Senior Business Intelligence Analyst
Diseño de modelos analíticos, dashboards ejecutivos, automatización de reportería y seguimiento de KPIs de negocio.
Senior BI · Marketing Intelligence · Data Strategy
Datos dispersos.
Decisiones medibles.
Esteban Symmes — Ingeniero Civil Industrial UTFSM con +5 años convirtiendo información en eficiencia, conversión y rentabilidad para banca, retail y ecommerce.
Trabajo con SQL, Python, Power BI, GA4 y modelo canónico multi-fuente para conectar ERP, CRM, ecommerce y medios de pago. Mi foco es traducir lo que está pasando en los datos a decisiones que muevan los KPIs comerciales.
Santiago, Chile · BI, Data Strategy & Marketing Intelligence · Híbrido o remoto+5 años
en BI senior multi-industria
+10
cuentas y proyectos analíticos en banca, retail, automotriz y ecommerce
Hasta −90%
reducción de carga operativa en reportería recurrente mediante SQL+Python
+80% / −9%
captación CC banca · churn cartera consumo
Roles objetivo
Donde puedo aportar desde el día uno
Aporto especialmente en contextos donde se cruzan datos, negocio y ejecución: BI, Marketing Intelligence, CRM Analytics, Data Strategy, Fintech, Ecommerce o Growth Analytics.
Marketing Intelligence / CRM Analytics
Segmentación, RFM, journeys, Customer 360, campañas medibles, churn y propensión.
Data Strategy / Analytics Specialist
Arquitectura de datos, integración multi-fuente, modelo canónico, gobierno básico y roadmap analítico.
Fintech & Medios de Pago Analytics
Analítica de cartera, funnel financiero, onboarding, NPS, comportamiento cliente y performance comercial.
Ecommerce / Growth Analytics
Shopify/WooCommerce, unit economics, CAC, LTV, margen contributivo, funnels y performance marketing.
BI Lead / Analytics Consultant
Traducción de problemas de negocio a soluciones BI, priorización por impacto y coordinación técnico-comercial.
Perfil
Sobre mí
Soy Ingeniero Civil Industrial titulado en la Universidad Técnica Federico Santa María (Cuadro de Honor de Alumnos Destacados 2017–2019). En los últimos cinco años trabajé liderando iniciativas analíticas end-to-end en banca consumo, retail, ecommerce y agroindustria, articulando equipos comerciales y técnicos para llevar la data a acciones de negocio medibles.
Mi terreno favorito es el cruce entre BI, Marketing Intelligence y Data Strategy: integrar fuentes (ERP, CRM, ecommerce, GA4, medios de pago), construir un modelo canónico, automatizar la reportería con SQL+Python y traducir los hallazgos a decisiones que muevan conversión, recurrencia, churn o eficiencia operativa. Cuando aparece un proceso manual repetitivo, lo automatizo.
La gente con la que trabajo destaca dos cosas: que entiendo el negocio antes de tocar SQL y que los entregables aterrizan en decisiones, no en dashboards bonitos. Sigo formándome en stack moderno (Microsoft Fabric, Claude Code, n8n) y mantengo un par de laboratorios personales para probar lo que aprendo.
Conecto analítica, automatización y criterio de negocio para convertir datos en decisiones comerciales, operativas y estratégicas.
Cultura profesional
Principios de trabajo
Creo en la analítica como una práctica colaborativa: los datos ordenan la conversación, pero el valor aparece cuando equipos distintos logran tomar mejores decisiones juntos.
01
Decisiones basadas en datos
Los datos no deberían decorar presentaciones; deberían ordenar prioridades, conversaciones y decisiones.
02
Aprendizaje continuo
Siempre hay algo que aprender de otra industria, otra función o una persona con experiencia distinta.
03
Trabajo en equipo
La analítica genera valor cuando conecta negocio, tecnología, operaciones y experiencia cliente.
04
Agilidad con criterio
Iterar rápido no significa improvisar: significa aprender con trazabilidad, calidad y foco en impacto.
05
Cultura organizacional
Los modelos y dashboards solo escalan si las personas los entienden, los adoptan y confían en ellos.
06
Desarrollo profesional y personal
La mejora técnica tiene más valor cuando viene acompañada de comunicación, responsabilidad y criterio.
Enfoque profesional
Cómo trabajo
Mismo método, sea banca, retail o ecommerce. Lo que cambia es el dato y el dolor del negocio.
01
Entender el problema de negocio
Antes de la primera consulta SQL, mapeo qué decisión necesita el stakeholder y qué KPI mueve esa decisión.
02
Mapear datos y procesos
Identifico fuentes, dueños técnicos, calidad de datos y procesos manuales que esconden cuellos de botella.
03
Construir el modelo analítico
Diseño un modelo canónico —raw, staging, canonical, mart— que sirva no solo a la pregunta de hoy sino a las próximas tres.
04
Visualizar KPIs ejecutivos
Power BI con DAX limpio. Métricas calculadas una sola vez en una sola fuente, sin lógicas duplicadas.
05
Automatizar lo repetitivo
SQL + Python orquestados. Si un reporte tarda 80 horas-mes, lo bajo a una.
06
Cerrar el ciclo
Mido si la decisión movió el KPI. Si no, vuelvo al paso 1.
Trayectoria
Experiencia destacada
Cuatro etapas que cubren banca, consultoría tecnológica, agroindustria y BI multi-cuenta.
Celmedia Fidelización
Senior Business Intelligence Analyst
Lideré analítica end-to-end para +10 cuentas en paralelo (banca, retail, automotriz, ecommerce) sobre un modelo canónico común que integraba GA4, CRM, ERP y plataformas ecommerce.
- Construí pipeline comunicacional big data para Esval con tablero de asociados, integrando SQL, Python y Microsoft Fabric sobre cargas de alto volumen.
- Reduje carga operativa de reportería hasta −90%, bajando ciclos de generación de 80HH a 1HH en clientes clave.
- Implementé segmentación RFM y clustering comportamental en campañas, mejorando efectividad en +20%.
- Definí tableros ejecutivos en Power BI con DAX avanzado para seguimiento de performance comercial cliente a cliente.
SQLPythonMicrosoft FabricPower BI/DAXGA4CRMERPRFM/clustering
Banco Itaú Chile
Segment Manager & Senior Business Analyst
Lideré iniciativas analíticas y estratégicas a nivel nacional para banca consumo y captación de cuentas corrientes.
- Identifiqué y corregí una configuración errónea con la que el banco operaba hace 5+ años en la plataforma BPM, rediseñando la asignación de clientes a ejecutivos según segmento, comuna/locación y cartera del ejecutivo. Resultado: +80% captación efectiva 2022-2024 y ahorro de ~3 horas semanales por ejecutivo en reasignaciones manuales internas/externas.
- Desarrollé modelos predictivos de fuga para cartera de créditos de consumo, con −9% de churn vía acciones comerciales focalizadas.
- Construí dashboards de cobranza, consumo y cuentas corrientes en Power BI para apoyar decisiones diarias de la red comercial nacional.
- Lideré análisis de NPS para Customer Experience transaccional CC: cliente nuevo 60 días y cliente global. Identifiqué los primeros 60 días como ventana crítica y enfoqué intervenciones que llevaron a +4 puntos porcentuales en NPS global del segmento.
- Capacité a +50 ejecutivos de la red Condell, generando ahorro de 1 hora diaria por ejecutivo.
SQLPower BI/DAXBizagi (BPM)Modelos predictivosCustomer AnalyticsExcel avanzado
Enable Global SPA
Business Analyst
Desarrollé el producto CFO Package sobre SAP HANA integrando módulos FI, SD, MM y CO con indicadores financieros consolidados.
- Construí EERR, Balance, ROI, ROA y prueba ácida sobre SAP HANA, generando utilidad estimada del +200% sobre la inversión del proyecto.
- Lideré entregables para Iansa (simulador de escenarios de precios para optimización de margen bruto y neto por línea de producto) y Blue Express.
- Capacité a clientes corporativos en SAP Analytics Cloud para planificación, análisis y proyección de variables críticas.
- Estructuré la estrategia comercial de venta del producto CFO Package como solución analítica integral.
SAP HANASAP Analytics CloudSQLAnálisis financieroFI/SD/MM/CO
TecnoAndina SPA
Analista de Control de Gestión
Modelos predictivos para la operación agroindustrial de Agrosuper.
- Desarrollé modelos de guías de alimento, despacho, consumo de comida y agua por linaje de pollo, integrando Power BI con R y Python para anticipar desviaciones operativas.
- Participé en la migración del sistema legacy integrando SAP con bases SQL, asegurando control y monitoreo de tablas maestras y transaccionales mediante dashboards de inconsistencias.
- Construí dashboards operacionales con alertas tempranas de mortalidad por pabellones/sectores y warnings de despacho de alimento y reposición.
- Operé bajo metodología Scrum con dailys y refinamientos para sincronización multidisciplinaria.
Power BIRPythonSAPSQLScrum
Portafolio
Casos representativos
Cinco casos que ilustran mi forma de trabajar. Anonimizados para proteger confidencialidad cuando corresponde.
Sobre los ejemplos publicados. Los casos y dashboards utilizan datos sintéticos o anonimizados para proteger la confidencialidad de clientes y proyectos. La lógica analítica, el modelo de datos y los KPIs son reproducibles y reflejan trabajo real ejecutado en producción.
Tablero de asociados con pipeline big data
Servicios sanitarios
Problema: Cliente con grandes volúmenes de datos comunicacionales necesitaba un tablero confiable y reproducible para sus asociados, sobre infraestructura moderna.
Solución: Construcción del pipeline end-to-end con SQL y Python para procesamiento de cargas comunicacionales, ingesta sobre Microsoft Fabric y entrega del tablero a la red de asociados con KPIs operacionales y de cobertura.
Tablero entregado en producciónIngesta automatizada sobre FabricLógica reproducible documentada
Captación de cuentas corrientes y BPM correctivo
Banca consumo
Problema: Plataforma BPM operada con configuración errónea por 5+ años: asignación de clientes a ejecutivos sin alineación entre segmento del cliente, locación y cartera del ejecutivo. Reasignaciones manuales constantes.
Solución: Diagnóstico de la lógica BPM existente, rediseño de la asignación considerando segmento, comuna/locación y cartera, validación con la red comercial y deploy de la nueva configuración.
Captación efectiva: +80% (2022–2024)~3 horas semanales ahorradas por ejecutivo en reasignacionesReducción de fricción operacional
NPS Customer Experience: foco 60 días
Banca consumo
Problema: NPS global del segmento estancado, sin claridad sobre qué tipo de clientes se transformaban en detractores ni en qué momento del journey ocurría.
Solución: Análisis cruzado de NPS transaccional CC, cliente nuevo 60 días y cliente global. Identificación de los primeros 60 días como ventana crítica y diseño de intervenciones focalizadas en onboarding y bienvenida.
+4 puntos porcentuales en NPS global del segmentoVentana 0–60 días identificada como críticaTipologías de detractores caracterizadas
Segmentación RFM aplicada a campañas
Retail · Programa de fidelización
Problema: Campañas masivas con baja efectividad y sin segmentación viva sobre la base de clientes.
Solución: Modelo canónico integrando GA4 + CRM + ERP, segmentación RFM operacional y clustering comportamental, journeys cross-channel y dashboard ejecutivo de fidelización.
+20% efectividad de campañasRecurrencia incremental en cuentas pilotoReducción de carga operativa de campañas
Digitalización comercial LaserWan
B2B · Corte láser arquitectónico
Problema: Negocio con base de clientes orgánica pero sin canal digital ni sistema de prospección activa.
Solución: Landing comercial mobile-first data-driven, asset pack curado, skill propia prospect-research asistida por IA con justificación basada en evidencia web pública, base consolidada de leads B2B con scripts personalizados por canal.
12 prospectos investigados con score 4.3/5 promedioScripts LinkedIn / WhatsApp / Email personalizados por señalLanding publicable en Cloudflare Pages
Evidencia visual
Dashboards y modelos analíticos
Inventario curado de dashboards laborales, consultivos y académicos. Los casos se muestran con distinto nivel de detalle según confidencialidad, contexto y publicabilidad, privilegiando evidencia profesional sin exponer información sensible.
Política de publicación: los dashboards de clientes reales no se embeberán hasta contar con una versión dummy-safe. Los dashboards académicos o desactualizados pueden publicarse antes, previa revisión de tablas, tooltips, páginas ocultas y metadata.
13
dashboards y casos visuales documentados
9
casos de clientes reales presentados con resguardo
4
casos aptos para visualización segura
Disponibles para visualización seguraCasos académicos o desactualizados, aptos para publicación una vez verificada la ausencia de datos sensibles.
Gestión aves
TecnoAndina / Agrosuper · monitoreo operacional avícola
KPIs de consumo, mortalidad, alertas tempranas y predicción con R; consultas SQL directas para alimentar Power BI.
Power BIRSQL
Correlaciones
TecnoAndina / Agrosuper · minería exploratoria
Análisis de correlaciones productivas para detectar relaciones entre variables operacionales del proceso avícola.
Power BIRData Mining
Proyecto grupal — demanda de guantes
Diplomado analítica avanzada
Modelo de regresión en Python para predicción de demanda, con visualización ejecutiva en Power BI.
PythonRPower BI
Proyecto individual — series temporales multiacción
Diplomado analítica avanzada
Extracción de Excels web, homologación con Power Query y modelo de series temporales múltiples en R.
Power QueryRPower BI
Casos de clientes reales documentadosExperiencia profesional documentada a nivel de contexto, problema, solución y stack; visualización completa disponible solo en versión anonimizada o bajo solicitud.
ESVAL comunicacional
Servicios sanitarios · email y WhatsApp
Big data comunicacional con más de 25MM registros, pipeline SQL/Python, SP/jobs y estructura medallion para reportería ejecutiva.
Power BIPythonSQLMedallion
Ruta Gourmet / medios de pago
Banca · POS y conciliación
Homologación de extracciones POS desde Transbank, Getnet, MercadoPago, TUU y otros; cuadratura operativa y reducción 80HH→1HH.
PythonSQLSP/JobsPower BI
Panel Itaú RG & DI 3.0
Banca · performance comercial
Panel ejecutivo vinculado a Ruta Gourmet y decisiones comerciales, con foco en medición, homologación y seguimiento.
Power BIDAXSQL
Tienda Itaú Remake
Banca · tienda y experiencia digital
Dashboard orientado a performance de tienda, comportamiento y métricas comerciales/digitales.
Power BIDAXGA4
Scotiabank Tienda
Banca · métricas digitales
Reporte de métricas de tienda y performance digital para seguimiento financiero/comercial.
Power BIDAXGA4
Supermercado Diez
Retail · email/CRM
Dashboard de campañas y métricas comerciales asociadas a comunicación, clientes y performance de email.
Power BICRMEmail Analytics
Barbizon
Retail / fidelización
Dashboard de performance y fidelización con enfoque en cliente, campañas y seguimiento comercial.
Power BICRMDAX
Ditalcar
Automotriz · performance comercial
Dashboard de seguimiento comercial/operacional para red automotriz.
Power BIDAX
Ditalcar Encuestas
Automotriz · experiencia cliente
Dashboard de encuestas y medición de experiencia, útil para analizar satisfacción y seguimiento comercial.
Power BICX Analytics
Práctica deliberada
Laboratorios aplicados
Espacios personales de aprendizaje y experimentación con stack moderno. Funcionan como evidencia aplicada y pueden revisarse en mayor detalle bajo solicitud, según el contexto del proceso o proyecto.
Estos proyectos no reemplazan mi trayectoria laboral ni mi foco profesional. Funcionan como laboratorios aplicados donde documento aprendizaje, pruebo herramientas y desarrollo capacidades transferibles a roles de BI, analytics, ecommerce y automatización.
✓ Compatibles con dedicación full-timeKodeandoLab
Laboratorio aplicado de datos, automatización, CRM, prospección e inteligencia comercial.
Qué exploréFramework de canonización multi-fuente para ecommerce + ERP + CRM, modelos de propensión y churn aplicados a performance marketing, prospección B2B asistida por IA con justificación basada en evidencia.
DocumentaciónFramework Total Omnicanal v3 (17 secciones) cubriendo BI, ERP, POS, CRM, contactabilidad, pagos y Machine Learning.
Valor profesionalDemuestra capacidad de diseñar arquitectura de datos y operar stack moderno end-to-end. Complementario al rol senior.
SQL ServerPythonMicrosoft Fabricn8nClaude Code
StarMax
Laboratorio ecommerce de aprendizaje deliberado: Shopify, dropshipping, unit economics, funnels y performance marketing.
Qué exploréArquitectura multi-brand sobre una sola tienda Shopify usando metaobject Brand, validación de productos con presupuestos controlados, integración GA4 + Pixels, dropshipping internacional con CJ y Dropi.
Aprendizajes principalesUnit economics ecommerce reales (CAC, ATC rate, conversion rate, AOV), marco de validación 7 días GO/ITERATE/KILL, integración tracking cross-channel.
Valor profesionalEcommerce no académico: práctica deliberada con dinero y decisiones reales, base para conversaciones técnico-comerciales con clientes ecommerce/growth.
ShopifyMeta AdsGA4TikTokClaude Code
LaserWan
Caso aplicado de digitalización comercial para un negocio B2B local.
Qué construíLanding web responsive data-driven, asset pack con portafolio del taller, base consolidada de 12 prospectos B2B investigados con scripts personalizados por canal.
IA aplicadaSkill prospect-research para investigación con justificación basada en evidencia web pública, sin datos inventados.
Valor profesionalCaso end-to-end de transformación digital de un negocio B2B con cliente real y resultado tangible.
HTML/CSS/JSCloudflare PagesClaude CodeSkill propiaGA4
Automatización con IA aplicada
Capacidades que aceleran trabajo real
Skills propias y aceleradores construidos sobre Claude Code, n8n y Python para acelerar tareas analíticas y comerciales recurrentes. Algunas ya fueron utilizadas en proyectos reales y otras forman parte de mi backlog técnico para acelerar investigación, prospección, auditoría y generación de activos digitales.
Research & Prospección
Investigación de empresas y cargos con justificación basada en evidencia web pública. Bases consolidadas con score y scripts de outreach por canal.
Auditoría digital
Revisión SEO, Meta Ads, sitio web e Instagram para detectar gaps y proponer roadmap. Salida ejecutiva.
Web & Landing Generation
Generación de landings comerciales mobile-first data-driven con asset pack listo para publicar.
Automatización n8n
Orquestación de pipelines sin código complejo. Conectores GA4, CRM, ERP, ecommerce y mensajería.
Dashboards & operaciones
Integración SQL+Power BI con automatización de generación, validación y distribución programada.
Benchmarking web
Análisis comparativo de competidores y referentes para sustentar decisiones de producto y marketing.
Mentorías
Clases y mentorías técnicas
En paralelo a mi trabajo principal, ofrezco clases y mentorías particulares en Power BI, SQL, análisis de datos, dashboards ejecutivos y automatización aplicada. El enfoque es siempre casos reales: aprender resolviendo el problema del estudiante, no ejercicios de manual.
- Power BI desde cero hasta DAX avanzado y modelamiento
- SQL para análisis de datos en SQL Server / BigQuery
- Python para análisis y automatización aplicada
- Diseño de dashboards y narrativa de datos
- Apoyo en proyectos académicos y profesionales reales
- Diagnóstico de aprendizaje a medida
Cupos limitados · Modalidad online · Compatible con jornada laboral.
Áreas de apoyo
Donde puedo aportar valor
Estas áreas reflejan capacidades profesionales aplicables tanto en roles internos como en colaboraciones puntuales. Mi foco principal es integrarme a equipos donde la analítica tenga impacto real en negocio.
Business Intelligence & Dashboards
Power BI, DAX, modelamiento, KPIs ejecutivos, reportería automatizada.
Data Strategy & Arquitectura
Modelo canónico, integración multi-fuente, ERP/CRM/GA4/ecommerce, Microsoft Fabric.
Marketing Intelligence & CRM
RFM, clustering, Customer 360, journeys, churn, propensión.
Ecommerce & Growth Analytics
Shopify/WooCommerce, unit economics, funnel analytics, performance marketing.
Automatización & IA aplicada
Python, n8n, Claude Code, skills, prospección, generación de activos.
Mentorías técnicas
Power BI, SQL, análisis aplicado para profesionales y estudiantes.
Trabajo estas capacidades de forma compatible con dedicación full-time. Para iniciativas más amplias o continuas, lo correcto es definir alcance, responsables, tiempos y métricas antes de ejecutar.
Para reclutadores y hiring managers
Ruta rápida de evaluación
Si estás evaluando mi perfil para un rol senior, recomiendo revisar primero la versión BI/Data Strategy de mi CV, luego mi experiencia destacada y finalmente los casos de portafolio vinculados a banca, marketing intelligence y automatización.
- 01 CV BI/Data Strategy como versión principal.
- 02 Experiencia destacada en Celmedia, Itaú, Enable Global y TecnoAndina.
- 03 Casos de portafolio y dashboards dummy-safe.
- 04 Contacto directo por email, LinkedIn o WhatsApp.
FAQ profesional
Preguntas rápidas
Resumen estructurado para reclutadores, hiring managers y motores de búsqueda/IA.
¿Qué hace Esteban Symmes?
Soy Ingeniero Civil Industrial UTFSM especializado en Business Intelligence, Marketing Intelligence, Data Strategy y automatización aplicada a decisiones de negocio.
¿En qué industrias tiene experiencia?
He trabajado en banca, consultoría, fidelización, retail, ecommerce, agroindustria y proyectos aplicados de digitalización comercial.
¿Qué herramientas domina?
Trabajo con Power BI, DAX, SQL avanzado, Python, GA4, CRM, ERP, SAP HANA, Microsoft Fabric, Shopify, WooCommerce y automatización con IA/n8n.
¿En qué tipo de roles o proyectos puede aportar?
Aporto valor en roles senior de BI, Marketing Intelligence, CRM Analytics, Data Strategy, Fintech, Medios de Pago, Ecommerce, Growth Analytics y proyectos analíticos estratégicos.
¿Ofrece clases o mentorías?
Sí. Ofrezco clases prácticas y mentorías vía Superprof en Power BI, SQL, análisis de datos, dashboards y automatización aplicada.
Contacto
Conversemos
Disponible para roles senior, proyectos estratégicos, mentorías y colaboraciones analíticas puntuales.
Emailesteban.sysa@gmail.com
LinkedInesteban-symmes-42783012a
WhatsApp+56 9 7518 8868
SuperprofVer perfil de profesor
UbicaciónSantiago, Chile
Descargar CV
Disponible en cuatro versiones según el tipo de rol. Cada versión mantiene los mismos hechos verificables, ajustando énfasis técnico y narrativa.