Resumen
iRestify es una empresa canadiense de PropTech que agiliza el mantenimiento y la gestión de propiedades conectando a propietarios, administradores de propiedades y proveedores de servicios a través de una plataforma tecnológica. Cuando me uní como pasante, el liderazgo no tenía una forma centralizada de monitorear el negocio — los datos vivían en múltiples sistemas desconectados, y obtener una imagen coherente de lo que estaba pasando requería un esfuerzo manual. Mi rol era cambiar eso. Trabajando directamente con el product manager, construí la capa de inteligencia de negocio de la empresa desde cero.
El desafío
iRestify operaba en varios sistemas simultáneamente — solicitudes de servicio, contratos, finanzas, canales de venta — cada uno generando datos de forma aislada. El liderazgo no tenía visibilidad consolidada sobre la salud operativa, las tendencias de ingresos ni el rendimiento de los canales. Las decisiones se tomaban con información incompleta o tardía. El objetivo era construir un hub único donde todos esos datos convergieran, se procesaran con inteligencia y emergieran como insights accionables para gerentes y directores — el único público de esta herramienta.
Mi rol y proceso
Arquitectura de datos e integración
- Conexión de Google Data Studio (ahora Looker Studio) a la base de datos MySQL de iRestify, estableciendo pipelines de datos en vivo desde múltiples sistemas internos hacia una única capa de reporting
- Mapeo de todas las fuentes de datos disponibles y colaboración con el product manager para definir qué métricas eran genuinamente relevantes para la toma de decisiones versus ruido
- Estructuración de la capa de datos de modo que los dashboards reflejaran el estado actual del negocio tal como los sistemas eran usados, en lugar de instantáneas ensambladas manualmente
Diseño de dashboards y framework de KPIs
- Diseño de la suite completa de dashboards desde cero — cubriendo salud operativa, reportes financieros por tipo de servicio y contrato, rendimiento de canales de venta y previsión de demanda
- Construcción de frameworks de KPIs adaptados a cada audiencia del liderazgo: lo que un director de operaciones necesita ver es diferente de lo que un gerente de ventas sigue
- Incorporación de análisis de tendencias y vistas de previsión para que el liderazgo pudiera identificar patrones y anticipar problemas, no solo reaccionar ante ellos
- Aplicación de las mejores prácticas de visualización de datos para hacer que los datos densos y de múltiples fuentes fueran legibles y accionables de un vistazo
Resultados e impacto
Los dashboards dieron al liderazgo una visibilidad que antes no tenía — identificando qué canales estaban rindiendo por debajo de lo esperado y por qué. El proyecto reemplazó los reportes manuales y dispersos con una capa de inteligencia consolidada en la que el liderazgo podía apoyarse diariamente. Este trabajo se realizó durante una pasantía en simultáneo con mis estudios de Big Data Science & Analytics en la Toronto School of Management, donde aplicaba en producción lo que aprendía en el aula.