Automatización de reportes · Datos confiables · Analytics · IA

Automatizo reportes y ordeno datos dispersos.

Para que los equipos dejen de depender de Excel eterno, Power BI manual y procesos repetitivos.

Ayudo a detectar dónde se pierde tiempo, qué datos no cierran y qué se puede automatizar primero — sin construir un sistema gigante.

Reportes automatizadosDatos unificadosMétricas confiablesDatos listos para IA

Entro al barro del dato

El problema visible rara vez es el problema real.

Vengo de soporte, redes y aplicaciones productivas. Eso me ayuda a investigar sistemas vivos: no miro solo el reporte ni el chatbot, miro fuentes, procesos, infraestructura, costos, ownership y cómo opera el equipo.

Mapa de investigación

01

Fuentes

Bases, APIs, archivos

02

Procesos

Cargas, reglas, validaciones

03

Modelo

Métricas y capa analítica

04

Consumo

Dashboards, IA, automatización

El objetivo no es culpar a la herramienta visible. Es encontrar dónde se rompe el flujo.

Cuándo puedo ayudarte

  • Querés usar IA o automatizar sobre datos internos, pero las fuentes están dispersas.
  • El proceso depende de Excel, pasos manuales o conocimiento que vive en una sola persona.
  • Nadie confía del todo en los números, o aparecen costos y errores sin explicación.

Resultado buscado

Pasar de datos dispersos a una capa confiable, operable y lista para analytics, automatización o IA.

Servicios

Te puedo ayudar si…

  • Armás reportes a mano todas las semanas o todos los meses.
  • Tenés datos repartidos entre Excel, Power BI, sistemas internos, bases, CSVs o APIs.
  • Tus dashboards son lentos, frágiles o nadie confía del todo en los números.
  • Copiás y pegás información entre sistemas para llegar a un resultado.
  • Querés usar IA, pero antes necesitás ordenar fuentes, reglas de negocio y métricas.
  • Tenés procesos administrativos u operativos repetitivos que podrían automatizarse.

Oferta de entrada

Diagnóstico de reporting y datos

Reviso tu proceso actual, las fuentes de datos, los reportes existentes y los puntos manuales que hoy consumen tiempo o generan errores.

Salís con un mapa claro:

  • qué está pasando hoy
  • dónde se pierde tiempo
  • qué datos no cierran
  • qué se puede automatizar primero
  • qué conviene dejar como está
  • una propuesta concreta de MVP si tiene sentido avanzar

No hace falta que sepas si necesitás un ETL, una base analítica, un dashboard, IA o una automatización. Alcanza con tener un proceso que hoy sea lento, manual o difícil de mantener.

Pedir un diagnóstico

Principio de trabajo

La mayoría de los problemas de datos no están donde aparecen.

Un dashboard lento, un chatbot que no convence, un costo cloud inesperado o un proceso manual suelen ser síntomas. La causa real suele vivir en otra capa del sistema.

Problema visible Causa probable
Chatbot poco confiable
Datos sin modelar, métricas sin definir o contexto disperso entre fuentes
Dashboard lento
Modelo analítico, consultas pesadas o warehouse sin diseño para consumo
Factura AWS alta
Ruta de red, tráfico invisible o servicio usando el camino equivocado
Reporting manual
Proceso mal diseñado, lógica duplicada u ownership difuso

El trabajo empieza cuando dejamos de mirar solo la herramienta visible y seguimos el flujo completo: datos, transformaciones, infraestructura, ownership y consumo.

Data Engineering para IA operacional

Antes de poner IA, ordená los datos.

La mayoría de los proyectos de IA interna no fallan por el modelo. Fallan por lo que hay debajo: datos dispersos, métricas sin definir y reglas de negocio que nadie escribió.

Lo que suele estar roto antes del chatbot

  • Fuentes dispersas
  • ETLs frágiles
  • Métricas no definidas
  • Reglas de negocio escondidas
  • Datos sensibles sin control
  • Chatbot que responde sobre datos poco confiables

La IA no arregla datos mal modelados. Solo los hace parecer más accesibles.

Casos reales

Investigación 01

De datos dispersos a una capa consultable por IA

Síntoma: El pedido era "queremos un chatbot sobre nuestros datos". El problema real eran fuentes dispersas, métricas sin definir y reglas de negocio escondidas.

Investigación: Unifiqué fuentes relacionales, documentales y APIs en ETLs hacia un modelo curado, definí las métricas y dejé una capa consultable con límites y control de datos sensibles.

Resultado: Una base confiable que habilita dashboards, automatizaciones y consultas asistidas por IA sobre datos en los que se puede confiar.

  • Data Engineering
  • ETL
  • PostgreSQL
  • IA
  • Métricas
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Investigación 02

De cuellos de botella en Power BI a una arquitectura warehouse-first

Síntoma: El síntoma visible eran refreshs lentos. El problema real era que la lógica de transformación vivía dentro de la capa de BI.

Investigación: Seguí consultas origen, transformaciones de Power Query y límites del gateway antes de mover reglas a Python ETL + modelos PostgreSQL.

Resultado: Power BI pasó a ser una capa de consumo, no el lugar donde vive la lógica analítica principal.

  • Warehouse-first
  • PostgreSQL
  • Power BI
  • ETL
  • Python
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Investigación 03

Por qué un NAT Gateway procesó de golpe ~10 TB/día

Síntoma: Un pico de costo parecía un problema de aplicación, pero la causa raíz era la ruta de red entre Loki y S3.

Investigación: Crucé tráfico NAT en CloudWatch con métricas por pod en Prometheus, aislé Loki y validé la ruta hacia S3.

Resultado: Un S3 Gateway Endpoint eliminó la ruta cara y dejó un patrón FinOps reutilizable.

  • AWS
  • FinOps
  • Kubernetes
  • Loki
  • Networking
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Investigación 04

Arquitectura de hosting estático low-cost para un negocio real

Síntoma: Un negocio tradicional necesitaba presencia online profesional sin sumar peso operativo ni costo mensual de plataforma.

Investigación: Usé hosting estático con S3, Cloudflare y Terraform, manteniendo el origen restringido y una ruta de entrega simple.

Resultado: Hosting rápido, seguro y mantenible con costo operativo prácticamente cero.

  • AWS S3
  • Cloudflare
  • Terraform
  • Static Hosting
  • Seguridad
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How I think

Cómo investigo sistemas

Trabajo los problemas de datos como incidentes de sistema: primero separo síntoma de causa, después sigo el flujo hasta encontrar dónde se perdió confiabilidad.

  1. 01

    Síntoma visible

    Lo que negocio ve: dashboard lento, chatbot poco confiable, KPIs inconsistentes, costos altos o refreshs inestables.

  2. 02

    Seguir el flujo

    Fuentes, transformación, infraestructura y consumo. El dato cambia de forma en cada capa.

  3. 03

    Fricción operativa

    Procesos manuales, lógica duplicada, ownership difuso, rutas caras o validaciones débiles.

  4. 04

    Reducir complejidad

    Resolver con simplificación, automatización o rediseño puntual. No agregar complejidad por reflejo.

Sobre mí

Soy Luis Iván Payero, aunque la mayoría me dice Luigi. Vengo de soporte, redes e incidentes productivos. Eso cambió mi forma de trabajar con datos.

Aprendí a mirar sistemas vivos: qué cambió, qué depende de qué, dónde se corta el flujo y quién tiene que operar la solución después. Esa experiencia pesa cuando un reporte falla, un pipeline se rompe o un costo cloud aparece sin explicación.

Mi foco no es solamente construir pipelines. Es entender por qué un sistema deja de ser confiable y dejar una arquitectura más clara, mantenible y operable: una base lista para analytics, automatización o IA, no un chatbot apurado sobre datos sin ordenar.

Luis Iván Payero

Stack técnico

AWS, PostgreSQL, Python, Airflow y Power BI para construir capas de datos listas para analytics, automatización o IA.

No uso herramientas como identidad. Las uso cuando reducen riesgo, aclaran ownership o hacen el sistema más operable. La IA entra después, sobre una base confiable.

  • AWS
  • PostgreSQL
  • Python
  • Airflow
  • Power BI
  • SQL
  • ETL
  • FinOps

Entrega real

Otros proyectos digitales

Pequeños trabajos donde el valor fue entregar algo simple, claro y usable. No es el centro del sitio; solo muestra capacidad de llevar una necesidad real a producción.

Casa Lucho — pintor profesional

Problema: Un pintor necesitaba presencia online profesional para mostrar trabajos y captar consultas sin sumar costo operativo.

Solución: Arquitectura estática con S3, Cloudflare y Terraform.

Resultado: Sitio rápido, simple de mantener y con costo prácticamente cero.

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Diego Rago — pixel artist

Problema: Un pixel artist necesitaba un portfolio que mostrara trabajos y estilo con foco visual.

Solución: Landing liviana con galería ordenada y contacto claro.

Resultado: Una presencia online enfocada en el trabajo, sin ruido alrededor.

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Richard Scobar — estudio de tatuajes

Problema: El estudio necesitaba explicar estilo, trabajos y vías de contacto con claridad.

Solución: Estructura directa, contenido visual y CTA simple.

Resultado: Menos fricción para consultas reales.

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Siguiente paso

Mandame el reporte, proceso o problema que hoy te está trabando.

No hace falta que tengas clara la solución ni un brief formal. Con contarme qué proceso te está comiendo tiempo o qué número no cierra, alcanza para empezar.