Miriam Cerón

Soy consultora especialista en Ingeniería, Arquitectura y Gobierno de Datos, líder técnico de proyectos de Big Data con más de doce años de experiencia. Domino arquitecturas Big Data con Apache Spark/PySpark, Hive y Cloudera, procesamiento en la nube con Azure Databricks, modelado dimensional y soluciones de inteligencia de negocios en Power BI, SQL, PL/SQL y Python. Lideré equipos con profesionales de alto rendimiento de Big Data expertos en procesar más de 70 millones de registros diarios y ejecutar iniciativas de gobierno de datos, linaje e inventario de activos en los sectores financiero, tributario y de telecomunicaciones.

Aspiro a seguir aportando en proyectos de datos de alto impacto, con preferencia por el trabajo colaborativo, las buenas prácticas de desarrollo y la mejora continua.

Consultor Esp. Gobierno de Datos · Líder Técnico · Ingeniero de Datos - Softconsulting - Quito

(2023-02 - 2026-02)

Proyecto 1 — DANEC: Repositorio centralizado con capa de calidad (Gobierno de Datos) - Softconsulting - Quito

(2023-02 - 2026-02)

Objetivo: Centralizar la información dispersa de la compañía en un repositorio único con capa de calidad que habilite el análisis confiable. Equipo: 5 personas

• Diseñé la arquitectura del repositorio centralizado de datos relevando 20 fuentes y definiendo su capa de calidad con 32 reglas de validación, reduciendo el retrabajo por inconsistencias en 70 %.
• Definí el modelo de gobierno (roles, políticas y estándares de datos) documentando 12 procesos con las áreas dueñas, logrando la aprobación de la propuesta por 5 áreas de negocio en 4 semanas.

Proyecto 2 — Seguros Pichincha (SDP): Acumuladores de Productos y Siniestros · Dominio Contabilidad - Softconsulting - Quito

(2023-02 - 2026-02)

Objetivo: Centralizar la información de productos y siniestros en un modelo analítico único que habilite el reporte contable y de negocio en Power BI. Equipo: 6 personas

• Construí los acumuladores de Productos y Siniestros del dominio de Contabilidad diseñando pipelines de ingesta y transformación en Azure Databricks con PySpark, entregando 12 tablas analíticas que redujeron el tiempo de cierre y consulta contable en 80 %.
• Modelé los cubos en Analysis Services y publiqué los tableros en Power BI para 20 usuarios de negocio, sustituyendo reportes manuales en Excel y reduciendo su tiempo de elaboración en 30%.
• Optimicé los procesos de carga aplicando particionamiento, caching y broadcast joins, bajando el tiempo de ejecución diario de 2 horas a 15 min (87.5 % menos) y el costo de cómputo en 25 %.

Proyecto 3 — Telefónica (LODPD): Gobierno de Datos — Matriz RAT, linaje e inventario de activos - Softconsulting - Quito

(2023-02 - 2026-02)

Objetivo: Cumplir la Ley Orgánica de Protección de Datos Personales documentando el tratamiento de datos personales de la compañía. Equipo: 4 personas

• Levanté la Matriz RAT, el linaje y el inventario de activos de datos entrevistando a 3 áreas y documentando 10 fuentes y procesos, alcanzando 100 % de cobertura del dominio y cerrando 30 hallazgos de cumplimiento.
• Tracé el linaje extremo a extremo de 10 flujos críticos mapeando origen, transformación y consumo, lo que permitió identificar 20 tratamientos no documentados antes de la auditoría.

Proyecto 4 — Telefónica: Ingeniería de datos (cartera, financiero, recaudación y web logs) - Softconsulting - Quito

(2023-02 - 2026-02)

Objetivo: Industrializar la ingesta y el procesamiento diario de los dominios de cartera, financiero, recaudación y web logs sobre Cloudera. Equipo: 10 personas

• Desarrollé los procesos batch con PySpark y Hive sobre Cloudera/Linux orquestados en Control-M, procesando 500 GB/día en 10 mallas productivas con 100 % de ejecuciones exitosas.
• Reduje el tiempo de procesamiento de Weblogs en 95.3 % reescribiendo su lógica y ajustando el particionamiento, liberando 15 h de ventana batch.
• Resolví 30+ requerimientos de negocio que involucraban pipelines, dashboards y reporting, utilizando como fuente el BigData empresarial en la Plataforma Cloudera.

Rol transversal — Liderazgo técnico del equipo Big Data - Softconsulting - Quito

(2023-02 - 2026-02)

Objetivo: Elevar la calidad y la homogeneidad del desarrollo del equipo Big Data mediante estándares y buenas prácticas. Equipo: 10 personas a cargo

• Lideré técnicamente al equipo definiendo lineamientos, estándares de desarrollo y buenas prácticas (revisiones de código, plantillas y versionado), reduciendo los defectos en producción en 30 % y el onboarding de nuevos desarrolladores de 4 a 1 semana.

Consultor Experto en Datawarehouse - Ministerio de Salud / OIM - Quito

(2022-08 - 2022-11)

Proyecto — Consolidación de bases COVID-19 y tablero de infografía. Objetivo: Consolidar las bases de vigilancia epidemiológica COVID-19 en una fuente única y automatizar el reporte diario para la toma de decisiones. Equipo: 4 personas

• Unifiqué las bases COVID-19 (ViEpi 2020, PCR 2021-22 y PAHO FLU) desarrollando procesos de limpieza, deduplicación y cruce en Python, integrando 2 millones de registros de 3 fuentes y elevando la consistencia de los datos 60 %.
• Construí el tablero de infografía en Power BI y automaticé su generación diaria en Tableau, entregando el reporte a usuarios del Internet a nivel nacional y reduciendo su elaboración manual de 48 h a 30 min (99 %).

Experto en Business Intelligence - BigINdata - Quito

(2021-03 - 2021-12)

Proyecto 1 — Contyleg / Ecuaquímica / Conauto: Procesamiento contable de alto volumen - BigINdata - Quito

(2021-03 - 2021-12)

Objetivo: Migrar el procesamiento contable diario a una plataforma Hadoop que soporte el volumen creciente de registros y habilite el reporte financiero oportuno. Equipo: 2 personas

• Diseñé e implementé los procesos de carga y agregación de 70 millones de registros contables diarios sobre Apache Ambari/Hadoop para tres clientes (Contyleg, Ecuaquímica y Conauto), reduciendo la ventana de procesamiento de 8 a 1 h (87.5 %) frente al esquema anterior.
• Estabilicé la operación diaria monitoreando los servicios y ajustando los recursos del clúster en Ambari, alcanzando 100 % de ejecuciones exitosas y eliminando 5 reprocesos manuales al mes.

Proyecto 2 — SONGA: Modelos multidimensionales corporativos - BigINdata - Quito

(2021-03 - 2021-12)

Objetivo: Dotar a las áreas de RRHH, Producción, Calidad y Financiero de una única fuente de verdad con tableros de autoservicio. Equipo: 2 personas

• Construí los modelos multidimensionales de RRHH, Producción, Calidad y Financiero levantando requerimientos con 5 áreas usuarias y entregando 10 modelos en producción que consolidaron 60 fuentes dispersas.
• Desarrollé los ETLs en Talend y los dashboards en Power BI para 20 usuarios, sustituyendo reportes manuales y reduciendo el tiempo de elaboración de informes de 6 h a 30 min (91.7 %).

Especialista de Datawarehouse - Servicio de Rentas Internas - Quito

(2020-03 - 2020-12)

Proyecto — Catastro y Visor de Control. Objetivo: Habilitar el análisis del catastro de contribuyentes y el Visor de Control asegurando la convivencia de los módulos RUC y Catastro durante la transición. Equipo: 8 personas

• Desarrollé los procesos de carga y transformación en Oracle para los modelos de Catastro y Visor de Control, procesando 1 millones de registros de 30 fuentes y reduciendo el tiempo de ejecución en 30 %.
• Diseñé los universos en SAP Business Objects sobre esos modelos, habilitando el autoservicio de 20 analistas de control y eliminando 50 solicitudes de reportes ad-hoc al mes.
• Adapté los PL/SQL y los ETLs en SAP Data Services para la convivencia entre los módulos RUC y Catastro conciliando las reglas de negocio de ambos, logrando 100 % de consistencia entre módulos y cero incidencias en producción durante 12 meses.

Experto en Inteligencia de Negocios - Superintendencia de Bancos - Quito

(2018-12 - 2019-03)

Proyecto — Alertas Tempranas e Indicadores de Riesgo de Mercado. Objetivo: Mantener y evolucionar la plataforma de BI que soporta el monitoreo de riesgo de mercado y las alertas tempranas del sistema financiero. Equipo: 4 personas

• Di mantenimiento a los PL/SQL, ETLs, universos y reportes de Alertas Tempranas e Indicadores de Riesgo de Mercado, atendiendo 5 requerimientos e incidencias y reduciendo el tiempo de respuesta de 2 h a 15 min (87.5 %).
• Diseñé e implementé 5 modelos multidimensionales nuevos levantando requerimientos con las áreas de riesgo, ampliando la cobertura de indicadores monitoreados en 100 %.

Magíster - Gestión Informática Empresarial - Universidad Central del Ecuador (2012 - 2012) Quito

Ingeniera - Informática - Pontificia Universidad Católica del Ecuador (PUCE) (2006 - 2006) Ibarra