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Henry Rincón

Caso de estudioAnalista de Operaciones

Supervisar una ciudad con datos — C&M Consorcio / TransMilenio (2018–2020)

Verificar con evidencia que el sistema de transporte de Bogotá se operara como estaba pactado, cuando de cada cifra podía colgar un descuento o una sanción.

  • Excel · VBA
  • SQL · SQLite
  • Tableros de desempeño

En cifras

  • ~150

    rutas supervisadas

  • 10

    empresas concesionarias

  • 5

    fuentes cruzadas para reconstruir la operación

  • −40%

    de tiempo de procesamiento, como mínimo

Contexto

Entré al transporte masivo en la supervisión de TransMilenio: unas 150 rutas agrupadas en 10 empresas concesionarias. Ninguna fuente describía sola la operación; había que reconstruirla cruzando recaudo, flota y GPS, programación, novedades y PQR, cada una con su propia estructura y su propia calidad.

El reto

Producir indicadores que resistieran la discusión entre la autoridad y diez concesionarios con intereses distintos: trazables desde el registro de GPS o de recaudo hasta la cifra del informe.

Cómo lo hice

  1. La trazabilidad como condición de legitimidad

    Cuando un indicador puede sustentar un descuento o una sanción, su linaje debe ser tan sólido como su cálculo. Cada cifra tenía que poder reconstruirse hasta el evento operativo que la producía; con diez concesionarios del otro lado de la mesa, era el único argumento que resistía.

  2. Tableros e informes de desempeño

    Dos informes semanales, un consolidado mensual y los que se pedían a demanda: servicios programados frente a realizados, recorridos y cobertura, intervalos entre buses y cumplimiento. Aprendí a separar indicadores de resultado de indicadores de comportamiento: el intervalo entre buses avisaba antes que el consolidado.

  3. Primero la regla escrita, después la macro

    Automaticé con Excel, VBA y SQL la extracción, validación y consolidación de las bases semanales de los concesionarios. La validación de entrada —campos obligatorios, rangos posibles, duplicados— fue la parte que más cambió y la que más errores evitó.

  4. La memoria estadística del sistema

    Organicé en SQLite el acumulado de las bases semanales: la misma ruta y el mismo intervalo, mes tras mes. Fue mi primer pipeline de datos completo, y el activo que quedó cuando salí en mayo de 2020.

  5. Dos preguntas que hoy son investigaciones

    Los datos mostraban dos problemas que no podía resolver desde la supervisión: la asignación conductor–vehículo–ruta y el apelotonamiento de buses. Hoy son dos de las investigaciones que publico en la vitrina, con su método y su resultado.

Impacto

  • Informes semanales y mensuales de desempeño para unas 150 rutas, trazables desde la cifra hasta el registro.
  • Al menos un 40 % menos de tiempo de procesamiento con la automatización en Excel, VBA y SQL.
  • Una memoria estadística de la operación que dejó de empezar desde cero cada semana.
  • Dos preguntas de la operación convertidas, años después, en investigaciones publicadas.
Lo que me llevo

Observar un sistema es mucho más que producir indicadores: exige reconstruir sus relaciones y conservar evidencia de cada transformación.