Procesos manuales
Ficheros, consultas y tareas repetitivas que consumen tiempo y hacen difícil reproducir el resultado.
Ingeniería de datos freelance · España
Datos fiables para que tu equipo pueda avanzar.
Soy Mario Yepes, ingeniero de datos. Ayudo a empresas y equipos de Data, BI e IT a integrar fuentes, automatizar procesos, conservar histórico y construir modelos preparados para analizar y tomar decisiones.
01Integración02Histórico03Modelado04Analítica
Cuándo puedo ayudarte
El problema no suele ser tener datos. Es poder confiar en ellos y utilizarlos.
Datos fragmentados
Información repartida entre APIs, bases de datos, aplicaciones y hojas de cálculo sin una visión consistente.
Histórico insuficiente
Sistemas que solo conservan el estado actual o cargas completas que impiden seguir la evolución del dato.
Métricas poco fiables
Informes que ofrecen cifras distintas porque no comparten reglas, granularidad o un modelo común.
Servicios
Una cadena completa, desde el sistema de origen hasta la decisión.
La solución se diseña alrededor del problema y del equipo que tendrá que mantenerla, no alrededor de una herramienta concreta.
Ingeniería e integración
Pipelines ETL/ELT, APIs, cargas históricas e incrementales y automatización con Python, PySpark y SQL.
Arquitectura de datos
Diseño de capas, Lakehouses y soluciones locales, cloud o híbridas sobre Microsoft Fabric y otros entornos empresariales.
Modelado y calidad
Modelos estrella, dimensiones, hechos, capas semánticas, controles, trazabilidad y reglas comprensibles para el negocio.
Power BI y analítica
Modelos DAX, indicadores y vistas operativas o ejecutivas para hacer visible y utilizable el trabajo técnico anterior.
Cómo trabajo
Alcance claro, decisiones explicadas y entregas verificables.
- 01
Entender
Fuentes, responsables, dependencias, calidad actual y decisiones que debe soportar la solución.
- 02
Diseñar
Arquitectura, granularidad, reglas, histórico, modelo y estrategia de actualización.
- 03
Construir y validar
Implementación por fases con controles técnicos y validación de resultados relevantes.
- 04
Transferir
Documentación y una solución que el equipo pueda comprender, operar y evolucionar.
Formas de colaboración
La participación se adapta al punto en el que se encuentra tu iniciativa.
Proyecto de principio a fin
Desde el análisis de fuentes y necesidades hasta la entrega del modelo y la capa analítica.
Una fase concreta
Integración, histórico, transformación, modelado o Power BI dentro de una iniciativa que ya está en marcha.
Refuerzo técnico
Apoyo temporal a un equipo que necesita capacidad adicional o conocimiento especializado en datos.
Evidencia antes que promesas
Tres casos para revisar cómo pienso y cómo construyo.
Caso profesional
Plataforma de datos en Microsoft Fabric
API, cargas incrementales, histórico, arquitectura medallón, PySpark, Delta Lake y modelo estrella.
Explorar caso ↗Business IntelligenceGestión hotelera consolidada
Modelo dimensional, DAX y seis vistas analíticas para administrar tres hoteles.
Explorar caso ↗Analítica comercialFerretería y distribución
Ventas, margen, inventario, rotación, compras y rendimiento por sede.
Explorar caso ↗Preguntas frecuentes
Antes de empezar.
¿En qué tipo de proyectos puedo colaborar?
En iniciativas de integración, automatización, cargas históricas o incrementales, Microsoft Fabric, transformación con PySpark o SQL, modelado dimensional y Power BI. El alcance puede cubrir el proyecto completo o una fase específica.
¿Trabajo únicamente con Microsoft Fabric y Power BI?
No. Son dos de mis plataformas principales, pero también trabajo con Python, PySpark, Spark SQL, SQL Server, Oracle, MySQL, APIs y arquitecturas locales, cloud o híbridas.
¿Puedo integrarme con un equipo de Data o BI existente?
Sí. Puedo asumir una entrega definida o colaborar como refuerzo técnico, respetando la arquitectura, los repositorios, los entornos y la forma de trabajo del equipo.
¿Cómo empieza una colaboración?
Con una conversación breve para entender el problema, las fuentes, el resultado esperado y las restricciones. Después se puede concretar un alcance verificable por fases y entregables.
Hablemos de tu contexto
Si tus datos requieren demasiado esfuerzo antes de poder utilizarlos, empecemos por ahí.
Cuéntame brevemente qué fuentes tienes, qué proceso quieres mejorar o qué necesita poder decidir tu equipo.
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