Álvaro Martínez ッ

Foto de Álvaro Martínez — Álvaro Martínez Flores

Data Analyst · Business Intelligence · Data Science

Soy Álvaro, analista de datos centrado en Business Intelligence: transformar datos en información clara para la toma de decisiones. He desarrollado y modificado dashboards reales en Power BI, trabajando con Power Query, DAX y fuentes de datos empresariales como SAP HANA, Excel y SharePoint.

Además, mantengo conocimientos de Python, SQL, Data Science y Machine Learning a través de proyectos personales como StrikeWatch (detección de rayos en tiempo real), AireVis (análisis de calidad del aire), Excel Analytics (dashboards y limpieza de datos) y Bank Churn Prediction, un proyecto de análisis predictivo enfocado en detectar clientes con riesgo de abandono bancario.

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Experiencia profesional

Calconut

Data Analyst / Business Intelligence · Prácticas

Durante mis prácticas en Calconut he participado en el desarrollo y evolución de soluciones de Business Intelligence para distintas áreas de la empresa, desde la obtención y transformación de datos hasta la creación, validación e iteración de dashboards en Power BI. He trabajado con información de ventas, compras, proveedores, logística, tesorería y riesgos, y experiencia del empleado, además de investigar fuentes de datos, modificar consultas, crear medidas y KPIs, y adaptar los dashboards tras recibir feedback de los usuarios.

Fuentes de datos Extracción / consultas Power Query Modelado / DAX Power BI Validación con usuarios

Power BI Power Query DAX SAP HANA Excel SharePoint DBeaver Microsoft Forms Jira

Viaje del Empleado

Microsoft Forms → SharePoint → Excel → Power Query → Power BI

Transformación y limpieza del dataset, creación de categorías y dimensiones, y construcción del modelo analítico. Incluye distintas vistas para empleados, responsables y departamentos, con análisis de evolución y varias iteraciones tras reuniones con los usuarios.

Perfil de Proveedor

Dashboard de análisis de proveedores con información de fortaleza, homologación, GFSI, calidad, incidencias, compras, países, contratos, métodos de pago y productos. Tras una primera versión, se reorganizó el dashboard a partir del feedback recibido para conseguir una consulta más compacta.

Ventas 2.0

Seguimiento mensual de Budget, Forecast y Real (año anterior y actual), con KPIs, filtros, análisis por producto y validación de discrepancias entre datos procedentes de distintas fuentes.

Control de Riesgos

Modificación de un BI existente para facilitar el acceso a información de expedientes, incluyendo la creación de varias medidas DAX combinadas para mostrar directamente datos que antes requerían cálculos adicionales.

Capturas recreadas con datos anonimizados.