Founder @ Aether Projects • Data & Decision Engineering • MIP / MSP 2.0 • DevOps / Observability
_{Chile • Operación global (UE/EE.UU.) • Industria + Datos + Gobierno + Ejecución}

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• Construyo decisiones defendibles (métricas, riesgos, trade-offs) y las convierto en ejecución medible.
• Datos + Operación TI + Observabilidad + Gobierno práctico: lo suficiente técnico para ejecutar, lo suficiente negocio para decidir.
• Me muevo bien en entornos donde importan: continuidad, trazabilidad, costos, performance y control.

Si un cliente necesita “orden, visibilidad y control” para operar y crecer, ahí encajo.

Soy Giovanni Yañez (24, Chile). Mi perfil se formó en terreno: industria con alta exigencia, presión operativa y estándares reales, y evolucionó hacia tecnología aplicada al negocio.

Trabajo como un híbrido intencional:

• MSP 2.0 (operación TI + continuidad)
• MIP (Managed Intelligence Provider: datos + analítica + decisión)
• DevOps / Observability (confiabilidad, performance, trazabilidad)
• Data Engineering / Analytics (pipelines, KPIs, BI, automatización)

Mi foco no es “hacer dashboards”: es reducir riesgo, mejorar decisiones, controlar costos, dar visibilidad operacional y entregar ejecución medible.

• Industria/Operaciones: control de ejecución, trazabilidad, estandarización, visibilidad operativa.
• Servicios/SMBs en crecimiento: ordenar datos, precios, costos, márgenes, KPIs y automatización real.
• Entornos críticos: continuidad, monitoreo, alertas, evidencias, gobierno y compliance “usable”.

No vendo “software”: vendo control, claridad y resultados.

• Gobierno y toma de decisiones: modelos de decisión, métricas, riesgos, trade-offs y seguimiento.
• Datos en producción: captura → limpieza → modelo → métricas → BI → automatización.
• Sistemas vivos: observabilidad, alertas, SLAs/SLOs, incident response, capacity planning.
• Modernización operativa: estandarización, documentación, playbooks, trazabilidad y control.

• Data & Decision Engineering (KPIs, unit economics, forecast, control de gestión)
• Data Engineering (ETL/ELT, SQL, modelado, calidad de datos, orquestación)
• DevOps / SRE mindset (deploy, monitoreo, incidentes, automatización)
• Governance & Security-by-design (marcos y políticas sin fricción operativa)

1) Diagnóstico + Plan de decisión (rápido, alto impacto)

• Levantamiento, mapa de datos/procesos, riesgos, quick wins.
• Entregable: Decision Pack (estado actual, gaps, prioridades, plan 30/60/90 días).

2) Implementación por sprints (ejecución medible)

• Entregas semanales/quincenales: automatizaciones, tableros, monitoreo, estándares, pipelines.

3) Operación continua (MSP 2.0 + MIP)

• Continuidad, métricas, observabilidad, data quality, reporting y soporte a decisiones.

Objetivo: que el cliente tenga control operativo + números confiables + decisiones rápidas.

• Decision Pack: KPIs, riesgos, trade-offs, decisiones recomendadas, plan de ejecución.
• Data Foundation: modelo de datos + SQL + calidad + definiciones (single source of truth).
• Operations Dashboard: métricas operativas/financieras con definiciones y ownership.
• Observability Kit: métricas, logs, alertas, umbrales y playbooks de incidentes.
• Governance Lite: RACI, políticas mínimas, evidencias, control y trazabilidad sin burocracia.

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La mayor parte de mis proyectos son privados / confidenciales (industria + gobierno).
Por eso muestro evidencia agregada (sin exponer clientes, datos sensibles ni IP).

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Reemplaza los valores por números reales (agregados) y listo.
Regla: sin nombres de clientes, sin RUT, sin IDs, sin endpoints, sin montos sensibles si hay NDA.

• Data pipelines / automatizaciones entregadas: X+
• Dashboards operativos / control de gestión: X+
• KPIs definidos con ownership y fórmula auditables: X+
• Procesos estandarizados (SOPs / playbooks / checklists): X+
• Alertas / Observabilidad (métricas, logs, umbrales): X+
• MTTR (mejora estimada): -X% (si aplica)
• Tiempo de ciclo / reporting (reducción): -X% (si aplica)

He desarrollado un framework de análisis orientado a decisiones para datos de ecosistemas públicos (ej: mercado público), con foco en trazabilidad, calidad, segmentación y hallazgos accionables.

Indicadores que sí puedes publicar sin romper confidencialidad (ejemplos):

• Cobertura de datos analizados: Año_inicio → Año_fin
• Volumen procesado: X registros / X GB (agregado)
• Entidades modeladas: X proveedores / X compradores / X rubros (agregado)
• Dimensiones analíticas listas: rubro, región, institución, proveedor, tiempo, modalidad, etc.
• Calidad de datos: % completitud, % duplicados, % normalización, etc.
• Outputs típicos: ranking, concentración, canasta de compra, estacionalidad, anomalías.

Si alguien necesita el detalle, lo conversas por NDA.

📊 (Opcional) OSSInsight Widget Gallery — si quieres mostrar más

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OSS Insight is a powerful tool that provides comprehensive, valuable, and trending insights into the open source world by analyzing 6+ billion rows of GitHub events data.

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⭐ Recommended (los que mejor se ven y aportan más)

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• Clarity beats complexity: menos ruido, más decisión.
• Evidence > opinions: métricas, trazabilidad, registro de decisiones.
• Operate what you build: si no se monitorea, no existe.
• Security & governance, but usable: control sin matar velocidad.

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/YOUR_LINKEDIN/
• Email: mailto GIOVANNI@PROYECTOSDEINGENIERIA.CL
• Website: https://www.proyectosdeingenieria.cl/

_{Última actualización: 2026-01-11 (America/Santiago)}