Expansión Estratégica de Biogenesys con Python
Desarrollo del Proyecto
La empresa farmacéutica BIOGENESYS ha emprendido un ambicioso proyecto de expansión de sus laboratorios farmacéuticos en Latinoamérica, específicamente en Colombia, Argentina, Chile, México, Perú y Brasil. Como Data Analyst, fui contratado para realizar un análisis detallado de datos relacionados con la incidencia de COVID-19, tasas de vacunación y disponibilidad de infraestructuras sanitarias. El objetivo final es identificar las ubicaciones óptimas para esta expansión, optimizando así la respuesta a la pandemia y mejorando el acceso a las vacunas.
Objetivos
1. Limpieza de Datos:
Aplicar técnicas de limpieza de datos para asegurar la calidad de los datos, facilitando análisis y decisiones estratégicas confiables.
2. Operaciones de ETL:
Mejorar el acceso a los datos mediante operaciones eficientes de extracción, transformación y carga (ETL), aumentando la eficacia del análisis y la toma de decisiones.
3. Análisis Exploratorio de Datos:
Realizar un análisis exploratorio de datos sobre la incidencia de COVID-19 y otros factores relevantes, identificando tendencias y oportunidades mediante estadísticas, mediciones y visualizaciones.
4. Desarrollo de Dashboards Interactivos:
Desarrollar dashboards interactivos con visualizaciones eficientes, permitiendo explorar datos desde múltiples perspectivas para una toma de decisiones informada y estratégica.
Desafíos
Manipulación de Grandes Volúmenes de Datos:
El dataset original tiene un tamaño considerable de aproximadamente 21 GB con 22 millones de registros y 707 columnas, lo que requiere un procesamiento eficiente para extraer y analizar datos relevantes.
Calidad y Limpieza de Datos:
Garantizar la calidad de los datos mediante la eliminación de registros nulos, corrección de tipos de datos y manejo de valores faltantes para asegurar la confiabilidad del análisis.
Filtrado y Segmentación:
Seleccionar y filtrar datos específicos para los países de interés (Colombia, Argentina, Chile, México, Perú y Brasil) y fechas posteriores al 1 de enero de 2021, lo que requiere técnicas avanzadas de manipulación de datos.
Visualización Efectiva de Datos:
Crear visualizaciones claras y detalladas que permitan identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos de manera comprensible y útil para la toma de decisiones estratégicas.
Integración en Power BI:
Importar y presentar los datos en Power BI para diseñar dashboards interactivos que faciliten la exploración de datos por parte de los directivos de BIOGENESYS.
Logros Alcanzados
Análisis Exploratorio Completo:
Se realizó un análisis exploratorio detallado que incluyó la identificación de tendencias y oportunidades en la incidencia de COVID-19 y tasas de vacunación, utilizando estadísticas descriptivas y visualizaciones.
Limpieza y Preparación de Datos:
Se aplicaron técnicas de limpieza de datos efectivas, eliminando registros nulos y corrigiendo tipos de datos. Se manejaron valores faltantes con métodos adecuados, asegurando la calidad de los datos para el análisis.
Eficiencia en ETL:
Se mejoraron las operaciones de extracción, transformación y carga (ETL), lo que permitió un acceso más eficiente a los datos y facilitó un análisis más efectivo.
Desarrollo de Dashboards Interactivos:
Se desarrollaron dashboards interactivos en Power BI que permiten explorar datos de manera dinámica. Estas visualizaciones incluyen histogramas, gráficos de barras, mapas de calor, gráficos de dispersión y diagramas de correlación.
Insights Valiosos para la Expansión Estratégica:
El análisis proporcionó insights valiosos sobre posibles ubicaciones estratégicas para futuros laboratorios y centros de vacunación, considerando la demanda de vacunas, la logística de distribución y la infraestructura sanitaria existente.
Presentación Eficaz de Resultados:
Los resultados del análisis fueron presentados de manera clara y comprensible en Power BI, permitiendo a los directivos de BIOGENESYS tomar decisiones informadas sobre la expansión de la empresa en Latinoamérica.
Este proyecto no solo ayudó a identificar ubicaciones óptimas para la expansión de BIOGENESYS, sino que también estableció un modelo de análisis de datos robusto y replicable para futuras iniciativas estratégicas de la empresa.
