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La intersección entre finanzas y tecnología exige un manejo de datos impecable para garantizar la escalabilidad y la seguridad. IXMelo ofrece formación avanzada en Power BI para el sector Fintech en Argentina, cubriendo desde la visualización de métricas de crecimiento hasta el monitoreo de carteras de crédito en tiempo real. Preparamos a los analistas para manejar la velocidad y el volumen de información característicos de las billeteras virtuales y neobancos.
Especímen 01
Datos financieros tratados con la precisión de un archivo botánico: cada métrica clasificada, enmarcada y lista para análisis.
El curso no es una introducción genérica a Power BI. Cada módulo resuelve un problema concreto del día a día de un analista en una fintech argentina: desde la morosidad temprana hasta la automatización de reportes para organismos reguladores. Estas son las tres dimensiones que estructuran toda la formación.
Dimensión Riesgo
Modelos de datos para monitorear días de atraso, Current Ratio y comportamiento de pago por segmento. Alertas visuales que detectan desviaciones antes de que impacten la liquidez.
Dimensión Operación
Detección de picos de actividad transaccional y anomalías geográficas. Reportes de monitoreo continuo para los equipos de cumplimiento y seguridad informática.
Dimensión Crecimiento
Integración de datos de marketing digital con transacciones internas. Tableros que miden retención, abandono y el ROI real de cada campaña de adquisición.
El núcleo de cualquier Fintech de crédito es la calidad de su cartera. Enseñamos a construir modelos de datos que permitan monitorear el Current Ratio, los días de atraso y el comportamiento de pago por segmento de usuario. Los estudiantes aprenden a crear alertas visuales que identifican desviaciones en el perfil de riesgo antes de que afecten la liquidez de la empresa.
El monitoreo constante de la posición de efectivo es crítico en entornos de alta inflación. Nuestros programas incluyen la creación de proyecciones de flujo de caja y análisis de brechas de liquidez. Los profesionales aprenden a modelar diferentes escenarios económicos para evaluar cómo afectarían las variaciones de mercado a la disponibilidad de fondos de la Fintech.
Métrica clave
Días de atraso
Construcción
DAX + segmentación
Alerta
Mora temprana
Escenario
Inflación / devaluación
La morosidad temprana se construye en Power BI cruzando la fecha de vencimiento con la fecha de pago efectivo. El resultado es un indicador que separa los usuarios con retraso leve de aquellos que entran en una espiral de incobrabilidad, permitiendo acciones de cobranza diferenciadas.
Análisis transaccional
La detección temprana de patrones inusuales es vital. A través de Power BI, mostramos cómo visualizar picos de actividad transaccional y anomalías geográficas que podrían indicar intentos de fraude. El enfoque está en crear reportes de monitoreo continuo que apoyen al equipo de cumplimiento y seguridad informática en su labor diaria.
Métricas de crecimiento
Para una Fintech, entender el costo de adquisición de clientes y el valor de vida del cliente determina su viabilidad a largo plazo. Desarrollamos tableros específicos para medir la retención de usuarios y la tasa de abandono, integrando datos de marketing digital con datos transaccionales internos para medir el ROI real de cada campaña.
Cumplimiento
El cumplimiento ante organismos oficiales requiere reportes periódicos precisos. Capacitamos en la automatización de estos documentos, reduciendo el tiempo que el equipo contable dedica a la recopilación manual de datos. Con Power Query, enseñamos a transformar los registros brutos de la base de datos en formatos estandarizados listos para su presentación.
Analizar qué funcionalidades de la aplicación son las más utilizadas permite priorizar el desarrollo técnico. Enseñamos a crear dashboards que rastrean el uso de tarjetas, pagos con QR, transferencias e inversiones. Estos datos ayudan a los gerentes de producto a entender el engagement del usuario y a diseñar mejores experiencias financieras.
Las Fintech suelen trabajar con infraestructuras de datos modernas. El curso profundiza en la conexión directa de Power BI con Azure, AWS o bases de datos locales vía SQL. Explicamos cómo configurar actualizaciones programadas y manejar la seguridad de los datos a nivel de fila (RLS) para asegurar que cada colaborador vea solo la información permitida.
Especímen 07
Cobranza · Recuperación
Utilizando datos históricos, enseñamos a identificar los canales y horarios más efectivos para las gestiones de cobro. Los dashboards permiten segmentar a los usuarios por su disposición al pago y efectividad de contacto, lo que resulta en una gestión de recuperación de activos más eficiente y menos costosa para la organización.
Un dashboard de cobranza eficaz no nace de una visualización bonita. Nace de limpiar datos sucios: fechas en formatos inconsistentes, IDs de usuario duplicados tras migraciones, y transacciones que se registran en husos horarios distintos. El curso aborda estos problemas reales antes de tocar el panel visual.
Power Query para eliminar duplicados, normalizar fechas y unificar criterios de identificación de usuario entre sistemas heredados y nuevos.
Esquema en estrella: tabla de hechos de pagos conectada a dimensiones de cliente, canal, horario y segmento de morosidad. Medidas DAX para tasa de contacto efectivo y recuperación proyectada.
Mapa de calor por horario y canal, segmentación por disposición al pago, y alertas automáticas cuando un usuario cruza el umbral de morosidad temprana.
Recibe el temario detallado del curso con los casos prácticos, los datasets de ejemplo y las horas estimadas por módulo. Si tienes un equipo con necesidades específicas, podemos conversar sobre una cohorte dedicada.
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