Implementación de Analytics Avanzado en Caja Huancayo
Transformando los Datos en Ventaja Competitiva
Agosto 2025
Evolución de la Analítica
Ventaja Competitiva
Grado de Sofisticación y Automatización
Descriptiva
¿Qué pasó?
Diagnóstica
¿Por qué pasó?
Predictiva
¿Qué va a pasar?
Prescriptiva
¿Qué debemos hacer?
Analítica Descriptiva
Análisis histórico de datos para entender eventos pasados. Reportes, dashboards y KPIs básicos.
Analítica Diagnóstica
Análisis de causa raíz para entender razones. Drill-down, correlaciones y análisis multivariable.
Analítica Predictiva
Modelos estadísticos y ML para predecir eventos futuros. Forecasting y scoring crediticio.
Analítica Prescriptiva
Recomendaciones automáticas para optimizar resultados. Optimización y simulación.
Tres Caminos hacia la Modernización
Nuestra Recomendación: Databricks Lakehouse
Databricks Lakehouse Unificado
Razones Clave:
Simplicidad operacional
ML/AI nativo integrado
Governance centralizado
Mejor time-to-market
Escalabilidad empresarial
Optimización de costos
Roadmap de Implementación
1
Q4 2025
Fundación Descriptiva
Evaluación de capacidades, reportería fundamental y conformación de equipos.
Gobierno DAMA
2
Q1 2026
Construcción Diagnóstica
Implementación de arquitectura Lakehouse y desarrollo de capacidades.
Plataforma Base
3
Q2-Q3 2026
Escalamiento Predictivo
Modelos ML/AI para casos de alto impacto y automatización de decisiones.
Modelos en Producción
4
Q4 2026
Innovación Prescriptiva
Analítica prescriptiva para optimización automática e innovación en productos.
Optimización Continua
2027+ OPTIMIZACIÓN CONTINUA
Fase 1
Estableciendo las Bases
Objetivos Clave:
Evaluar capacidades y fuentes de datos actuales
Diagnóstico completo de sistemas, datos y procesos existentes
Implementar reportería fundamental y dashboards operativos
Creación de informes básicos y visualizaciones para operaciones diarias
Conformar equipos de proyecto y definir marco de gobierno DAMA
Establecimiento de roles, responsabilidades y estructura organizacional
Establecer políticas de calidad, seguridad y acceso a datos
Definición de estándares y protocolos para gestión de datos
Fase 2
Construyendo la Nueva Arquitectura
Objetivos Clave:
Implementar arquitectura de datos moderna (plataforma Lakehouse)
Despliegue de infraestructura escalable para almacenamiento y procesamiento
Desarrollar capacidades técnicas para análisis de causa raíz
Implementación de herramientas y metodologías para diagnóstico avanzado
Migrar dominios críticos (Clientes, Riesgos)
Transferencia de datos y procesos clave a la nueva plataforma
Capacitar equipos en nuevas herramientas analíticas
Formación técnica y desarrollo de competencias en análisis diagnóstico
Fase 3
El Poder del Machine Learning
Objetivos Clave:
Implementar modelos ML/AI para casos de alto impacto
Desarrollo de algoritmos predictivos para scoring crediticio y detección de fraude
Expandir uso de la plataforma a procesos críticos
Integración de analytics predictivo en operaciones de riesgo y marketing
Automatizar decisiones basadas en predicciones
Implementación de sistemas de decisión automática en tiempo real
Medir ROI de modelos implementados
Evaluación continua del impacto y valor generado por los modelos predictivos
Fase 4
Recomendaciones Automáticas Inteligentes
Objetivos Clave:
Implementar analítica prescriptiva para optimización automática
Sistemas que recomiendan acciones específicas para maximizar resultados
Fomentar innovación en productos basada en insights
Desarrollo de nuevos productos y servicios impulsados por datos
Automatización inteligente de decisiones complejas
Sistemas autónomos para optimización de procesos críticos del negocio
Expandir ecosistema de datos con nuevas fuentes
Integración de fuentes alternativas y datos no estructurados
Organización para el Éxito
Liderazgo
- • Chief Data Officer (CDO)
- • Analytics Manager
Arquitectura e Ingeniería
- • Data Architect
- • Data Engineers (2-3)
- • Cloud Engineer
Analytics y Ciencia
- • Data Scientists (2)
- • Business Analysts (2-3)
- • BI Developers (2)
Governance
- • Data Owners (por área de negocio)
- • Data Stewards (2)
Procesos de Negocio Impactados
Gestión de Riesgo
Transformación integral del ciclo de riesgo crediticio.
- Scoring dinámico personalizado
- Monitoreo continuo de cartera
- Cobranza prescriptiva optimizada
Marketing Comercial
Estrategias comerciales basadas en datos.
- Visión 360° del cliente
- Customer Lifetime Value (CLV)
- Campañas hiperpersonalizadas
Operaciones
Eficiencia operativa y optimización de procesos.
- Automatización inteligente
- Auditoría continua
- Optimización de recursos
Experiencia Cliente
Interacciones personalizadas y satisfacción.
- Canales digitales inteligentes
- Autoservicio personalizado
- Atención predictiva
Framework DAMA-DMBOK
ROI y Beneficios Cuantitativos
ROI Global Estimado:
320%
(en 3 años)
Beneficios Financieros
Reducción de morosidad
-15%
Incremento en cross-selling
+22%
Optimización de capital
+8%
Beneficios Operativos
Reducción tiempo de procesos
-40%
Automatización de decisiones
+65%
Eficiencia en campañas
+35%
Beneficios Estratégicos
Satisfacción del cliente
+25%
Time-to-market
-50%
Innovación en productos
+40%