Disponibilizar a todas las áreas data consistente, fiable y con una estrategia de datos eficiente en costo y on demand
Automatizar la ingesta de datos hacia un datalake corporativo de la e-wallet de uno de los retailers más grandes de sudamérica, para luego aplicar distintos proyectos enfocados en el crecimiento, usabilidad,retención y mejoras operativas.
Evitando pérdidas
Se automatizan tanto las ingestas como los despliegues de las arquitecturas para replicar en los distintos países. Se realizaron modelos de Machine Learning para predecir el comportamiento de los clientes para mejorar, retener y crecer como medio de pago de las tiendas tanto del cliente como adheridos. De este proyecto derivaron otras soluciones como los motores de conciliación y cuadratura, motores de riesgo, recomendación, venta cruzada y loyalty.
Databricks / PowerBI / Python / Google Cloud Platform
DataLake
Data Scientists / Data Engineers / Data Architects
