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TripSense
sistema de recomendaciones personalizadas para hoteles

Transformando reservas en experiencias memorables mediante inteligencia de datos
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Resumen

TripSense es una solución de analítica avanzada que genera itinerarios personalizados para huéspedes de hoteles, combinando datos internos (reserva, preferencias, tipo de habitación) con fuentes externas como Google Places y reseñas. A partir de procesos ETL modulares desarrollados en Python, los datos se limpian, enriquecen y cargan en SQL Server para su visualización en dashboards interactivos de Power BI. La plataforma permite a los hoteles ofrecer experiencias a medida según la temporada, ubicación, duración de la estancia y hábitos del huésped.

LAS FASES DE
DESARR0LLO

EXTRACCIÓN

Automatizamos la obtención de datos desde sistemas internos y APIs externas para iniciar el flujo analítico con información confiable y actualizada.
  • Conexión diaria al sistema de reservas (bases de datos SQL o API REST) para extraer datos de huéspedes y reservas.
  • Automatización del flujo de entrada con scripts en Python.
  • Almacenamiento inicial en archivos estructurados y bases de datos SQL.

Transformación y limpieza de datos:

Convertimos datos crudos en información estructurada y enriquecida, adecuada para la personalización de experiencias.

  • Consulta a Google Places API para enriquecer los datos con sitios de interés cercanos, categorizados y valorados.
  • Limpieza y normalización en Python y Power Query: corrección de formatos, geolocalización y nombres.
  • Filtrado y ordenamiento según franja horaria, perfil del huésped y temporada.
  • Diseño de rutas personalizadas por día.

Modelado de datos

Organizamos los datos transformados y los dejamos listos para ser explorados en informes interactivos y personalizados.
  • Carga final en SQL Server, con creación de vistas optimizadas para análisis.
  • onexión directa desde Power BI para actualizar y visualizar en tiempo real.

El informe

Creación de un modelo estrella en Power BI, relacionando reservas, actividades, preferencias y feedback.
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ETL modular y escalable

El sistema está desarrollado bajo una arquitectura modular con procesos separados de extracción, transformación y carga, facilitando su mantenimiento y evolución. Aunque se ejecuta localmente con Python y SQL, su estructura permite una fácil migración y escalado a servicios en la nube como Azure u otros entornos productivos sin necesidad de rediseñar el flujo.
IMPACTO
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Data Analyst - Power BI Developer |

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