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De Semanas a Minutos: La Historia de Cómo Automaticé 32 Reportes Críticos con Python y SAS
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- Cristina Chapoñan Chamorro
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- @Cristina_CCC
De Semanas a Minutos: La Historia de Cómo Automaticé 32 Reportes Críticos con Python y SAS.
Imagina empezar cada mes sabiendo que tienes por delante dos semanas de trabajo manual, repetitivo y de alto riesgo. Copiar, pegar, validar... 32 veces. Esa era una realidad en la generación de reportes regulatorios. El miedo a un error humano era constante y el tiempo para el análisis real, inexistente. En este post, se contará la historia de cómo se transformó ese proceso en un script que se ejecuta en tan solo 10 minutos. No es una historia sobre código, es una historia sobre impacto.
El Desafío: El Cuello de Botella del Reporting Regulatorio
Se describe el problema de negocio sin revelar datos sensibles. Se habla de la presión de los plazos de entrega a reguladores (SBS, BCRP, MEF), el riesgo operacional de los procesos manuales y la frustración del equipo técnico.
La Arquitectura de la Solución: Mi Stack Híbrido y Agnóstico
Se explica el cómo a un alto nivel. Se detalla el uso de Python para la orquestación, el manejo de archivos y la comunicación entre sistemas; SAS para el procesamiento de datos a gran escala y la lógica de negocio compleja; y SQL Server para la extracción de datos. Se enfatiza la filosofía de usar la mejor herramienta para cada tarea.
Los 3 Obstáculos que Casi Hacen Fracasar el Proyecto (Y las lecciones aprendidas)
Se comparte la parte humana y realista del proyecto.
- Deuda Técnica: Enfrentar código heredado y procesos no documentados.
- Resistencia al Cambio: La desconfianza inicial de los usuarios en un proceso "caja negra".
- Calidad de los Datos: Cómo la automatización expuso problemas en las fuentes de datos que antes se corregían manualmente.
El Impacto Real: Más Allá del Ahorro de Tiempo
Se cuantifica el éxito. Reducción de tiempo de semanas a minutos/horas, eliminación casi total del riesgo operacional por error humano, y lo más importante: liberación del tiempo del equipo para dedicarse a análisis de mayor valor añadido, como la estrategia de descarbonización de cartera.
Conclusión y CTA
Se enmarca la historia como un ejemplo de cómo un analista puede pasar de ser un ejecutor de tareas a un agente de cambio estratégico. Llamada a la acción: "¿Cuál es el proceso más doloroso y repetitivo en tu trabajo actual que sueñas con automatizar? ¡Comparte tu historia en los comentarios!"