01 / Caso de estudio
Proyecto técnico independiente y de código abierto
Análisis auditable de datos de manufactura con Python, PostgreSQL, SQL, Power BI y CI.
Evidencia al 14 ago 2026 · fuente 2004621 (se abre en una pestaña nueva)
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Los análisis de manufactura pueden parecer precisos mientras ocultan decisiones sobre datos faltantes, subgrupos, estimaciones de variación y límites de la evidencia descriptiva.
El proyecto pone a prueba una propuesta más acotada: ¿puede un análisis volver inspeccionables esas decisiones y reconciliar sus afirmaciones entre capas técnicas independientes?
Diseñé y construí el paquete, los controles de calidad de datos, la validación estadística, la persistencia en PostgreSQL, la capa SQL auditada, la vista de evidencia en Power BI y las comprobaciones automatizadas.
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Crear contratos estrictos de ingestión y estadística en un paquete instalable de Python y una CLI.
Auditar un conjunto público y externo de datos de manufactura antes de persistirlo sin imputación.
Reconciliar las medidas de Power BI orientadas a decisiones contra SQL auditado y cálculos independientes en Python.
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Cada etapa reduce un riesgo distinto: integridad de fuentes, claridad de cálculo, integridad de persistencia, consulta independiente, comunicación de decisiones y protección ante regresiones.
Las entradas controladas llegan mediante selección estricta de libros o archivos públicos verificados por hash.
El parseo, los controles de calidad, los métodos estadísticos y los oráculos deterministas hacen explícitos los supuestos.
Un esquema normalizado almacena observaciones, sensores y mediciones mediante una carga transaccional e idempotente.
Veinte consultas parametrizadas y de solo lectura ofrecen una segunda capa de análisis y reconciliación.
Una vista de una página y solo lectura comunica salud de datos, resultados observados y asociaciones descriptivas.
Las comprobaciones automatizadas protegen contratos de cálculo, evidencia de reconciliación, límites documentales y controles de datos sensibles.
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Evidencia visual
Un recorrido conciso y operable con teclado por el problema, la arquitectura, la evidencia verificada, la vista auténtica de Power BI y los límites analíticos.
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Un proyecto técnico centrado en evidencia que vuelve inspeccionables los supuestos, las señales de calidad de datos, la reconciliación y los límites de decisión.
Los análisis de manufactura pueden parecer precisos mientras ocultan decisiones sobre datos faltantes, variación e interpretación estadística.
QualityOps prueba si esas decisiones pueden conservar su trazabilidad desde entradas controladas hasta una vista orientada a decisiones.
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Cada cifra incluye su significado y su límite.
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924,530
41,951
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Todas las afirmaciones técnicas públicas de esta página están delimitadas por la evidencia fijada del repositorio.