Misión
Transformar datos operativos, financieros y de cobranza en información confiable, accionable y oportuna para la toma de decisiones. La posición será responsable de diseñar y evolucionar modelos analíticos, tableros ejecutivos, análisis de cartera y proyecciones de recuperación asegurando trazabilidad, calidad de datos y consistencia entre las métricas de Business Intelligence, la operación de cobranza y la información financiera.

Funciones
Modelado de datos en Power BI Loocker Studio
Diseñar modelos semánticos robustos y escalables en Power BI, aplicando buenas prácticas de modelado dimensional, relaciones, medidas y jerarquías.
Desarrollar DAX avanzado para indicadores financieros y de cobranza, incluyendo Time Intelligence, medidas iterativas, variables y lógica de negocio compleja.
Optimizar desempeño de datasets y reportes mediante revisión de cardinalidad, reducción de columnas innecesarias, uso productivo de medidas y análisis de tiempos de carga.

Extracción, transformación e integración de datos
Diseñar, escribir y auditar consultas SQL complejas utilizando CTEs, Window Functions, subconsultas, agregaciones y lógica de negocio.
Construir procesos de preparación y transformación con Power Query M, procurando que sean repetibles, documentados y resistentes a cambios de origen.
Integrar información de fuentes heterogéneas como ERP, CRM, pasarelas de pago, bancos, y sistemas transaccionales.
Detectar cuellos de botella y oportunidades de optimización en consultas coordinar con equipos de Datos o Tecnología cuando se requieran cambios de infraestructura, índices o arquitectura.

Analítica de cobranza y riesgo
Construir y mantener análisis de Aging de Cartera, DSO,



efectividad de cobranza, roll rates, vintage analysis, promesas de pago, recuperaciones y saldo en riesgo.
Desarrollar segmentaciones y análisis que permitan priorizar cuentas, identificar deterioro de cartera y evaluar desempeño por canal, gestor, agencia, producto, región o segmento.
Evaluar tendencias, anomalías y variaciones relevantes, documentando causas probables y presentando hallazgos con contexto de negocio.
Apoyar la definición de metas y reglas de seguimiento para agencias de cobranza, equipos internos y estrategias de recuperación.

Forecasting, presupuesto y análisis financiero
Construir modelos de proyección de recuperación de cartera y flujo de cobranza a corto, mediano y largo plazo.
Comparar resultados reales contra presupuesto, forecast y metas operativas explicar desviaciones y actualizar supuestos cuando corresponda.
Analizar el impacto de la cartera vencida, Balance at Risk y provisiones de incobrabilidad sobre flujo de efectivo, presupuesto y estado de resultados.
Conciliar métricas analíticas con cifras de Finanzas y Contabilidad, manteniendo documentadas las diferencias de criterio, temporalidad o fuente.

Data Visualization y comunicación ejecutiva
Diseñar dashboards ejecutivos en Power BI y, cuando aplique, Looker Studio, con navegación clara,



visualizaciones orientadas a decisión y métricas con contexto.
Preparar análisis y presentaciones ejecutivas que expliquen qué ocurrió, por qué ocurrió, impacto esperado y acciones recomendadas.
Aplicar principios de data storytelling evitando saturación visual, métricas redundantes o indicadores sin definición operativa.

Gobierno, calidad y documentación de datos
Definir controles de calidad para detectar duplicados, valores atípicos, faltantes, descuadres y cambios inesperados en las fuentes.
Mantener un catálogo básico de KPIs con definición, fórmula, granularidad, fuente, periodicidad y responsable.
Documentar consultas, transformaciones, reglas de negocio, dependencias y criterios de conciliación para reducir riesgos operativos.
Participar en procesos de cierre mensual y validación de cifras críticas antes de su publicación.

Liderazgo técnico y mentoría
Revisar entregables de analistas y auxiliares, promoviendo estándares de calidad, claridad y reproducibilidad.
Compartir mejores prácticas de SQL, modelado, DAX, visualización y validación de datos.
Participar en estimaciones, priorización y diseño de soluciones para nuevas necesidades de información.
Escalar riesgos de calidad, disponibilidad o definición de datos con suficiente anticipación y proponer alternativas.
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