Minería en procesos de nearshoring / comercio internacional
Cliente: ZFB
Cliente: Financiero
Metodología: Arquitectura de modelo de datos
¿Cómo una arquitectura centrada en el cliente transformó la gestión de datos en una organización del sector financiero?
En los proyectos de transformación digital para el sector financiero, muchas veces se parte de arquitecturas tradicionales que replican los silos operativos de los sistemas o los procesos internos. Sin embargo, cuando el objetivo es ofrecer una verdadera visión 360 del cliente, estas estructuras limitan la capacidad analítica y la toma de decisiones.
Este fue el reto que asumimos en un reciente proyecto para una entidad financiera, donde desarrollamos un Data Warehouse con una arquitectura orientada al cliente, y no a los procesos.
En este gráfico se visualiza el flujo del proceso de crédito.

De estructuras por sistema a un modelo centrado en el cliente
En lugar de modelar la información por sistemas fuente (CRM, core bancario, call center) o por procesos aislados (solicitud, desembolso, recaudo), diseñamos una arquitectura que articula todos los puntos de contacto con el cliente, desde la primera solicitud de crédito hasta la finalización del ciclo de vida.
DHW Customer Journey
DWH Customer Journey
Esto permitió:
Vista 360: La historia del cliente en una sola pantalla
Gracias a esta estructura, desarrollamos dashboards que permiten:
Es arquitectura de datos no es solo una herramienta tecnológica; es una nueva forma de entender la relación con nuestros clientes. Al integrar todos sus productos, interacciones y momentos clave en una sola visión, la organización puede anticipar necesidades, lograr crecimiento, personalizar experiencias y fortalecer la confianza.
Pensar en el cliente como el centro del ecosistema de datos no solo mejora la eficiencia operativa, sino que impulsa una transformación cultural: pasar de administrar productos a construir relaciones inteligentes y duraderas.
Director de Estrategia de Datos y Analítica con Maestría en Administración de Empresas. 18 años de experiencia en el sector financiero, telecomunicaciones y consumo masivo. Capacidad de Liderar la creación, desarrollo y consolidación de áreas analíticas, promover la cultura data driven para la toma de decisiones con el objetivo de generar valor agregado en las organizaciones. Excelentes habilidades de comunicación, capaz de sintetizar temas complejos de forma simple. Experiencia en la implementación de proyectos de Machine Learning, AI, Big Data, BI. Capacidad para adaptar metodologías ágiles como Scrum, Kanban o Lean Analytics para satisfacer las necesidades específicas de cada proyecto.
Cliente: ZFB
Cliente: BOLSA MERCANTIL DE COLOMBIA
Cliente: Mundial de Seguros
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