enfoque: La teoría económica guía y valida los hallazgos de los algoritmos. Se utilizan modelos híbridos que combinan la robustez estructural de la econometría con la flexibilidad predictiva del machine learning para evitar correlaciones espurias y descubrir los verdaderos drivers del negocio.
• Proceso y herramientas: Se aplican técnicas econométricas (modelos VAR/VECM para series de tiempo, Modelos de Panel de Datos) y métodos de inferencia causal (Diferencias en Diferencias, Bosques Causales). Estos se complementan con algoritmos de ML (como XGBoost, LightGBM, o Prophet de Meta) para capturar no linealidades complejas.
• Resultado: Modelos que no solo predicen, sino que explican. La empresa obtiene pronósticos de demanda, modelos de elasticidad de precios o predictores de churn que son interpretables y robustos ante cambios en el entorno económico.

Estructura inteligente

• Enfoque: Superar el reporte estático para entregar inteligencia activa. Las conclusiones del análisis se transforman en herramientas dinámicas que la alta dirección puede utilizar para navegar la incertidumbre y tomar decisiones informadas.
• Proceso y herramientas: Construcción de simuladores de escenarios y sistemas de alerta temprana. Los modelos se operacionalizan y sus resultados se exponen a través de plataformas de visualización interactiva (como Power BI, Tableau o Streamlit) que permiten a los directivos realizar análisis “¿Qué pasaría si…?”.
• Resultado: La habilidad de cuantificar el riesgo y el retorno de las opciones estratégicas. Se dota a la empresa de un marco formal de stress testing para su estrategia y una mayor agilidad para responder a los choques del mercado.

Análisis de datos financieros y geoespaciales

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El análisis de negocio convencional omite cualidades de espaciales. Nuestro marco incorpora la dimensión geoespacial como un eje fundamental de análisis, revelando la “topografía” de la oportunidad, el riesgo y la eficiencia que permanecen invisibles en los datos tradicionales.

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Ensamble de Datos Geo-Estratégicos

• Enfoque: Cada dato de interés tiene una coordenada y un contexto. El primer paso es enriquecer la data interna con su dimensión espacial para crear una representación multidimensional del ecosistema en el que opera la empresa.
• Proceso y herramientas: Se fusiona la información en propiedad (ventas, clientes, activos) con capas de datos geoespaciales (imágenes satelitales, datos censales, de infraestructura y de movilidad). Se utilizan bases de datos espaciales (PostGIS) y librerías de procesamiento (GeoPandas, GDAL) para crear un sistema de información geográfico (SIG) a medida.
• Resultado: Un activo de datos geo-referenciado. La empresa puede visualizar y analizar su rendimiento no en un vacío, sino en su verdadero contexto geográfico y competitivo.

Modelado de la Interacción Espacial

• Enfoque: Las relaciones de negocio no son homogéneas en el espacio. La proximidad, la conectividad y las características del entorno son fuerzas cuantificables que explican el rendimiento. El objetivo es modelar explícitamente estas interacciones.
• Proceso y herramientas: Se aplican técnicas de estadística espacial (ej. Regresión Geográficamente Ponderada – GWR, Análisis de Clústeres Espaciales – DBSCAN, Moran’s I) y se integran atributos espaciales como variables clave en modelos de machine learning para mejorar su poder predictivo y explicativo.
• Resultado: Comprensión de la causalidad espacial. Permite entender por qué ciertos patrones de consumo o eficiencia emergen en dónde lo hacen, dotando a los modelos predictivos de una profundidad explicativa superior.

Optimización Espacial

• Enfoque: La decisión estratégica más rentable es, a menudo, una decisión de “dónde” mejor informada. El análisis se traduce en herramientas intuitivas que resuelven problemas de negocio con un componente geográfico.
• Proceso y herramientas: Se desarrollan algoritmos de optimización para problemas como la selección óptima de emplazamientos (site selection), diseño de territorios de venta o ruteo logístico. Los resultados se presentan en plataformas de mapeo interactivo (como CARTO o Mapbox).
• Resultado: Respuestas cuantitativas a preguntas críticas de localización. La empresa obtiene una capacidad superior para decidir dónde expandirse, cómo asignar recursos en el territorio y dónde concentrar su esfuerzo comercial.

Capacitaciones y formación técnica

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La ventaja competitiva sostenible importante, se construye internamente. Nuestro marco formativo está diseñado para desarrollar “traductores” analíticos: profesionales que conectan la teoría económica, las herramientas de datos y la estrategia de negocio para generar valor.

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Sincronización de habilidades

• Enfoque: Un marco conceptual sólido y compartido precede a la maestría técnica. Es imperativo alinear al equipo en el “porqué” y en las preguntas fundamentales del análisis antes de abordar las herramientas.
• Proceso y herramientas: Módulos de inmersión en los pilares del pensamiento analítico: principios de Inferencia Causal, medición económica aplicada, y diseño de estrategias basadas en datos.
• Resultado: Un equipo multidisciplinario cohesionado por un lenguaje analítico unificado. Se rompen los silos entre áreas, permitiendo una colaboración más fluida y efectiva en la resolución de problemas.

Formación orientada a la aplicación

• Enfoque: El dominio técnico se adquiere resolviendo problemas de negocio, no memorizando sintaxis. La formación es eminentemente práctica (hands-on), utilizando datos y casos relevantes para la organización.
• Proceso y herramientas: Talleres intensivos en el stack del analista moderno: programación en Python (con pandas, scikit-learn, statsmodels) y R; manejo de bases de datos con SQL; control de versiones con Git; y visualización con librerías como Plotly y Matplotlib.
• Resultado: Autonomía técnica. El equipo se vuelve capaz de ejecutar el ciclo de vida analítico completo: desde la extracción y manipulación de datos hasta la construcción de modelos y la comunicación efectiva de resultados.

Laboratorio de impacto

• Enfoque: El conocimiento se consolida y demuestra su valor a través de la aplicación a un problema real de la empresa. El aprendizaje debe traducirse en un resultado medible que impacte un indicador clave de negocio.
• Proceso y herramientas: Desarrollo de un proyecto tipo Capstone con mentoría experta. Los equipos aplican una metodología ágil para definir, desarrollar y desplegar una solución analítica a un desafío estratégico prioritario.
• Resultado: Un retorno de la inversión (ROI) tangible sobre la formación. La capacitación se convierte en un motor de innovación que genera soluciones concretas, como un nuevo modelo de optimización de precios o un sistema de segmentación de clientes, desarrolladas internamente.