Proyecto Walmart
Cliente: Walmart
Sector: Retail / Finanzas
Proyecto: Scoring Walmart
Tecnologías: SQL, pipelines de datos
El problema del scoring Walmart
El modelo de scoring para Walmart fue un caso de éxito que permitió calificar la confiabilidad de sus usuarios y determinar su elegibilidad para crédito.
Principales dificultades:
- Datos dispersos y sin estructura clara.
- Necesidad de generar métricas confiables sobre los usuarios.
- Procesamiento de grandes volúmenes de información.
- Entregar datos procesados a partners financieros en tiempo y forma.
La solución: modelo de scoring Walmart
Participé en la generación de métricas mediante queries y en la construcción de pipelines usando un framework interno. El objetivo era entregar información procesada que pudiera ser utilizada dentro del modelo de calificación.
Principales acciones:
- Análisis de datos de usuarios: Identificación de patrones de compra y comportamiento.
- Creación de queries: Extracción de métricas clave para el modelo de scoring.
- Generación de métricas: Indicadores de confiabilidad y comportamiento de pago.
- Pipelines de datos: Procesamiento automatizado de la información.
- Entrega a partners financieros: Datos estructurados para bancos y otras entidades.
El resultado del scoring Walmart
- Modelo funcional para calificación de usuarios.
- Información confiable para partners financieros.
- Integración de datos de retail y finanzas.
- Procesamiento automatizado de grandes volúmenes de información.
- Toma de decisiones basada en datos para otorgamiento de crédito.
Tecnologías utilizadas
- Databricks
- SQL
- Python
- Pipelines de datos
Análisis
- Métricas de scoring
- Modelos de calificación
Contexto adicional del scoring Walmart
El modelo de scoring para Walmart fue desarrollado en colaboración con el equipo de datos de la empresa, trabajando con grandes volúmenes de información transaccional.
El principal desafío fue garantizar la precisión de los datos y la confiabilidad de las métricas generadas, ya que estas serían utilizadas por partners financieros para tomar decisiones de crédito.
Gracias a la implementación de pipelines automatizados, logramos procesar la información de manera eficiente y entregar resultados en tiempo y forma.
Este proyecto demostró cómo la integración de datos de retail y finanzas puede generar valor para la toma de decisiones estratégicas.
¿Quieres ver más proyectos?
¿Tienes un proyecto similar?
Hablemos y te cuento cómo puedo ayudarte.
⚡ Tarifa: $65 USD/hora (proyectos largos negociables)
isaac-g.tech
Isaac Galicia
contacto@isaac-g.tech
LinkedIn
- Enlaces internos
- Inicio
- Servicios
- Casos de éxito
- Sobre mí
- Aviso de privacidad